Die Research KI nutzt die globale digitale Bibliothek aller gesammelten Daten zu einem Thema zur Analyse, hier in symbolisch vereinfachter Darstellung.

Research KI

Die Research KI nutzt die globale digitale Bibliothek aller gesammelten Daten zu einem Thema zur Analyse, hier in symbolisch vereinfachter Darstellung.

Die Research KI ist eine in der Forschung zur Lösung komplexer Probleme eingesetzte künstliche Intelligenz. Diese KI Art unterstützt die Forscher beim Erkenntnisgewinn und zur Untermauerung wissenschaftlicher Entdeckungen. 

Insgesamt beschleunigt die Research KI den Forschungsprozess und steigert dessen Effizienz. Denn die Research KI versteht komplexe Probleme und unterstützt die Generierung neuer Erkenntnisse. Damit bildet die Research KI, durch den Einsatz fortschrittlicher Analysetechniken und Algorithmen, eine neue Triebkraft des wissenschaftlichen Fortschritts.

Research KI Aufgaben

Datenanalyse und Mustererkennung

Die Research KI analysiert große Datenmengen, identifiziert Muster und erkennt Trends. Sie ist in der Lage, versteckte Zusammenhänge in großen Datenmengen schnell zu finden und die für die Forschung relevanten Erkenntnisse anzuzeigen. 

Die Research KI wendet fortgeschrittene Analysetechniken und Algorithmen auf die Daten an, um Muster, Trends oder Zusammenhänge zu erkennen. Das umfasst, je nach Art der Daten und des Forschungsproblems statistische Analysen, maschinelles Lernen, Data Mining, Textanalyse, Bildverarbeitung und andere Methoden.

Hypothesen Generierung und Prüfung

Basierend auf den analysierten Daten generiert die Research KI Hypothesen oder Vermutungen über mögliche Erklärungen oder Wechselwirkungen im Zusammenhang mit einem Forschungsproblem. Diese Hypothesen werden dann durch Experimente, Simulationen oder weitere Datenanalysen getestet und validiert, zur Überprüfung ihrer Gültigkeit. Damit unterstützt die Research KI die Forscher bei der Identifizierung vielversprechender Ansätze.

Automatisierung von Experimenten

In einigen Forschungsbereichen ist bereits die Automatisierung von Experimenten durch Research KI Experimente möglich. Das gelingt beispielsweise indem die Forschungsgruppen festgelegte Parameter variieren und die Ergebnisse analysieren. Das beschleunigt den Forschungsprozess und steigert dessen Effizienz.

Literaturrecherche und Wissensintegration

Die Research KI durchsucht schnell große Mengen wissenschaftlicher Literatur, extrahiert relevante Informationen und identifiziert Wissenslücken. Damit sind Forschungsergebnisse jetzt einfacher zu aktualisieren, auch neue Erkenntnisse werden schneller integriert und damit zur Nutzung bereitgestellt.

Entwicklung neuer Modelle und Algorithmen

Die Entwicklung neuer KI Modelle und Algorithmen wird durch eine Research KI unterstützt, die speziell für die Anforderungen bestimmter Forschungsbereiche konfigurierbar ist. Damit verbessert und erweitert die KI die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit der Forschung.

Problemidentifikation und Definition

Eine Research KI beginnt mit der Untersuchung in einem bestimmten Forschungsbereich, indem sie zuerst das zu untersuchende Problem oder die Fragestellung identifiziert. Das erfolgt durch eine akribische Datenanalyse und Literaturstudien, so dass das Forschungsproblem klar definiert und formulierbar wird.

Datenbeschaffung und Vorverarbeitung

Nach der Problemdefinition sammelt die Research KI alle relevanten Daten, die für die Analyse und Lösung des Problems erforderlich sind. Dazu zieht die KI strukturierte wie unstrukturierte Daten aus verschiedensten Quellen heran, diese umfassen auch Experimente, Umfragen, Sensordaten, Texte oder Bilder. Die Daten werden dann als Analysevorbereitung vorverarbeitet, das schließt die Bereinigung, Transformation und Feature Extraktion ein.

