Im Herzen von Tokios belebten Toranomon Hills liegt ein Zentrum für Innovation und Zusammenarbeit – das CIC Tokyo. In seinen Mauern trifft sich eine lebendige Gemeinschaft von Forschern, Unternehmern und Technologen, um die Grenzen des Möglichen zu erweitern. Zu den zahlreichen Initiativen, die diesen Innovationsgeist vorantreiben, gehört eine aufkeimende KI-Gemeinschaft, zu der jeder gehört, von weltbekannten Forschern über junge Talente, die gerade eine Karriere im Bereich der KI beginnen, bis hin zu Enthusiasten, die daran interessiert sind, zu verstehen, welche Auswirkungen KI auf die Welt haben wird.
Um die Zusammenarbeit zwischen der wachsenden KI-Gemeinschaft zu fördern, startet das CIC Tokyo eine Reihe von Veranstaltungen und Initiativen, die unterschiedliche Perspektiven und Fachkenntnisse zusammenbringen, um einige der dringendsten Herausforderungen im Bereich der künstlichen Intelligenz anzugehen.
Einführung in die AI Research Tech Talk Serie
Eine dieser Initiativen ist die AI Research Tech Talk Series, eine neue Veranstaltungsreihe, die in Zusammenarbeit mit dem CIC Tokyo Kunden Sakana AI, einem aufstrebenden KI-Forschungslabor von Weltrang, ins Leben gerufen wurde.
„Bei Sakana AI haben wir noch nie einen öffentlichen Vortrag organisiert. Einer meiner Beweggründe für den Beginn dieser Reihe ist es, den derzeitigen Hype um KI aufzugreifen und eine Gelegenheit zu schaffen, über die innovative Seite von KI zu sprechen, im Gegensatz zu den oberflächlichen Diskussionen, die man überall hört“, sagte David Ha, Mitbegründer von Sakana AI.
Die Eröffnungsveranstaltung, an der mehr als 500 Personen persönlich und virtuell teilnahmen, konzentrierte sich auf die neueste KI-Entwicklung und bot Koryphäen auf diesem Gebiet eine Plattform, um ihre Arbeit zu einer Reihe von Themen zu diskutieren. Die Diskussionen reichten von adaptiven neuronalen Netzwerken, die in Echtzeit „wachsen“, über gehirngesteuerte Roboterschnittstellen bis hin zu Sakanas neuester Entwicklung von Evolutionary Model Merge Techniken.
Highlights der Eröffnungsveranstaltung
- Das KI-Team von Sakana diskutierte seine Techniken zur evolutionären Zusammenführung von Modellen, mit denen die Entwicklung von KI-Grundmodellen automatisiert werden soll. Dieser Ansatz nutzt die Evolution, um bestehende Open-Source-Modelle zu kombinieren und so neue leistungsstarke Grundmodelle mit benutzerdefinierten Fähigkeiten zu schaffen. Das Ziel ist es, eine Maschine zu schaffen, die KI-Modelle generieren kann, indem sie die kollektive Intelligenz bestehender Modelle nutzt. Dieser Ansatz befasst sich nicht nur mit der ressourcenintensiven Natur des Trainings von Basismodellen, sondern zeigt auch einen Weg zur Innovation in Japan auf, indem er frische Ideen und schrittweise Fortschritte im Bereich der KI fördert.
- Joachim Winther Pedersen gab einen Überblick über die Arbeit seines Teams im Rahmen des Grow-AI-Forschungsprojekts, das von Professor Sebastian Risi an der IT-Universität Kopenhagen geleitet und vom Europäischen Forschungsrat finanziert wird. Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Algorithmen für den Aufbau neuer Netzwerke, die lernen und sich an veränderte Umgebungen anpassen, und die sich von den traditionellen festen Netzwerkstrukturen entfernen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Rechenleistung effektiv zu nutzen und die Langlebigkeit und Anpassungsfähigkeit von KI-Algorithmen angesichts der fortschreitenden Rechenleistung zu gewährleisten.
- Kai Arulkumaran, Leiter eines Forschungsteams bei Araya, sprach über seine Arbeit an der Schnittstelle zwischen KI, Neurotechnologie und Robotik, mit dem Schwerpunkt auf dem Verständnis der Natur von Intelligenz und der Entwicklung von intelligenten Agenten für allgemeine Zwecke. Arulkumaran erörterte die Herausforderungen, die sich aus dem Moravec-Paradoxon ergeben, bei dem Aufgaben, die für den Menschen scheinbar einfach sind, wie z.B. Gehen, für Maschinen schwierig sind, während Aufgaben, die traditionell als komplex gelten, wie z.B. Schach oder Go zu spielen, von der KI erfolgreich bewältigt werden. Die vorgestellte Forschung beschäftigt sich mit Deep Reinforcement Learning, einer Kombination aus Deep Learning und Reinforcement Learning, um anpassungsfähigere und leistungsfähigere KI-Systeme zu schaffen.
Arulkumaran wies auch auf die laufenden Arbeiten seines Teams an Gehirn-Maschine-Schnittstellen für verschiedene Anwendungen hin, darunter Sprach- und Gesichtsanimation von Avataren, assistive Robotik und die Steuerung von Robotern durch Gedankensignale. Ziel ist es, diese Technologien zu nutzen, um die Lebensqualität von Menschen mit Behinderungen zu verbessern und die Mensch-Roboter-Interaktion voranzutreiben.
Werden Sie Mitglied der AI-Community
Ziel der AI Research Tech Talk Series im CIC Tokyo ist es, Vordenkern, Forschern und Enthusiasten eine Plattform zu bieten, um Ideen auszutauschen, gemeinsam an innovativen Projekten zu arbeiten und sich die Zukunft der KI-Technologie vorzustellen.
Egal, ob Sie ein KI-Enthusiast, ein erfahrener Forscher oder einfach nur neugierig auf die Zukunft der Technologie sind, bleiben Sie dran für die nächste Veranstaltung in dieser Reihe, an der Sie persönlich oder virtuell mit dem CIC Tokyo teilnehmen können.
