Suche
Mein Konto
TU Braunschweigi üliõpilased muudavad seletatava AI-i revolutsiooni!
TLÜ Braunschweigis toimus 2025. aastal Deep Learning Lab, kus tudengid töötasid välja tehisintellekti selgitavaid mudeleid ja rakendasid neid praktikas.
TU Braunschweigi üliõpilased muudavad seletatava AI-i revolutsiooni!
2025. aasta suvesemestril toimus Braunschweigi Tehnikaülikoolis süvaõppe labor, mis on nüüdseks selle ürituse kaheksas kord. Selles kontekstis töötasid õpilased intensiivselt süvaõppe mudelite selgitamise meetodite väljatöötamisega. Keskne eesmärk oli muuta närvivõrgud, mida sageli kritiseeritakse kui "mustad kastid", läbipaistvamaks, eriti sellistes rakendusvaldkondades nagu meditsiiniline pildianalüüs ja autonoomne sõit, kus otsuste jälgitavus on hädavajalik. Valju TLÜ Braunschweig Eelkõige uuriti objektide visualiseerimist, mille üheks näiteks oli bussi äratundmine läbi kontuuride, esiklaasi ja esipõlle.
Selle tehisintellekti (AI) seletatavuse teemalise arutelu kontekstis on uurimisvaldkond „Selgitav AI” (XAI) ülioluline. Fraunhofer IESE rõhutab, et mudelite tõlgendatavus ületab nende eetilised tagajärjed, kuna see toetab nende tehnoloogiate potentsiaali täielikku ärakasutamist. Deep Learning Labi õpilased töötasid välja ka "ilmsuse kaartide" väljatöötamisega, mis toimivad soojuskaartidena ja tõstavad esile asjakohased pildipiirkonnad, mis on klassifitseerimiseks olulised. See meetod on eriti oluline vigade diagnoosimisel ja uuenduslike lähenemisviiside edendamisel tehisintellektis.
Praktilised rakendused ja õnnestumised
Süvaõppe laboris osalejad töötasid PASCAL VOC 2012 pildiandmestikuga ja hindasid mudelite seletusi kahe kriteeriumi alusel: sarnasus inimese selgitustega ja tehtud otsuste arusaadavus. Oluline oli ka mudelite efektiivsus ning eriti madalate arvutusnõuete eest anti välja eriauhind “Keskkonnaauhind”.
Võitjameeskond koosseisus Fabian Kollhoff, Jennifer Ly ja Aruhan pälvis muljetavaldavate tulemuste eest 600 euro suuruse peaauhinna. Veel 450 euro suurune auhind anti Mohammad Rezaei Barzanile ja Nils-André Forjahnile madala GPU-ajakulu eest, säilitades samal ajal suure jõudluse. Finaalüritus toimus 11. juulil 2025, kus osalejad esitlesid oma tulemusi ning vahetasid ideid sponsorite ja ekspertidega. Arutelud seletatava AI tuleviku üle olid ürituse teine tipphetk.
Ülevaade tehnoloogiast
Silmapaistvuse kaartide loomine nõuab sügavat arusaamist aluseks olevate tehnoloogiate kohta. Need kaardid mõõdavad antud klassi ruumilist tuge piltidel ja on oluliseks vahendiks arvutinägemise konvolutsioonikihtide tajumise mõistmiseks. Valju keskmine Silmapaistvuskaardid tõstavad esile olulised pildipiirkonnad ja pakuvad väärtuslikku teavet valitud mudelite toimimise kohta. Selle näiteks on binaarse klassifikatsioonimudeli väljatöötamine kasside ja koerte eristamiseks, mis saavutas tänu keerukatele tehnikatele 87% täpsuse.
Vaatamata tõlgendatavate tehisintellekti süsteemide väljatöötamisele kaasnevatele väljakutsetele näitavad need arengud mitte ainult tehnoloogia arengut, vaid ka selget teed tehisintellekti eetilisele kasutamisele ja selle rakendusvaldkondade maksimeerimisele. Õpilaste loominguline lähenemine nendele probleemidele illustreerib uurimisvaldkonna dünaamilist arengut ja pidevat uute, arusaadavat lähenemiste otsimist tehisintellektis. Festivalipäeval osalejad näitasid oma ettekannete ja aruteludega oma sügavat pühendumust sellele põnevale ja tulevikku vaatavale teemale.