Toekomst van AI: onderzoekers uit Darmstadt onthullen baanbrekende technologieën!

Toekomst van AI: onderzoekers uit Darmstadt onthullen baanbrekende technologieën!

In een tijdperk waarin kunstmatige intelligentie (AI) steeds belangrijker wordt, was er vorige week een spannend evenement op de Technische Universiteit van Darmstadt. Onder het motto ‘New Dimensions of AI’ presenteerden gerenommeerde experts zoals professor Kristian Kersting en professor Marcus Rohrbach, die medesprekers zijn van het RAI-onderzoeksproject, innovatieve benaderingen voor de ontwikkeling van geavanceerde AI. Luidruchtig TU Darmstadt RAI streeft ernaar AI’s te ontwikkelen die “verstandiger” leren. Dit betekent dat de systemen in staat moeten zijn om voortdurend abstracte kennis te verbeteren en op te bouwen.

Wat maakt deze nieuwe AI-modellen zo speciaal? De onderzoekers vertrouwen op intuïtieve vaardigheden die AI in staat stellen om te denken, te communiceren en zich aan te passen aan verschillende omgevingen. Wat vooral opviel was de live demonstratie van de professoren Simone Schaub-Meyer en Simon Kiefhaber. De gasten kregen de kans om een ​​eerste toepassing van de nieuwe visie uit te proberen.

Kijken naar de toekomst van AI

Belangrijk aspect van de ontwikkeling is dat de AI-modellen decentraal worden getraind. Dit zorgt ervoor dat computerbronnen efficiënt worden gebruikt, wat uiterst belangrijk is in de huidige datagestuurde wereld. Het optreden van Tschentscher, die zichtbaar onder de indruk was van het onderzoek, onderstreepte de relevantie van dit werk voor gebruikers en politieke besluitvormers. Hier komt de focus op ethisch verantwoord gebruik van AI om de hoek kijken, waarbij niet alleen de technologische vooruitgang centraal staat, maar ook de ondersteuning van bestaande workflows.

Om beter te begrijpen hoe deze intelligente systemen werken, is het belangrijk om naar de onderliggende technologie te kijken. Neurale netwerken, die sterk geïnspireerd zijn door de zenuwcelverbindingen in het menselijk brein, spelen hierbij een centrale rol. Deze netwerken bestaan ​​uit meerdere rijen dataknooppunten die met elkaar zijn verbonden door gewogen verbindingen. De training vindt plaats door middel van herhaalde datapresentatie, waarbij de netwerken de informatie beter leren classificeren, legt uit Fraunhofer IKS.

De technologie achter de AI

Een ander belangrijk punt in de ontwikkeling van AI-systemen is deep learning. Dit zijn netwerken die honderdduizenden of zelfs miljoenen lagen neuronen kunnen verwerken. Deze zogenaamde ‘diepe neurale netwerken’ maken het mogelijk complexe problemen op te lossen door patronen en verbanden in grote hoeveelheden data te herkennen. Het beheren van AI-data is cruciaal omdat het de enige manier is om de gedefinieerde ontwikkelingsdoelen te bereiken.

Luidruchtig IBM Systemen voor het creëren van leeralgoritmen en databeheer zijn essentieel. Dit omvat het opslaan, opschonen en controleren van vooroordelen om de kwaliteit van de gegevens te waarborgen. De introductie van nieuwe technologieën zoals IBM® watsonx.ai® zorgt ervoor dat bedrijven AI-toepassingen efficiënter kunnen ontwikkelen. Dit verkort niet alleen de tijd om de applicaties te maken, maar vermindert ook de benodigde hoeveelheid gegevens.

Een blik in de toekomst laat duidelijk zien: AI is geen voorbijgaande trend, maar een sleuteltechnologie van onze tijd. Of het nu gaat om de gezondheidszorg, de industrie of het dagelijks leven: het potentieel is enorm. Het blijft spannend om te zien hoe deze technologieën zich blijven ontwikkelen en welke nieuwe kansen ze voor ons in petto hebben.