Neuronales Netzwerk

Das Kolorieren alter Schwarz-Weiß-Fotos ist ein beliebtes Phänomen im Netz. Was sonst mühsame Handarbeit erfordert, automatisieren Forscher nun mit künstlicher Intelligenz.

Am 19. und 20. April dreht sich beim Golem.de Tech Summit alles um Deep Learning und künstliche Intelligenz. Aufgrund der großen Nachfrage von Studierenden gibt es jetzt Ermäßigungen beim Ticket-Kauf.

Nach dem Motto "Not too long, did read" sollen Leser von Golem.de ab Ende des Jahres künftig selbst entscheiden können, wie viel Informationen sie zu einem Thema wünschen. Gefördert wird das Projekt von Google im Rahmen der Digital News Initiative (DNI).

Die Macher der bekannten Tastatur-App Swiftkey haben den Besitzer gewechselt: Das Unternehmen Touchtype wurde offenbar von Microsoft für 250 Millionen US-Dollar gekauft. Was Microsoft mit der Software genau vorhat, ist noch unklar.

Jahre früher als erwartet hat ein Computer den amtierenden Europameister in Go besiegt. Geschafft wurde das mit Zufall und neuronalen Netzen.

Er gilt als einer der Begründer der künstlichen Intelligenz. Aber Marvin Minsky hatte noch mehr drauf: Er baute das erste Head-mounted Display sowie einen Synthesizer und spielte virtuos Klavier. Am 24. Januar 2016 starb der vielseitige Wissenschaftler.

Das Deep-Learning-Werkzeug CNTK von Microsoft steht nun als Open Source bereit. Wie vergleichbare Technik kann es zur Bild- oder Spracherkennung genutzt werden, soll dabei aber deutlich schneller sein als Googles Tensorflow.

Neuronale Netzwerke werden aktuell bei mehr und mehr Projekten eingesetzt - jetzt sind E-Mails dran. Google bietet ab dieser Woche für Inbox automatisierte Antworten an, die auf einer Analyse eines neuronalen Netzwerks basieren.

Auch bei Youtube kommt Google auf den Geschmack neuronaler Netzwerke: Diese unterstützen künftig die automatische Generierung von Vorschaubildern der hochgeladenen Videos. Dies soll zu ansprechenderen und interessanteren Thumbnails führen.

Mit einer neuen Tastatur-App will Swiftkey langfristig die Art und Weise, wie wir auf dem Smartphone Texte eingeben, revolutionieren. Dank der Hilfe neuronaler Netzwerke sollen Wortvorhersagen intelligenter werden und in Zukunft sogar ganze Sätze vorgeben können.

Nvidia will für die Forschung an tiefen neuronalen Netze einen Rechner zum Preis von 15.000 US-Dollar anbieten. Dafür sollen Forscher die größtmögliche GPU-Leistung bekommen, die mit einer Steckdose möglich ist - und viel vorinstallierte Software.

Funkmast-Analyse statt Rechenzentrum: Nvidia und Integrated Device Technology setzen auf Tegra-Chips, um den Datenververkehr im mobilen Internet in Echtzeit zu analysieren. So sollen Smartphone- oder Wearable-Nutzer schneller an Informationen gelangen.

CES 2015 Weder für Smartphones noch für Tablets: Nvidias neuer Tegra X1 ist vorerst nur für Autos vorgesehen. Dort soll er nicht nur Infotainment bieten, sondern mit bis zu drei Chips Einparken und später autonomes Fahren ermöglichen. Dazu gibt es Entwicklungsplattformen aus Hard- und Software, die unter anderem Audi einsetzt.

Was ist auf einem Bild zu sehen? Zwei Entwicklerteams in den USA haben Verfahren entwickelt, um Bilder automatisch zu erkennen und zu beschreiben. Das ist nützlich für die Bildersuche, kann aber auch ganze andere Auswirkungen haben.

Ein Google-Team hat einen akademischen Wettbewerb gewonnen, bei dem Dinge in alltäglichen Situationen erkannt und lokalisiert werden müssen. Die Google-Erkennung kann dabei sehr genau zwischen Menschen, Tieren und Gegenständen unterscheiden.

Der Verein Digitalcourage bietet eine neue Verschleierungsmethode an. Kurze Inhalte lassen sich als Captcha-Bild darstellen und als Datei verschicken.

