Future of AI: Darmstadt-forskare avslöjar banbrytande teknologier!

Future of AI: Darmstadt-forskare avslöjar banbrytande teknologier!

I en tid då artificiell intelligens (AI) blir allt viktigare, var det ett spännande evenemang på tekniska universitetet i Darmstadt förra veckan. Under mottot "New Dimensions of AI" presenterade kända experter som professor Kristian Kersting och professor Marcus Rohrbach, som är medtalare i RAI-forskningsprojektet, innovativa metoder för att utveckla avancerad AI. Högt TU Darmstadt RAI syftar till att utveckla AI:er som lär sig mer "förnuftigt". Det innebär att systemen kontinuerligt ska kunna förbättra och bygga abstrakt kunskap.

Vad gör dessa nya AI-modeller så speciella? Forskarna förlitar sig på intuitiva förmågor som gör att AI kan tänka, interagera och anpassa sig till olika miljöer. Det som särskilt fångade ögat var professorerna Simone Schaub-Meyer och Simon Kiefhabers livedemonstration. Gästerna fick möjlighet att prova en första tillämpning av den nya visionen.

Ser in i framtiden för AI

En nyckelaspekt i utvecklingen är att AI-modellerna tränas decentralt. Detta säkerställer att beräkningsresurser används effektivt, vilket är oerhört viktigt i dagens datadrivna värld. Tschentschers framträdande, som var synbart imponerad av forskningen, underströk detta arbetes relevans för användare och politiska beslutsfattare. Det är här fokus på etiskt ansvarsfull användning av AI kommer in i bilden, som inte bara fokuserar på tekniska framsteg utan också på att stödja befintliga arbetsflöden.

För att bättre förstå hur dessa intelligenta system fungerar är det viktigt att ta en titt på den underliggande tekniken. Neurala nätverk, som är starkt inspirerade av nervcellskopplingarna i den mänskliga hjärnan, spelar här en central roll. Dessa nätverk består av flera rader av datanoder som är sammanlänkade genom viktade anslutningar. Utbildningen sker genom upprepad datapresentation, varvid nätverken lär sig att klassificera informationen bättre, förklarar Fraunhofer IKS.

Tekniken bakom AI

En annan viktig punkt i utvecklingen av AI-system är djupinlärning. Dessa är nätverk som kan bearbeta hundratusentals eller till och med miljontals lager av neuroner. Dessa så kallade "djupa neurala nätverk" gör det möjligt att lösa komplexa problem genom att känna igen mönster och samband i stora datamängder. Att hantera AI-data är avgörande eftersom det är det enda sättet att uppnå de definierade utvecklingsmålen.

Högt IBM System för att skapa inlärningsalgoritmer och datahantering är väsentliga. Detta inkluderar lagring, rengöring och kontroll av fördomar för att säkerställa kvaliteten på data. Införandet av ny teknik som IBM® watsonx.ai® säkerställer att företag kan utveckla AI-applikationer mer effektivt. Detta förkortar inte bara tiden för att skapa applikationerna, utan minskar också mängden data som krävs.

En blick in i framtiden visar tydligt: ​​AI är inte en övergående trend, utan en nyckelteknologi i vår tid. Oavsett om det är inom vården, i industrin eller i vardagen – potentialen är enorm. Det är fortfarande spännande att se hur dessa teknologier fortsätter att utvecklas och vilka nya möjligheter de har i beredskap för oss.