Künstliche Intelligenz: Deepmind veröffentlicht eigenes Machine-Learning-Framework

Die Alphabet-Tochter Deepmind will bei der Krebsbehandlung helfen und schlägt menschliche Spieler in Go. Das nun verfügbare Open-Source-Framework Sonnet soll die Forschung an maschinellem Lernen in der Öffentlichkeit vorantreiben.

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Sonnet von Deepmind basiert auf Googles Tensorflow.
Sonnet von Deepmind basiert auf Googles Tensorflow. (Bild: Deepmind)

Die Bibliothek Tensorflow von Google ermöglicht es sehr schnell, darauf aufbauende Frameworks für bestimmte Probleme des maschinellen Lernens zu erstellen, schreibt das Alphabet-Tochterunternehmen Deepmind in seinem Blog. Und genau das sei bei Deepmind nach dem Wechsel auf Tensorflow geschehen. Das Ergebnis dieser Arbeiten, Sonnet, steht nun als Open Source Software auf Github bereit.

Laut Deepmind ähnelt Sonnet zwar einigen anderen Frameworks, die neuronale Netzwerke auf Basis von Tensorflow modellieren, bietet zusätzlich aber einige Funktionen, die speziell auf die Bedürfnisse der Forschungsarbeiten von Deepmind zugeschnitten sind. Was genau das heißt, erläutert Deepmind in einer eigenen Forschungsarbeit. Demnach werden die genutzten optimierten Algorithmen zum maschinellen Lernen nicht selbst erstellt, sondern mit Hilfe von Sonnet von den Rechnern erlernt.

Dank der Offenlegung von Sonnet sollen die eigenen Modelle von Deepmind einfacher mit der Forschungsgemeinschaft geteilt werden können. Ebenso erhofft sich das Unternehmen davon eine weite Verbreitung von Sonnet, um damit die Forschung vorantreiben zu können.

Deepmind forscht zu verschiedenen Anwendungsbereichen künstlicher Intelligenz (KI). Seit Anfang 2014 gehört das Unternehmen zu Google und mittlerweile zu dem Google-Mutterunternehmen Alphabet. Bekanntgeworden sind die Leistungen von Deepmind wohl vor allem durch die Arbeiten an Alpha Go, die erste KI, die auch die weltbesten menschlichen Spieler in Go besiegen konnte. Inzwischen beteiligt sich Deepmind unter anderem an verschiedenen Kooperationen mit dem Gesundheitswesen, etwa um die Strahlentherapie bei Krebs zu verbessern.

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