Forscher trainieren eine KI, die ihre neuronalen Verknüpfungen parallel zum Training dynamisch optimiert.

Eine KI, die sich selbst baut? Wer kurz die Weltuntergangsbrille von der Nase nimmt, kann Vorteile erkennen: Egal ob Daten analysiert, Katzen erkannt oder die nächsten Flugzeugwartungen geplant werden sollen – die KI findet automatisch eine Lösung.

Es gibt bereits Werkzeuge, die das KI-Selbstlernen vereinfachen sollen. Automatisches maschinelles Lernen (AutoML) ermöglicht die KI-Optimierung ohne große Programmierkenntnisse. Daten sortieren, KI-Modell auswählen und konfigurieren, Training – alles läuft automatisiert ab.

Für das KI-Modell werden allerdings nur bekannte Architekturen verwendet, die für die jeweilige Aufgabe geeignet sind. Neue Architekturen? Fehlanzeige. Dabei sind neue Architekturen heiß begehrt, versprechen sie doch immer genauere, schnellere und energiesparendere Algorithmen.

KI bildet eigene Netze

Wo die Menschen an ihre Grenzen kommen und keine besseren Architekturen finden, soll es nun die Künstliche Intelligenz richten: Forscher arbeiten an KIs, die ihre neuronalen Netze komplett eigenständig bilden.

Diese automatische Entdeckung von neuronalen Verknüpfungen heißt “neuronales Architekturlernen”. Bei diesem können Neuronen ihre Verbindungen während des Trainings selbst bilden, auch außerhalb traditioneller Architekturen wie den aus dem Deep Learning bekannten Mehrschichtsystemen.

Das erhöht die Anzahl möglicher Netzwerkarchitekturen drastisch und bietet so das Potenzial für unbekannte, leistungsfähigere Architekture…

MIXED.de XR-Podcast - jetzt reinhören

Aktuell: So steht es um VR-Gaming | Alle Folgen



Hinweis: Links auf Online-Shops in Artikeln können sogenannte Affiliate-Links sein. Wenn ihr über diesen Link einkauft, erhält MIXED.de vom Anbieter eine Provision. Für euch verändert sich der Preis nicht.