Informacijos perdavimo revoliucija: TU Dresdenas gauna milijonus lėšų!

Informacijos perdavimo revoliucija: TU Dresdenas gauna milijonus lėšų!

Drezdeno technikos universitetas (TUD) pasiekė didelę sėkmę mokslinių tyrimų srityje. Prof. Jürgenas Czarske, Matavimo ir jutiklių sistemų technologijos profesoriaus vadovas, gavo maždaug 1,5 milijono eurų finansavimo įsipareigojimą pagal Vokietijos tyrimų fondo (DFG) Reinharto Kosellecko programą. Šiuo projektu, pavadintu „Fizika pagrįstos giluminio mokymosi sistemos saugiam informacijos perdavimui su daugiamodiais skaidulomis“ (Phys-Deep-Fiber), siekiama pagerinti šviesolaidinį informacijos perdavimą naudojant fizikos pagrindu veikiančius neuroninius tinklus. Šis antrasis Koselleck finansavimas Czarske nuo 2014 m. yra dar vienas žingsnis kuriant technologijas energetikos ir procesų inžinerijos srityje, kurioje jis turi didelę patirtį.

Projekte nagrinėjamos įvairios labai aktualios temos, tokios kaip AI programų paaiškinamumas, AI sprendimų energijos poreikis ir galimi pritaikymai optinio ryšio ir jutiklių technologijoje. Visų pirma, kaip tiriamojo darbo dalis, nagrinėjamos sąsajos su tokiomis sritimis kaip automatinis vairavimas, intelektualioji biomedicinos mikroskopija ir kvantinė komunikacija. Šviesolaidinio ryšio svarba internetui ir dėmesys duomenų saugumui bei energiją taupančioms technologijoms pabrėžia projekto svarbą vis labiau skaitmenizuotame pasaulyje.

Inovatyvūs AI tyrimų metodai

Pagrindinis projekto elementas yra XAI pagrįstų matavimo sistemų, kurios derina duomenimis pagrįstus algoritmus su fiziniais modeliais, kūrimas. Tai leidžia treniruoti optinius neuroninius tinklus nenaudojant energijos reikalaujančių GPU, o tai yra ekologiškai protinga ir ekonomiškai naudinga. Ši naujovė yra pažanga efektyviai naudojant technologijas, kurios šiandienos moksliniuose tyrimuose tampa vis svarbesnės.

Tarpdisciplininėje diskusijoje apie neuroninius tinklus ir jų pagrindus DFG atkreipia dėmesį į tai, kad Vokietijoje jau yra tarptautiniu mastu matomų mokslinių tyrimų grupių, tarp kurių yra nauja prioritetinė programa „Gilaus mokymosi teoriniai pagrindai“, skatinanti tarpdisciplininį bendradarbiavimą. Viena iš pagrindinių tokio dėmesio priežasčių yra teorinių neuroninių tinklų pagrindų trūkumas, nepaisant plataus jų taikymo mašininio mokymosi ir generuojamojo dirbtinio intelekto srityse, tokiose kaip tokios sistemos kaip ChatGPT, kurios vis dažniau tampa mūsų kasdienio gyvenimo dalimi.

Sėkmingai derinti mokslinius tyrimus ir švietimą

Lygiagrečiai su dabartiniais mokslinių tyrimų projektais pabrėžiama solidaus mokymo svarba neuroninių tinklų srityje. Knygoje „Neuroniniai tinklai“, kurios trečiasis leidimas bus išleistas 2025 m., pradedantiesiems pateikiamas pagrįstas įvadas į gilaus mokymosi ir mašininio mokymosi technologijos pagrindus. Tokios temos kaip mokymosi algoritmai, programavimas Python ir etikos klausimai yra išsamiai aptariamos ir yra svarbi būsimų šios įdomios srities specialistų mokymosi sėkmės dalis.

Derindamas tvarius mokslinius tyrimus, novatoriškas technologijas ir nuodugnius mokymus, Drezdeno technikos universitetas siunčia aiškų signalą apie mokslo ateitį dirbtinio intelekto ir energiją taupančių sistemų srityje. Daugybę apdovanojimų, įskaitant Josepho Fraunhoferio apdovanojimą ir lazerinių instrumentų apdovanojimą, gavęs prof. Czarske vadovauja pastangoms kurti aukštos kokybės ir patikimas AI programas, galinčias spręsti sudėtingus šiuolaikinio pasaulio iššūkius.

Norėdami gauti daugiau informacijos, susisiekite su prof. Jürgen Czarske: Telefonas: +49 351 463-34803.