Entwicklung neuer Modelle und Algorithmen

In einigen Fällen entwickelt die Research KI bereits neue Modelle, Algorithmen und Methoden, die Lösungsansätze zu den identifizierten spezifischen Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Forschungsproblem vorschlagen. Diese Lösungsvorschläge reichen von der Anpassung bestehender Techniken bis zur Erfindung völlig neuer Ansätze und innovativer Lösungen.

Ergebnisse interpretieren und kommunizieren

Die Research KI interpretiert die Ergebnisse ihrer Analyse und zieht Schlussfolgerungen über die Implikationen für das Forschungsgebiet. Diese Ergebnisse werden dann in der Regel in wissenschaftlichen Publikationen, Berichten, Präsentationen oder anderen Formen der Kommunikation dokumentiert und mit anderen Forschern und Interessengruppen geteilt.

Weiterentwicklung und Iteration

Der Forschungsprozess ist oft iterativ, daher sammelt die dauerhaft installierte Research KI kontinuierlich neue Daten, generiert detailliertere Hypothesen, entwickelt Experimente weiter oder neu und führt diese auch durch. Das verbessert die Modelle konstant weiter, bis ein tieferes Verständnis des Forschungsproblems neue Erkenntnisse und Lösungen ermöglicht.

Research KI Gemeinsamkeiten

Forschungsorientierung

Die Research KI ist auf die Forschungsunterstützung in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, der Data Science, der Computerwissenschaften und anderen wissenschaftlichen Disziplinen ausgerichtet. Ihr Hauptziel sind neue Erkenntnisse, die Behebung bekannter Probleme und sogar die Entwicklung neuer innovativer Lösungen.

Analytische Fähigkeiten

Die fortgeschrittenen analytischen Fähigkeiten der Research KI bieten eine Vielzahl von Techniken und Algorithmen zur Datenanalyse, Mustererkennung und zum allgemeinen Erkenntnisgewinn. Dazu gehören statistische Analysen, maschinelles Lernen, Data Mining, Textanalyse, Bildverarbeitung und mehr.

Innovationsorientierung

Alle Research KIs entwickeln innovative Lösungen und unterstützen den wissenschaftlichen Fortschritt in ihrem jeweiligen Einsatzgebiet. Sie entwickeln neue Modelle, Algorithmen und Methoden für spezifische Herausforderungen und generieren dabei neue Erkenntnisse.

Wissensaustausch und Kommunikation

Die Ergebnisse und Erkenntnisse einer Research KI werden in der Regel durch wissenschaftliche Publikationen, Berichte, Präsentationen oder andere Formen der Kommunikation veröffentlicht. Denn in der internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaft ist der Wissens- und Erkenntnisaustausch traditionell positiv konnotiert.

Iterativer Forschungsprozess

Der Forschungsprozess ist oft iterativ, er umfasst das kontinuierliche Experimentieren, Analysieren, die Hypothesengenerierung und -prüfung sowie die Weiterentwicklung von Modellen und Algorithmen. Die flexiblen Research KIs passen sich den sich entwickelnden Anforderungen und Herausforderungen bereitwillig an und generieren dadurch kontinuierlich neue Erkenntnisse.

Wissenschaftliche Ethik und Verantwortung

Die Research KI berücksichtigt auch ethische Fragen und Verantwortlichkeiten im Zusammenhang mit ihrer Forschungstätigkeit. Das gilt besonders in Bereichen wie Datenschutz, Fairness, Transparenz und Sicherheit. Hier strebt die KI Entwicklung danach, die potenziellen Auswirkungen ihrer Arbeit auf die Gesellschaft zu verstehen und sicherzustellen, dass sie verantwortungsvoll und ethisch vertretbar ist.

Research KI Unterschiede

Diese Unterschiede zwischen den Research KIs tragen dazu bei, die Vielfalt und Dynamik der Forschungslandschaft zu fördern und Innovationen in verschiedenen Bereichen voranzutreiben.

Forschungsdomäne

Eine Research KI konzentriert sich auf verschiedene Forschungsbereiche, darunter künstliche Intelligenz, Data Science, Informatik, Robotik, Biologie, Chemie, Physik und mehr. Jede Research KI ist individuell anpassbar, so dass ihre Ergebnisse spezialisierbar sind und selbst bei unterschiedlichsten Forschungszielen und -methoden gezielt auf ihrem jeweiligen Fachgebiet basieren.

