Künstliches Lernen: MESU-Prinzip löst katastrophales Vergessen

Lernen ohne Vergessen: Das MESU-Prinzip

Maschinen sollen lebenslang lernen können, ohne bereits Gelerntes zu vergessen. Dieses Problem des „katastrophalen Vergessens“ adressiert ein neuer Forschungsansatz. Wissenschaftler des C2N (CNRS/Université Paris-Saclay) sowie von CEA-Leti und CEA-List veröffentlichten Anfang Juni eine Studie in Nature Communications.

Das entwickelte Framework MESU (Metaplastizität aus synaptischer Unsicherheit) orientiert sich an biologischen Synapsen. Es nutzt das Prinzip der Metaplastizität, um die Starrheit beim Lernen zu reduzieren und gleichzeitig die Stabilität vorhandenen Wissens zu erhöhen. Die Methode übertrifft bisherige Ansätze des kontinuierlichen Lernens deutlich.

Während die Forschung an neuen Lernprinzipien für Maschinen arbeitet, können Sie bereits heute von den enormen Zeitersparnissen durch künstliche Intelligenz profitieren. Dieser kostenlose PDF-Report zeigt Ihnen mit fertigen Anleitungen, wie Sie ChatGPT effektiv in Ihren Alltag integrieren. Urlaub planen, Sprachen lernen, Zeit sparen: So erledigt ChatGPT Ihre Alltagsaufgaben in Sekunden

Proteine per Radiowelle steuern

Ein Team der Technischen Universität München unter Professor Dominik Bucher veröffentlichte im Mai eine Studie in Nature Biotechnology. Die Forscher zeigten, wie sich sogenannte Flavoproteine gezielt mit Radiowellen kontrollieren lassen.

Das Prinzip: Quantenzustände (Spins) werden über Licht sichtbar gemacht und durch Radiowellen beeinflusst. Experten sehen darin das Potenzial, biologische Prozesse wie die Genexpression ferngesteuert zu automatisieren. Langfristig eröffnet das neue Wege in der Biomedizin.

KI-Simulationen für die Industrie

An der Johannes Kepler Universität Linz eröffnete Anfang Juni ein Christian-Doppler-Labor für KI-gestützte Simulationen. Mit 3,2 Millionen Euro Budget und Laufzeit bis 2032 sollen komplexe industrielle Prozesse digital abgebildet werden. Partner aus der Industrie wie voestalpine Stahl und Plansee unterstützen das Vorhaben.

Parallel dazu sammelt ein Startup aus dem Microagi-Umfeld Trainingsdaten für Haushaltsroboter. Reinigungskräfte in New York filmen mit Kopfkameras jede Bewegung bei der Arbeit. Ziel ist es, die Variabilität menschlicher Handlungsabläufe in automatisierte Steuerungsbefehle zu übersetzen. Das Unternehmen ist bereits in über 15 Ländern mit mehreren Tausend Datensammlern aktiv.

KI im NHS: 43 Minuten pro Tag

Die praktische Anwendung zeigt sich bereits im britischen Gesundheitsdienst NHS. Ein KI-gestütztes Assistenzsystem wird für über eine halbe Million Mitarbeiter eingeführt. Ein Pilotprogramm mit 30.000 Beteiligten ergab: Durch die Automatisierung administrativer und klinischer Routineaufgaben spart jede Fachkraft durchschnittlich 43 Minuten pro Tag. Der vollständige Rollout ist auf zwölf Monate angelegt.

de | wissenschaft | 69497844 |