Revolusjon innen informasjonsoverføring: TU Dresden mottar millioner i finansiering!

Revolusjon innen informasjonsoverføring: TU Dresden mottar millioner i finansiering!

Det tekniske universitetet i Dresden (TUD) har oppnådd betydelig suksess innen forskningsfeltet. Prof. Jürgen Czarske, leder for professoratet for måle- og sensorsystemteknologi, har mottatt en finansieringstilsagn på rundt 1,5 millioner euro som en del av Reinhart Koselleck-programmet til den tyske forskningsstiftelsen (DFG). Dette prosjektet, med tittelen "Fysikk-informerte dype læringssystemer for sikker informasjonsoverføring med multimodusfibre" (Phys-Deep-Fiber), har som mål å forbedre fiberoptisk informasjonsoverføring ved bruk av fysikkbaserte nevrale nettverk. Denne andre Koselleck-finansieringen for Czarske siden 2014 representerer nok en milepæl i utviklingen av teknologier innen energi- og prosessteknikk, der han har lang erfaring.

Prosjektet tar for seg ulike høyaktuelle temaer som forklarbarheten til AI-applikasjoner, energikravene til AI-løsninger og mulige anvendelser innen optisk kommunikasjon og sensorteknologi. Spesielt er grensesnittene til områder som automatisert kjøring, intelligent mikroskopi for biomedisin og kvantekommunikasjon undersøkt som en del av forskningsarbeidet. Betydningen av fiberoptisk kommunikasjon for Internett og fokus på datasikkerhet og energisparende teknologier understreker relevansen til prosjektet i en stadig mer digitalisert verden.

Innovative tilnærminger innen AI-forskning

Et sentralt element i prosjektet er utvikling av XAI-baserte målesystemer som kombinerer datadrevne algoritmer med fysiske modeller. Dette gjør at optiske nevrale nettverk kan trenes uten bruk av strømkrevende GPUer, noe som er både økologisk fornuftig og økonomisk fordelaktig. Denne innovasjonen representerer et fremskritt i energieffektiv bruk av teknologier som blir stadig viktigere i dagens forskning.

I den tverrfaglige diskusjonen om nevrale nettverk og deres grunnlag påpeker DFG at det allerede er internasjonalt synlige forskningsgrupper i Tyskland, inkludert et nytt prioritert program kalt "Theoretical Foundations of Deep Learning", som fremmer tverrfaglige samarbeid. En av hovedårsakene til dette fokuset er mangelen på teoretisk grunnlag for nevrale nettverk, til tross for deres brede anvendelse innen områdene maskinlæring og generativ kunstig intelligens, slik som systemer som ChatGPT, som i økende grad blir en del av hverdagen vår.

Vellykket å kombinere forskning og utdanning

Parallelt med pågående forskningsprosjekter fremheves viktigheten av solid opplæring innen nevrale nettverk. Boken «Neural Networks», som utgis i sin 3. utgave i 2025, gir nybegynnere en velfundert innføring i det grunnleggende om teknologien bak dyp læring og maskinlæring. Emner som læringsalgoritmer, programmering i Python og etiske spørsmål dekkes i detalj og er en viktig del av læringssuksessen for fremtidige fagfolk innen dette spennende feltet.

Gjennom kombinasjonen av bærekraftig forskning, innovativ teknologi og dybdeopplæring sender det tekniske universitetet i Dresden et tydelig signal for fremtidens vitenskap innen kunstig intelligens og energieffektive systemer. En mottaker av en rekke priser, inkludert Joseph Fraunhofer Award og Laser Instrumentation Award, leder professor Czarske arbeidet med å utvikle høykvalitets og pålitelige AI-applikasjoner som er i stand til å møte de komplekse utfordringene i den moderne verden.

For ytterligere informasjon vennligst kontakt prof. Jürgen Czarske: Telefon: +49 351 463-34803.