Organisation und Struktur

In den verschiedensten Organisationen und Institutionen wird die Research KI bereits eingesetzt. Dazu gehören neben akademischen Einrichtungen und Forschungsinstituten auch Unternehmen, Regierungsbehörden und Non-Profit Organisationen. Die Organisationsstruktur, das Management und die Finanzierung variieren häufig stark je nach Art der Einrichtung. Doch die flexible Research KI ist anpassbar an Forschungsvorgaben und die unterschiedlichsten Prioritäten.

Ressourcen und Infrastruktur

Die verfügbaren Ressourcen und der Umfang der jeweiligen Infrastruktur variieren je nach Research KI stark. Einige Anbieter verfügen über umfangreiche finanzielle Mittel, hochmoderne Labore, leistungsfähige Rechenressourcen und ein großes Forscherteam, während andere mit  begrenzteren Ressourcen arbeiten.

Forschungsziele und Prioritäten

Die berücksichtigten Ziele und Prioritäten einer Research KI unterscheiden sich je nach Research KI Anbieter, Interessenten Ausrichtung, Aufgabenstellung und dem Einsatz finanzieller Mittel. Einige KIs konzentrieren sich auf grundlagenorientierte Forschung, sie vertiefen das Verständnis in einem bestimmten Bereich. Andere KIs konzentrieren sich auf angewandte Forschung, sie entwickeln innovative Lösungen für reale Probleme.

Forschungsmethoden und -ansätze

Die unterschiedlichen Research KIs nutzen verschiedene Forschungsmethoden und -ansätze, um ihre Ziele zu erreichen. Die Ausrichtungen einer Research KI umfasst quantitative oder qualitative Forschung, experimentelle Forschung, theoretische Forschung, empirische Studien, Simulationen, Modellierung oder eine Kombination der verschiedenen Ansätze.

Forschungsethik und Praktiken

Die Forschungsethik und Praktiken variieren je nach Research KI, besonders in Bezug auf Datenschutz, Transparenz, Fairness, Sicherheit und ethische Fragen. Einige Unternehmen haben klare Richtlinien und Verfahren in Bezug auf Forschungsethik und Praktiken, während andere weniger strukturierte Ansätze bereitstellen.

Research KI Analysetechniken

Die Research KI setzt eine Vielzahl fortgeschrittener Analysetechniken zur komplexen Problemelösung und wissenschaftlichem Erkenntnisgewinn ein. Diese fortgeschrittenen Analysetechniken ermöglichen der Research KI das Verständnis komplexer Daten. Das heißt die Research KI unterstützt die Musteridentifizierung und Erkenntnisgewinnung bei der Lösung wissenschaftlicher Problemstellungen.

Maschinelles Lernen und Deep Learning

Zur Mustererkennung in großen Datenmengen nutzt die Research KI maschinelles Lernen und Deep Learning, für ein differenziertes Verständnis komplexer Zusammenhänge und daraus resultierender fundierter Vorhersagen. Dazu werden auch neuronale Netzwerke auf die Erstellung und Anwendung  komplexer Modelle trainiert, die mit großen Datensätzen arbeiten.

Natural Language Processing (NLP)

Mit Hilfe des NLP versteht, verarbeitet und generiert die Research KI natürliche Sprache. Damit analysiert die KI Texte, sie extrahiert die Informationen, versteht ihren Kontext und erstellt dann sogar eine korrekte Zusammenfassung. NLP wird daher oft für Literaturrecherchen und Analysen eingesetzt.

Computer Vision

Die Research KI nutzt Computer Vision zur Extraktion von Informationen aus Bildern und Videos. Mit Hilfe dieses Tools erkennt die Research KI Objekte, versteht Szenen und analysiert komplexe visuelle Daten. Computer Vision wird in Bereichen wie Biologie, Medizin, Geologie und Robotik eingesetzt.

Bayesianische Methoden

Bayesianische Methoden werden verwendet, um Unsicherheit zu modellieren und Wahrscheinlichkeiten zu schätzen. Die Research KI nutzt bayesianische Modelle zur Lösung komplexer Inferenzprobleme, der Quantifizierung von Unsicherheiten also als Entscheidungshilfe.

