Suche
Mein Konto
Budućnost umjetne inteligencije: istraživači iz Darmstadta otkrivaju revolucionarne tehnologije!
Dana 20. siječnja 2026. znanstvenici s TU Darmstadt predstavit će napredak u istraživanju umjetne inteligencije, uključujući neuronske mreže i njihove primjene.
Budućnost umjetne inteligencije: istraživači iz Darmstadta otkrivaju revolucionarne tehnologije!
U eri u kojoj umjetna inteligencija (AI) postaje sve važnija, prošlog je tjedna održan uzbudljiv događaj na Tehničkom sveučilištu u Darmstadtu. Pod motom “Nove dimenzije umjetne inteligencije”, renomirani stručnjaci poput profesora Kristiana Kerstinga i profesora Marcusa Rohrbacha, koji su sugovornici istraživačkog projekta RAI, predstavili su inovativne pristupe razvoju napredne umjetne inteligencije. Glasno TU Darmstadt RAI ima za cilj razviti umjetne inteligencije koje uče "osjetnije". To znači da bi sustavi trebali biti u stanju kontinuirano poboljšavati i graditi apstraktno znanje.
Što čini ove nove AI modele tako posebnima? Istraživači se oslanjaju na intuitivne sposobnosti koje omogućuju umjetnoj inteligenciji da razmišlja, komunicira i prilagođava se različitim okruženjima. Ono što je posebno zapelo za oko je demonstracija uživo koju su izveli profesori Simone Schaub-Meyer i Simon Kiefhaber. Gosti su imali priliku isprobati inicijalnu primjenu nove vizije.
Pogled u budućnost umjetne inteligencije
Ključni aspekt razvoja je da se AI modeli obučavaju decentralizirano. To osigurava da se računalni resursi koriste učinkovito, što je izuzetno važno u današnjem svijetu koji se temelji na podacima. Tschentscherov nastup, koji je bio pod vidnim dojmom istraživanja, istaknuo je važnost ovog rada za korisnike i donositelje političkih odluka. Ovdje dolazi do izražaja usmjerenost na etički odgovornu upotrebu umjetne inteligencije, koja nije usmjerena samo na tehnološki napredak već i na podršku postojećim radnim procesima.
Da biste bolje razumjeli kako ovi inteligentni sustavi rade, važno je baciti pogled na temeljnu tehnologiju. Neuralne mreže, koje su snažno inspirirane vezama živčanih stanica u ljudskom mozgu, ovdje igraju središnju ulogu. Ove mreže sastoje se od višestrukih redova podatkovnih čvorova međusobno povezanih ponderiranim vezama. Obuka se odvija ponavljanim predstavljanjem podataka, pri čemu mreže uče bolje klasificirati informacije, objašnjava Fraunhofer IKS.
Tehnologija iza AI
Još jedna važna točka u razvoju AI sustava je duboko učenje. To su mreže koje mogu obraditi stotine tisuća ili čak milijune slojeva neurona. Ove takozvane "duboke neuronske mreže" omogućuju rješavanje složenih problema prepoznavanjem uzoraka i veza u velikim količinama podataka. Upravljanje podacima umjetne inteligencije ključno je jer je to jedini način za postizanje definiranih razvojnih ciljeva.
Glasno IBM Sustavi za stvaranje algoritama učenja i upravljanje podacima su bitni. To uključuje pohranu, čišćenje i kontrolu pristranosti kako bi se osigurala kvaliteta podataka. Uvođenje novih tehnologija kao što je IBM® watsonx.ai® osigurava da tvrtke mogu učinkovitije razvijati AI aplikacije. Ovo ne samo da skraćuje vrijeme za izradu aplikacija, već i smanjuje količinu potrebnih podataka.
Pogled u budućnost jasno pokazuje: AI nije prolazni trend, već ključna tehnologija našeg vremena. Bilo u zdravstvu, industriji ili svakodnevnom životu – potencijal je ogroman. Ostaje uzbudljivo vidjeti kako se te tehnologije nastavljaju razvijati i kakve nam nove mogućnosti spremaju.