Future of AI: Darmstadt-forskere avslører banebrytende teknologier!

Future of AI: Darmstadt-forskere avslører banebrytende teknologier!

I en tid der kunstig intelligens (AI) blir stadig viktigere, var det en spennende begivenhet ved det tekniske universitetet i Darmstadt forrige uke. Under mottoet «New Dimensions of AI» presenterte anerkjente eksperter som professor Kristian Kersting og professor Marcus Rohrbach, som er medtalere for RAI-forskningsprosjektet, innovative tilnærminger for å utvikle avansert AI. Høyt TU Darmstadt RAI har som mål å utvikle AI-er som lærer mer "fornuftig". Dette betyr at systemene skal kunne kontinuerlig forbedre og bygge abstrakt kunnskap.

Hva gjør disse nye AI-modellene så spesielle? Forskerne stoler på intuitive evner som gjør AI i stand til å tenke, samhandle og tilpasse seg ulike miljøer. Det som fanget oppmerksomheten var den direkte demonstrasjonen av professorene Simone Schaub-Meyer og Simon Kiefhaber. Gjestene fikk muligheten til å prøve ut en innledende anvendelse av den nye visjonen.

Ser inn i fremtiden til AI

Et sentralt aspekt ved utviklingen er at AI-modellene trenes desentralt. Dette sikrer at dataressurser brukes effektivt, noe som er ekstremt viktig i dagens datadrevne verden. Tschentschers utseende, som var synlig imponert over forskningen, understreket relevansen av dette arbeidet for brukere og politiske beslutningstakere. Det er her fokuset på etisk ansvarlig bruk av AI kommer inn, som ikke bare fokuserer på teknologisk fremgang, men også på å støtte eksisterende arbeidsflyter.

For bedre å forstå hvordan disse intelligente systemene fungerer, er det viktig å ta en titt på den underliggende teknologien. Nevrale nettverk, som er sterkt inspirert av nervecelleforbindelsene i menneskehjernen, spiller en sentral rolle her. Disse nettverkene består av flere rader med datanoder koblet sammen med vektede forbindelser. Opplæringen skjer gjennom gjentatt datapresentasjon, hvorved nettverkene lærer å klassifisere informasjonen bedre, forklarer Fraunhofer IKS.

Teknologien bak AI

Et annet viktig poeng i utviklingen av AI-systemer er dyp læring. Dette er nettverk som kan behandle hundretusenvis eller til og med millioner av lag med nevroner. Disse såkalte «dype nevrale nettverkene» gjør det mulig å løse komplekse problemer ved å gjenkjenne mønstre og sammenhenger i store datamengder. Å administrere AI-data er avgjørende fordi det er den eneste måten å nå de definerte utviklingsmålene.

Høyt IBM Systemer for å lage læringsalgoritmer og datahåndtering er avgjørende. Dette inkluderer lagring, rensing og kontroll av skjevheter for å sikre kvaliteten på dataene. Introduksjonen av nye teknologier som IBM® watsonx.ai® sikrer at bedrifter kan utvikle AI-applikasjoner mer effektivt. Dette forkorter ikke bare tiden for å lage applikasjonene, men reduserer også mengden data som kreves.

Et blikk inn i fremtiden viser tydelig: AI er ikke en forbigående trend, men en nøkkelteknologi i vår tid. Enten i helsevesenet, i industrien eller i hverdagen – potensialet er enormt. Det er fortsatt spennende å se hvordan disse teknologiene fortsetter å utvikle seg og hvilke nye muligheter de har i vente for oss.