Optimierungsalgorithmen

Die Optimierungsalgorithmen der Research KI finden die besten Lösungen für komplexe Probleme. Sie verwenden verschiedene Techniken wie evolutionäre Algorithmen, Schwarmintelligenz oder Gradientenabstieg zur Optimierung der Parameter der Problemlösung.

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning ermöglicht der Research KI, sich durch Interaktion mit ihrer Umgebung konstant lernend zu verbessern. Sie lernt beispielsweise die Anwendung der Reinforcement Learning Algorithmen zur Lösung von Entscheidungsproblemen und zur Entwicklung adaptiver Verhaltensweisen einzusetzen.

Research KI Exkurs: Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) ist eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, wie er zur Erreichung eines bestimmten Ziels Sequenzen von Aktionen auswählt. 

Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem ein Modell anhand von gelabelten Daten trainiert wird, oder zum unüberwachten Lernen, bei dem ein Modell versucht, Strukturen in ungelabelten Daten zu erkennen, lernt ein Reinforcement Learning Agent ausprobierend und durch Feedback.

Der Reinforcement Learning Prozess läuft in Iterationen ab, in denen der Agent Aktionen in der Umgebung ausführt, Feedback in Form von Belohnungen erhält und seine Strategie aktualisiert, um zukünftige Belohnungen zu maximieren. 
Diesen Prozess nennt man „Trial and Error“, da der Agent durch Ausprobieren lernt, welche Aktionen in verschiedenen Situationen am besten funktionieren.

Durch die Interaktion mit der Umgebung und die Optimierung seiner Strategie erlernt der Reinforcement Learning Agent Lösungsstrategien für komplexe Aufgaben, ohne explizit programmiert zu werden. Das macht Reinforcement Learning besonders nützlich für Probleme, bei denen die optimale Lösung nicht bekannt oder schwer zu definieren ist. (So lernt beispielsweise der Fußballroboter einer deutschen Forschungsgruppe.)

Reinforcement Learning, grundlegende Komponenten

Agent 

Der Agent ist das lernende System, das Entscheidungen trifft und Aktionen in einer bestimmten Umgebung ausführt. Sein Ziel ist die Entwicklung der optimalen Strategie, unter der Maßgabe der Belohnungsmaximierung und Kostenminimierung.

Umgebung

Die Umgebung ist der Bereich, in dem der Agent agiert. Sie ist real oder simuliert und besteht aus einem Zustandsraum, einem Aktionsraum und einem Belohnungssignal.

Zustandsraum 

Der Zustandsraum enthält alle möglichen Zustände, die die Umgebung einnehmen kann. Der Agent identifiziert den ihn betreffenden, aktuellen Zustand und wählt daraufhin eine Aktion, basierend auf den erhaltenen Informationen aus.

Aktionsraum

Der Aktionsraum enthält alle möglichen Aktionen, die der Agent in einem bestimmten Zustand ausführen kann.

Belohnungssignal

Das Belohnungssignal ist die Rückmeldung, die der Agent von der Umgebung erhält, nachdem er eine Aktion ausgeführt hat. Es sagt dem Agenten, wie gut oder schlecht seine Aktion war, und hilft damit, seine Strategie zu verbessern.

Reinforcement Learning Schlüsselkonzepte und Algorithmen

Policy 

Die Strategie oder das Verhalten des Agenten wird durch eine Policy definiert, die angibt, welche Aktionen in verschiedenen Zuständen ausgeführt werden.

Value Function

Die Value Function schätzt die erwarteten zukünftigen Belohnungen, die der Agent in einem bestimmten Zustand erhalten wird.

Q-Learning

Ein Algorithmus im Reinforcement Learning, der dem Agent die optimale Action-Value Funktion beibringt, die den erwarteten zukünftigen Nutzen einer Aktion in einem bestimmten Zustand schätzt.

Policy Gradient Methoden

Eine Familie von Algorithmen im Reinforcement Learning, die direkt die Policy des Agenten verbessern, indem sie Gradienten Methoden für die erwartete Belohnung verwenden.

Research KI Exkurs: Gradienten Methoden

Gradienten Methoden sind eine Klasse von Optimierungsalgorithmen, die in verschiedenen Bereichen der Mathematik und des maschinellen Lernens weit verbreitet sind. Sie minimieren oder maximieren Funktionen, indem sie iterative Schritte entlang des Gradienten der Funktion durchführen.