Mit dem Project Adam erforscht Microsoft neuronale Netze und maschinelles Lernen. Das simulierte Gehirn mit zwei Milliarden Verbindungen erkennt Hunderassen und soll künftig eine Vielzahl von Objekten visuell identifizieren können.

Für die Analyse seiner Streetview-Aufnahmen hat Google einen Algorithmus zum Erkennen von Hausnummern entwickelt. Der lässt sich auch für eine Anwendung nutzen, die eine maschinenbasierte Erkennung eigentlich verhindern soll.

GTC 2014 Erst im Jahr 2016 will Nvidia den Nachfolger von Maxwell auf den Markt bringen. Die neue GPU-Architektur Pascal arbeitet mit Stacked-Memory und einem integrierten PCIe-Switch, der Multi-GPU-Systeme deutlich beschleunigen soll.

Um die Erkennung von Sprache und Bildern zu verbessern, hat Google das Universitätsstartup DNNresearch gekauft, das Deep Neural Networks für lernende Systeme entwickelt.

Das Gehirn muss nicht programmiert werden - es lernt. Wissenschaftler versuchen deshalb, seinen Mechanismus nachzubauen. Der Bielefelder Forscher Andy Thomas versucht das mit Memristoren.

Es könnte so etwas wie das Gegenteil der "Digitale-Demenz"-Thesen von Manfred Spitzer sein: Das britische Unternehmen Brainworth will Lerninhalte in einer Spiele-Onlinewelt vermitteln - den Anfang soll ein HTML5-Kurs machen.

Forscher von Google und der Stanford-Universität haben ein neuronales Netz mit 16.000 Prozessoren gebaut und damit ein System zum Maschinenlernen getestet. Es lernte selbstständig, Menschen- und Katzengesichter zu erkennen.

Rechner soll Synapsen nachbilden. Das US-Verteidigungsministerium hat einen Forschungsauftrag an IBM und fünf Universitäten vergeben, der einen völlig neuen Ansatz für die Struktur von Computern hervorbringen soll. Ziel ist es, anstelle von festen Vernetzungen die sich selbst organisierenden Strukturen eines Gehirns nachzubilden.

Wissenschaftler zapfen Nervensystem einer Fliege an. Wissenschaftler in den USA haben mit Hilfe von winzigen Elektroden das Weltbild einer Schmeißfliege zumindest teilweise entschlüsselt. Dazu haben sie einer Fliege Elektroden in die Nervenzellen ihres visuellen Systems eingepflanzt. Anschließend befestigten sie das Insekt an einem Mechanismus, der die akrobatischen Flugbewegungen der Fliege nachahmt.

NERO-Projekt will zeigen, was die KI-Forschung der Spielebranche zu bieten hat. Wissenschaftler und Studenten der University of Texas haben ein Spiel veröffentlicht, mit dem der aktuelle Stand der Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) in Spielumgebungen demonstriert werden soll. In NERO wird der Spieler zum Trainer eines Teams von KI-Soldaten, die in wechselnden Umgebungen und Situationen passende taktische Lösungen entwickeln müssen - Spieler können ihre ausgebildeten KI-Soldaten auch gegeneinander antreten lassen.

Experiment soll helfen, Funktion und Interaktion von Hirnzellen zu erforschen. Um einen besseren Einblick in die Funktion von Hirnzellen zu erlangen, entnahm Thomas DeMarse, Professor an der Universität Florida, rund 25.000 lebende Neuronen bzw. Nervenzellen aus einem Ratten-Gehirn und kultivierte diese in einer Glasschale. Dennoch konnte das "Ratten-Hirn" ein simuliertes Flugzeug steuern.

Laufen lernen durch dynamisch rekonfigurierbare neuronale Netzwerke. Fujitsu Laboratories will das erste Lernsystem für humanoide Roboter entwickelt haben, das diesen per dynamisch rekonfigurierbarem neuronalem Netzwerk ermöglicht, effiziente Bewegungs- und Motorkoordination zu lernen. Dies soll die Entwicklung einer beweglicheren Generation von humanoiden Robotern beschleunigen und einfacher machen.

HP und Intel fördern Universitäten mit Itanium-Servern und -Workstations. Hewlett-Packard und Intel wollen weltweit 40 ausgewählten Universitäten Server und Workstations auf Itanium-Basis kostenlos zur Verfügung stellen. Die nicht ganz uneigennützigen Sachspenden sollen einen Wert von rund 2,5 Millionen Dollar haben.