Devět milionů pro nové výzkumné skupiny: revoluce ve strojovém učení!

Devět milionů pro nové výzkumné skupiny: revoluce ve strojovém učení!

1. dubna 2025 Německá výzkumná nadace (DFG) oznámila zahájení pěti nových výzkumných skupin. Jedna ze skupin bude pracovat v Institutu řídicí techniky pod vedením Leibniz University Hannover (LUH). Tato výzkumná skupina se jmenuje: „Aktivní učení pro dynamické systémy a řízení – informativnost dat, nejistoty a záruky“ a zaměřuje se na strojové učení v dynamických systémech. Celkem poskytuje DFG těmto nově založeným skupinám, které budou fungovat po dobu čtyř let, přibližně 19 milionů eur, s možností druhého čtyřletého období financování.

Nové přístupy sledované ve výzkumné skupině jsou zvláště důležité pro technologie a aplikace orientované na budoucnost. Výzvy v oblasti strojového učení jsou komplexní a zahrnují mimo jiné záruky bezpečnosti požadované jak v autonomním řízení, tak v interakci člověk-stroj. Tradiční postupy často takové záruky nenabízejí, a proto je vývoj inovativních strategií nezbytný.

Partneři pro spolupráci a možné aplikace

Výzkumná skupina spolupracuje s uznávanými institucemi, jako je Univerzita ve Freiburgu a technické univerzity v Hamburku, Ilmenau a Mnichově. Výsledky výzkumu by mohly mít dalekosáhlé aplikace, zejména v robotice a energetických technologiích. Strojové učení již bylo zavedeno v mnoha oblastech, včetně lékařské diagnostiky a autonomního řízení, kde jsou cílené analýzy dat a systémy učení klíčové.

Samotné strojové učení je klíčovou technologií pro kognitivní systémy a je zásadní pro globální ekonomický rozvoj. Zásadní roli zde hrají neuronové sítě. Ty jsou inspirovány spojením nervových buněk v lidském mozku a sestávají z více vrstev datových uzlů, které jsou vzájemně propojeny prostřednictvím vážených spojení. Pomocí metod „hlubokého učení“ těží neuronové sítě ze stále hlubších vrstev, které je podporují při řešení složitých problémů. Tyto sítě jsou trénovány opakovaným předkládáním dat, což umožňuje přesnější klasifikaci jak iks.fraunhofer.de vysvětlil.

Společenské přijetí a výzvy

Společenská akceptace těchto technologií je zásadní pro jejich šíření. Debata o strojovém učení a umělé inteligenci je často charakterizována polovičními znalostmi, a proto je nutná diskuse o tématech založená na faktech. Komplexní studie provedená v rámci projektu financovaného BMBF poskytuje přehled aktuálních výzev a výzkumných otázek v oblasti ML. Projekt inicioval Fraunhoferův institut pro inteligentní analýzu a informační systémy IAIS a Fraunhoferovo centrum pro mezinárodní management a znalostní ekonomiku IMW. Poskytuje cenné poznatky o oblastech použití a socioekonomických rámcových podmínkách, které jsou důležité pro výzkum v Německu.

Vzhledem k rychle se rozvíjejícím technologiím ve strojovém učení a množství možných aplikačních scénářů se teprve uvidí, jak nové výzkumné skupiny na LUH přispějí k dalšímu rozvoji těchto technologií, zejména s ohledem na záruky bezpečnosti a inovativní metody učení.