Der Gradient einer Funktion ist ein Vektor, der die Richtung und das Maß der maximalen Steigung oder des maximalen Gefälles dieser Funktion an einem bestimmten Punkt angibt. In einem eindimensionalen Fall ist der Gradient eine einfache Ableitung, während er in mehrdimensionalen Räumen ein Vektor ist, der aus den partiellen Ableitungen der Funktion nach jeder Variablen besteht.

Die grundlegende Idee der Gradienten Methoden ist, von einem Startpunkt aus entlang des Gradienten der Funktion zu dem Punkt zu gelangen, an dem die Funktion mini- oder maximierbar ist. Dieser Prozess wird iterativ durchgeführt, so dass bei jedem Schritt der eingenommene Punkt aktualisiert wird, dazu werden sehr kleine Schrittweiten in Richtung des Gradienten genommen.

Gradienten Methoden Arten

Gradienten Methoden werden in vielen Bereichen zur Optimierung von Funktionen, zur Problemlösung und um Modelle zu trainieren genutzt. Die Grundlage vieler Optimierungsalgorithmen bilden daher maschinelles Lernen, Optimierung, numerische Analysis und Physik als ein wesentlicher Bestandteil.

Gradientenabstieg (Gradient Descent)

Beim Gradientenabstieg wird der negative Gradient der Funktion zur Minimierung des Funktionswertes verwendet. Der Algorithmus bewegt sich, zur Identifizierung des lokalen Minimums, iterativ in Richtung des steilsten Abstiegs.

Stochastischer Gradientenabstieg (Stochastic Gradient Descent, SGD)

SGD ist eine Variante des Gradientenabstiegs, bei der der Gradient auf einem zufälligen Unterdatensatz (Minibatch) berechnet wird, anstatt auf dem gesamten Datensatz. Das ermöglicht eine schnellere Konvergenz und eine effizientere Berechnung, besonders bei großen Datensätzen.

Minibatch Gradientenabstieg

Eine Kombination aus Gradientenabstieg und SGD. Der Gradient wird  auf einem zufälligen Minibatch berechnet, aber der Minibatch ist größer als beim SGD. Was eine bessere Ausnutzung von Parallelisierung und Speicherressourcen ermöglicht.

Adam, RMSprop, AdaGrad

Diese fortgeschritteneren Varianten des Gradientenabstiegs, verwenden adaptive Lernraten und verschiedene Heuristiken, die die Effizienz und Konvergenz des Optimierungsprozesses verbessern.

Research KI Exkurs: Bayesianische Methoden

Bayesianische Methoden sind eine Reihe von statistischen Techniken, die auf dem Bayes-Theorem beruhen, welches nach dem englischen Mathematiker Thomas Bayes benannt ist. 

Das Bayes-Theorem ermöglicht die Aktualisierung der Wahrscheinlichkeiten, basierend auf neuen Beobachtungen oder Informationen. Es beschreibt die bedingte Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses unter Berücksichtigung bereits bekannter oder vorher angenommener Bedingungen.
Bayesianische Methoden bieten einen flexiblen und kohärenten Rahmen für die statistische Inferenz und Entscheidungsfindung.  Die wiederum basieren auf der Aktualisierung von Wahrscheinlichkeiten und ermöglichen damit eine systematische Behandlung der Unsicherheiten.

Das Bayes-Theorem lautet mathematisch:

P(A∣B) = (P(B∣A) ⋅ P(A)) : P(B)

P(A∣B) ist die Wahrscheinlichkeit von A unter der Bedingung von B (posterior probability),

P(B∣A) ist die Wahrscheinlichkeit von B unter der Bedingung von A (likelihood),

P(A) ist die Wahrscheinlichkeit von A (prior probability),

P(B) ist die Wahrscheinlichkeit von B (evidence).

Anwendung Bayesianischer Methoden

Statistische Inferenz

Bayesianische Methoden ermöglichen die Schätzung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für Parameter in statistischen Modellen. Sie helfen, Unsicherheiten zu quantifizieren und Entscheidungen zu treffen, indem sie Wahrscheinlichkeitsaussagen über unbekannte Größen ermöglichen.

