Suche
Mein Konto
Prihodnost umetne inteligence: Darmstadtski raziskovalci razkrivajo prelomne tehnologije!
20. januarja 2026 bodo znanstveniki na TU Darmstadt predstavili napredek v raziskavah umetne inteligence, vključno z nevronskimi mrežami in njihovimi aplikacijami.
Prihodnost umetne inteligence: Darmstadtski raziskovalci razkrivajo prelomne tehnologije!
V dobi, v kateri umetna inteligenca (AI) postaja vse pomembnejša, je prejšnji teden na Tehnični univerzi v Darmstadtu potekal razburljiv dogodek. Pod geslom »Nove razsežnosti umetne inteligence« so priznani strokovnjaki, kot sta profesor Kristian Kersting in profesor Marcus Rohrbach, ki sta sogovornika raziskovalnega projekta RAI, predstavili inovativne pristope k razvoju napredne umetne inteligence. Glasno TU Darmstadt Cilj RAI je razviti umetne inteligence, ki se učijo bolj »razumno«. To pomeni, da bi morali biti sistemi sposobni nenehno izboljševati in graditi abstraktno znanje.
Zakaj so ti novi modeli AI tako posebni? Raziskovalci se zanašajo na intuitivne sposobnosti, ki omogočajo AI razmišljanje, interakcijo in prilagajanje različnim okoljem. V oči je še posebej padla demonstracija profesorjev Simone Schaub-Meyer in Simona Kiefhaberja v živo. Gostje so imeli priložnost preizkusiti prvo uporabo nove vizije.
Pogled v prihodnost AI
Ključni vidik razvoja je, da se modeli AI usposabljajo decentralizirano. To zagotavlja, da se računalniški viri uporabljajo učinkovito, kar je v današnjem podatkovno vodenem svetu izjemno pomembno. Nastop Tschentscherja, ki je bil nad raziskavo vidno navdušen, je poudaril pomen tega dela za uporabnike in politične odločevalce. Tu pride do izraza osredotočenost na etično odgovorno uporabo umetne inteligence, ki se ne osredotoča le na tehnološki napredek, temveč tudi na podporo obstoječim potekom dela.
Za boljše razumevanje delovanja teh inteligentnih sistemov je pomembno, da si ogledamo osnovno tehnologijo. Tu imajo osrednjo vlogo nevronske mreže, ki se močno zgledujejo po povezavah živčnih celic v človeških možganih. Ta omrežja so sestavljena iz več vrstic podatkovnih vozlišč, povezanih s ponderiranimi povezavami. Usposabljanje poteka s ponavljajočo se predstavitvijo podatkov, pri čemer se omrežja naučijo bolje razvrščati informacije, pojasnjuje Fraunhofer IKS.
Tehnologija za AI
Druga pomembna točka pri razvoju sistemov AI je globoko učenje. To so omrežja, ki lahko obdelajo več sto tisoč ali celo milijone plasti nevronov. Te tako imenovane "globoke nevronske mreže" omogočajo reševanje kompleksnih problemov s prepoznavanjem vzorcev in povezav v velikih količinah podatkov. Upravljanje podatkov AI je ključnega pomena, saj je to edini način za doseganje opredeljenih razvojnih ciljev.
Glasno IBM Bistveni so sistemi za ustvarjanje učnih algoritmov in upravljanje podatkov. To vključuje shranjevanje, čiščenje in nadzor pristranskosti, da se zagotovi kakovost podatkov. Uvedba novih tehnologij, kot je IBM® watsonx.ai®, zagotavlja, da lahko podjetja učinkoviteje razvijajo aplikacije AI. To ne le skrajša čas za ustvarjanje aplikacij, ampak tudi zmanjša količino potrebnih podatkov.
Pogled v prihodnost jasno kaže: umetna inteligenca ni minljivi trend, ampak ključna tehnologija našega časa. Ne glede na to, ali gre za zdravstvo, industrijo ali vsakdanje življenje – potencial je ogromen. Zanimivo je videti, kako se te tehnologije še naprej razvijajo in kakšne nove priložnosti nam ponujajo.