Deväť miliónov pre nové výskumné skupiny: revolúcia v strojovom učení!

Deväť miliónov pre nové výskumné skupiny: revolúcia v strojovom učení!

Nemecká výskumná nadácia (DFG) oznámila 1. apríla 2025 spustenie piatich nových výskumných skupín. Jedna zo skupín bude pracovať v Inštitúte riadiacej techniky pod vedením Leibniz University Hannover (LUH). Táto výskumná skupina má názov: „Aktívne učenie pre dynamické systémy a riadenie – informatívnosť údajov, neistoty a záruky“ a zameriava sa na strojové učenie v dynamických systémoch. Celkovo DFG poskytuje približne 19 miliónov eur pre tieto novozaložené skupiny, ktoré budú fungovať počas obdobia štyroch rokov s možnosťou druhého obdobia financovania v dĺžke štyroch rokov.

Nové prístupy sledované vo výskumnej skupine sú obzvlášť dôležité pre technológie a aplikácie orientované na budúcnosť. Výzvy v oblasti strojového učenia sú komplexné a zahŕňajú okrem iného aj bezpečnostné záruky požadované pri autonómnom riadení a interakcii človeka so strojom. Tradičné procesy často neponúkajú takéto záruky, preto je vývoj inovatívnych stratégií nevyhnutný.

Partneri spolupráce a možné aplikácie

Výskumná skupina spolupracuje s uznávanými inštitúciami, akými sú Univerzita vo Freiburgu a technické univerzity v Hamburgu, Ilmenau a Mníchove. Výsledky výskumu by mohli mať ďalekosiahle uplatnenie, najmä v robotike a energetických technológiách. Strojové učenie už bolo zavedené v mnohých oblastiach, vrátane lekárskej diagnostiky a autonómneho riadenia, kde je rozhodujúca cielená analýza údajov a systémy učenia.

Samotné strojové učenie je kľúčovou technológiou pre kognitívne systémy a je kľúčové pre globálny ekonomický rozvoj. Rozhodujúcu úlohu tu zohrávajú neurónové siete. Tie sú inšpirované spojeniami nervových buniek v ľudskom mozgu a pozostávajú z viacerých vrstiev dátových uzlov, ktoré sú navzájom prepojené prostredníctvom vážených spojení. Pomocou metód „hĺbkového učenia“ majú neurónové siete prospech z čoraz hlbších vrstiev, ktoré ich podporujú pri riešení zložitých problémov. Tieto siete sú trénované opakovaným prezentovaním údajov, čo umožňuje presnejšiu klasifikáciu ako iks.fraunhofer.de vysvetlil.

Spoločenské prijatie a výzvy

Spoločenská akceptácia týchto technológií je rozhodujúca pre ich šírenie. Debata o strojovom učení a umelej inteligencii sa často vyznačuje polovičnými znalosťami, a preto je potrebná diskusia o témach založená na faktoch. Komplexná štúdia realizovaná v rámci projektu financovaného BMBF poskytuje prehľad aktuálnych výziev a výskumných otázok v oblasti ML. Projekt bol iniciovaný o Fraunhoferov inštitút pre inteligentnú analýzu a informačné systémy IAIS a Fraunhoferovo centrum pre medzinárodný manažment a znalostnú ekonomiku IMW. Poskytuje cenné poznatky o oblastiach aplikácie a sociálno-ekonomických rámcových podmienkach, ktoré sú dôležité pre výskum v Nemecku.

Vzhľadom na rýchlo napredujúce technológie strojového učenia a množstvo možných aplikačných scenárov sa ešte len uvidí, ako nové výskumné skupiny v LUH prispejú k ďalšiemu rozvoju týchto technológií, najmä s ohľadom na bezpečnostné záruky a inovatívne metódy učenia.