Maschinelles Lernen

In bestimmten Bereichen des maschinellen Lernens, wie beispielsweise dem Bayesianischen maschinellen Lernen, werden Modelle nach Bayesianischen Methoden trainiert und Unsicherheiten berücksichtigt. Sie ermöglichen, probabilistische Modelle zu erstellen und Vorhersagen mit Unsicherheiten zu liefern.

Entscheidungsfindung

Bayesianische Methoden finden auch Einsatz bei der Entscheidungsfindung, der Integration von Informationen und für Entscheidungen, die auf aktualisierten Wahrscheinlichkeiten basieren. Sie werden zur Unterstützung bei rationalen Entscheidungen genutzt, unter anderem in verschiedenen Bereichen der Medizin, im Ingenieurwesen oder für Finanzentscheidungen.

Bayesianisches Optimieren

Diese, in der Auswertung teure, Methode wird zur Optimierung einer unbekannten, stochastischen Zielfunktion verwendet. Statt nur die beste Lösung zu finden, berücksichtigt die Bayesianische Optimierung die Unsicherheit, wo die nächste Evaluation durchgeführt werden soll, und reduziert diese durch die Verwendung intelligenter Schätzungen.

Research KI  Beispiele

Research KI OpenAI

Ausrichtung

OpenAI ist ein Unternehmen, das die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedenen Bereichen, einschließlich Reinforcement Learning, Natural Language Processing, Computer Vision und mehr erforscht und nutzt.

Prioritäten

OpenAI betreibt grundlagenorientierte Forschung und erzielen Fortschritte im Bereich der KI und der angewandten Forschung. So entwickelt OpenAI innovative Anwendungen die, mit Hilfe der KI langfristig einen möglichst positiven Einfluss auf die Gesellschaft ausüben sollen.

Forschung 

OpenAI führt grundlagenorientierte Forschung in verschiedenen Bereichen der künstlichen Intelligenz (KI) durch, darunter sind Reinforcement Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Generative Modelle und mehr.

Modelle und Algorithmen

OpenAI entwickelt fortschrittliche und innovative KI Modelle und Algorithmen, die für eine Vielzahl von Anwendungen und Branchen relevant sind. Dazu gehören GPT (Generative Pre-trained Transformer) Modelle und Reinforcement Learning Algorithmen wie DQN und PPO.

Open Source Projekte

OpenAI trägt zur Open Source Community bei und veröffentlicht regelmäßig Code, Modelle und Tools, die frei von der Forschungsgemeinschaft genutzt und weiterentwickelt werden.

Ethik und Sicherheit

OpenAI setzt sich für ethische Richtlinien und Sicherheitsmaßnahmen im Bereich der künstlichen Intelligenz ein und forscht aktiv an Methoden zur Förderung der Verantwortung und Sicherheit von KI Systemen.

Research KI DeepMind (gehört zu Alphabet/Google)

Ausrichtung

DeepMind ist ein führendes Unternehmen für künstliche Intelligenz, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Systemen konzentriert, die menschenähnliche Intelligenz nachbilden. Ihre Forschung umfasst Bereiche wie Reinforcement Learning, Neuronale Netzwerke, Multi Agenten Systeme und mehr.

Prioritäten

DeepMind verfolgt das langfristige Ziel, der Generierung einer allgemeinen künstlichen Intelligenz, die vielseitig einsetzbar ist und komplexe Probleme in verschiedenen Domänen löst. Sie verfolgen dazu eine Kombination aus grundlagenorientierter und angewandter Forschung, für Fortschritte im Bereich der KI und die Entwicklung innovativer Anwendungen.

Grundlagenforschung

DeepMind führt grundlagenorientierte Forschung in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Neurowissenschaften durch. Sie vertiefen das Verständnis der menschlichen und menschenähnlichen Intelligenz und gestalten dazu innovative Ansätze zur Entwicklung von KI Systemen.

Angewandte Forschung

DeepMind entwickelt innovative Anwendungen und Technologien, die in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, dazu gehören Gesundheitswesen, Logistik, Robotik, Spielentwicklung. Außerdem entwickelt DeepMind auch  Systeme für die medizinische Diagnose, selbstfahrende Autos, virtuelle Assistenten und mehr.

Zusammenarbeit und Partnerschaften

DeepMind arbeitet mit einer Vielzahl von Organisationen, Unternehmen und akademischen Einrichtungen zusammen und gerade diese gemeinsame Forschung an Projekten befördert den Einsatz künstlicher Intelligenz.

