Bonn staje się bastionem sztucznej inteligencji: Instytut Lamarr wyznacza nowe standardy!

Bonn staje się bastionem sztucznej inteligencji: Instytut Lamarr wyznacza nowe standardy!

Badania nad sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym (ML) przeżywają obecnie znaczny rozwój na Uniwersytecie w Bonn. Naukowcy z nowo powstałego Instytutu Lamarr pracują nad innowacyjnymi projektami, które koncentrują się na podejściach hybrydowych, przetwarzaniu języka naturalnego i rozwoju godnej zaufania sztucznej inteligencji. Aby rozwinąć te tematy, instytut stosuje nowatorskie podejście „trójkątnej sztucznej inteligencji”, które łączy dane, wiedzę i kontekst w celu uzyskania oszczędzających zasoby i możliwych do wytłumaczenia wyników. Głośny uniwersytet w Bonn W 2022 r. instytut otrzymał fundusze instytucjonalne w wysokości około 126 mln euro, które do 2028 r. zostaną wykorzystane na stanowiska profesorskie, zespoły badawcze i programy dla młodych naukowców.

Finansowanie to podkreśla znaczenie badań nad sztuczną inteligencją w Bonn, co jest szczególnie widoczne w klastrach doskonałości, takich jak PhenoRob. Tutaj naukowcy opracowują zautomatyzowane systemy dla rolnictwa. Zastosowanie sztucznej inteligencji oferuje także nowe możliwości w fizyce, na przykład przy ocenie obrazów z Teleskopu Jamesa Webba. Instytut Lamarr pełni nie tylko funkcję ośrodka badawczego, ale oferuje studentom i młodym badaczom praktyczne projekty oraz kontakty z partnerami z przemysłu. Wyniki mają znaleźć praktyczne zastosowanie w szpitalach, halach produkcyjnych i zarządzaniu energią.

Spojrzenie na Instytut Lamarra

Instytut Lamarr ds. uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji zastąpił Centrum Kompetencyjne ds. uczenia maszynowego Ren-Ruhr (ML2R). Długoterminowo wspiera go kraj związkowy Nadrenia Północna-Westfalia oraz Federalne Ministerstwo Edukacji i Badań Naukowych (BMBF). Głównym celem instytutu jest badanie zrównoważonych technologii uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które są zarówno wydajne, jak i zasobooszczędne. W tym kontekście obszary badawcze skupiają się na wykorzystaniu takich technologii w systemach z ograniczeniami i dalszym rozwoju rozwiązań open source, takich jak MLCVZoo. Rozwój ten ma ułatwić transfer wyników badań do zastosowań wśród partnerów logistycznych, raportuje IML Fraunhofera.

Aby zwiększyć praktyczne zastosowanie, instytut koncentruje się na adaptacji algorytmów ML do obliczeń oszczędzających zasoby i rozwijaniu istniejących frameworków open source. Zmiany te mają na celu przyspieszenie zastosowania w przemyśle i zapewnienie efektywnego wykorzystania sztucznej inteligencji w procesach logistycznych. Wyniki mogą potencjalnie znacząco zwiększyć innowacyjność w różnych branżach.

Integracja AI na Uniwersytecie Technicznym w Monachium

Równolegle z rozwojem w Bonn, Politechnika Monachium (TUM) realizuje również ambitne cele w obszarze AI. TUM opracowuje nowe metody i zastosowania sztucznej inteligencji, które można zastosować w technologii pojazdów autonomicznych, robotyce i technologiach medycznych. Te interdyscyplinarne badania obejmują wszystkie szkoły uniwersyteckie, skupiając się także na aspektach społecznych i ramach etycznych. TUM stawia na dialog z politykami i społeczeństwem, co uważa się za kluczowe dla przejrzystej polityki informacyjnej TUM zgłoszone.

Na uniwersytecie działa wiele wyspecjalizowanych instytucji zajmujących się sztuczną inteligencją, takich jak Monachium Data Science Institute i Monachium Center for Machine Learning, które mają silne powiązania z aplikacjami w świecie rzeczywistym. TUM opracowało także kompleksową strategię AI, która obejmuje całość działalności badawczej i dydaktycznej oraz uwzględnia standardy etyczne w rozwoju nowych technologii. TUM oferuje swoim studentom szerokie możliwości edukacyjne w formie studiów magisterskich i licencjackich z zakresu AI i dyscyplin pokrewnych.

Ogólnie rzecz biorąc, w Bonn i Monachium było jasne, że sztuczna inteligencja to nie tylko obszar badań, ale także rozwiązywanie konkretnych wyzwań społecznych i przemysłowych. Współpraca instytucji akademickich z przemysłem staje się coraz ważniejsza dla opracowywania i wdrażania innowacyjnych rozwiązań z zakresu AI.