KI für KI

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Die Forschung bedient sich verstärkt des Einsatzes der Künstlichen Intelligenz, um Künstliche Intelligenzen zu schaffen.

Schon seit zwei Jahren werden Künstliche Intelligenzen für die Entwicklung neuer Systeme bereitgestellt. Das Ziel ist es, schnellere und bessere Künstliche Intelligenzen zu entwickeln.

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Forschende des MIT (Massachusetts Institute of Technology) beginnen nächsten Monat mit einem solchen Forschungsprojekt. Konkret geht es um die Suche nach einer neuronalen Architektur, welche die Entwicklung solcher Systeme um den Faktor 240 beschleunigen soll.

Das Ziel ist die schnelle Entwicklung exakter Künstlicher Intelligenzen zur Bilderkennung und dererlei mehr. Dabei bedient man sich des Convolutional Neural Networks (CNN) oder zu Deutsch, das faltende neuronale Netzwerk. Dieses soll Künstliche Intelligenzen dieser Art entwickeln. Neben der Bilderkennung ermöglicht diese Art der Künstlichen Intelligenz eine Spracherkennung und -Verarbeitung.

Der Clou der Forschung des MITs ist es, dass man mithilfe der Pfadverfolgung Rechenkapazität sparen kann. Die nicht für richtig erachteten Wege des Lernens werden entfernt, was die Entwicklung beschleunigen soll. Außerdem registriert die Künstliche Intelligenz die Latenzzeiten der Hardware und man scannt mit der Methode größere Felder bei der Bilderkennung.

Quelle (englisch)

David Fluhr

Ich schreibe seit 2011 über das Thema Autonomes & Vernetztes Fahren. Ich habe Sozialwissenschaften an der HU Berlin studiert und bin seit 2012 selbstständiger Journalist. Kontakt: mail@autonomes-fahren.de

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