Ethik und Transparenz

DeepMind setzt sich für ethische Grundsätze und Transparenz im Umgang mit künstlicher Intelligenz ein und arbeitet außerdem an Richtlinien und Verfahren zur Förderung der Verantwortung und Sicherheit von KI Systemen.

Research KI Facebook AI Research (FAIR)

Ausrichtung

AI Research ist eine Forschungseinrichtung von Facebook, die sich auf die Entwicklung von künstlicher Intelligenz konzentriert. Ihre Forschung umfasst dazu verschiedene Bereiche wie Natural Language Processing, Computer Vision, maschinelles Lernen und Robotik.

Prioritäten

FAIR erforscht die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und entwickelt innovative Anwendungen, die die Produkte und Dienstleistungen von Facebook verbessern. Dazu betreiben sie grundlagenorientierte und angewandte Forschung. Sie forschen also allgemein an Fortschritten im Bereich der KI und an der Entwicklung neuer Technologien, die das Nutzererlebnis auf Facebook Plattformen bereichern.

Grundlagenforschung

Facebook betreibt grundlagenorientierte Forschung in verschiedenen Bereichen der künstlichen Intelligenz, einschließlich Natural Language Processing, Computer Vision, maschinelles Lernen und mehr. Dazu entwickeln sie neue Modelle, Algorithmen und Techniken, die das Verständnis der KI vertiefen und innovative Anwendungen weiterentwickeln.

Angewandte Forschung

FAIR arbeitet an der Entwicklung von KI basierter Technologie und an Anwendungen, die in verschiedenen Bereichen wie sozialen Medien, Online Handel oder  Augmented Reality einsetzbar sind. Dazu gehören Chatbots, Empfehlungssysteme, Bilderkennung und mehr.

Open Source Beiträge

Facebook unterstützt die Open Source Community, indem sie Code, Modelle und Tools veröffentlichen, die von anderen Forschern und Entwicklern frei genutzt und weiterentwickelt werden.

Ethik und Fairness

FAIR engagiert sich für ethische Grundsätze und Fairness im Umgang mit künstlicher Intelligenz und forscht aktiv an Methoden zur Förderung der Verantwortung und Sicherheit von KI Systemen.

Research KI Google AI Research

Ausrichtung 

Dieses AI Research ist eine Forschungsabteilung von Google, die sich auf die Entwicklung künstlicher Intelligenz konzentriert. Sie führen grundlagenorientierte Forschung in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens durch, einschließlich Natural Language Processing, Computer Vision, Reinforcement Learning und mehr.

Prioritäten

Google forscht an der Verschiebung der Grenzen im Bereich der künstlichen Intelligenz und entwickelt innovative Anwendungen, auch für mehr Lebensqualität. Sie arbeiten also an der Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen und Systeme, die die Nutzung der Google Produkte und Dienstleistungen verbessern und neue Möglichkeiten für die Anwendung der KI in den verschiedensten Bereichen erschließen.

Grundlagenforschung

Hier betreibt AI Research grundlagenorientierte Forschung in verschiedenen Bereichen der künstlichen Intelligenz, einschließlich Natural Language Processing, Computer Vision, Reinforcement Learning. Sie entwickeln dazu neue Modelle, Algorithmen und Techniken, zur Erweiterung und Vertiefung des Verständnisses der und für die KI und weitere innovative Anwendungen.

Angewandte Forschung

Das Google AI Research Team forscht an der Entwicklung der KI Technologien und Anwendungen, die in verschiedenen Produkten und Dienstleistungen von Google eingesetzt werden. Dazu gehören auch Sprachassistenten, Bilderkennungsprogramme, Übersetzungssoftware.

Zusammenarbeit und Partnerschaften

AI Research arbeitet mit anderen Organisationen, Unternehmen und akademischen Einrichtungen zusammen, die gemeinsam an Forschungsprojekten arbeiten und den Einsatz von künstlicher Intelligenz fördern.

Ethik und Verantwortung 

Google engagiert sich für ethische Grundsätze und einen verantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz und arbeitet an Richtlinien und Verfahren zur Förderung der Verantwortung und Sicherheit der KI Systeme.

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