TU Wien revolutioniert KI: Neue Methode macht Unsicherheit messbar!

TU Wien revolutioniert KI: Neue Methode macht Unsicherheit messbar!

Wieden, Österreich - Was gibt es Neues aus der Forschung an der Technischen Universität Wien? Ein engagiertes Forschungsteam hat eine innovative mathematische Methode entwickelt, um die Unsicherheit in neuronalen Netzen zu berechnen. Diese Methode könnte die Art und Weise revolutionieren, wie wir Entscheidungen auf Basis von künstlicher Intelligenz treffen. In der Welt der KI, wo es oft an Transparenz mangelt, ist dies ein echter Lichtblick.

Die Herausforderung bei klassischen neuronalen Netzen liegt auf der Hand: Oft liefern sie bei identischen Eingaben dieselben Ergebnisse, doch kleine Veränderungen können unerwartete Resultate hervorrufen. Bislang geben diese Systeme keine Auskunft über die Sicherheit ihrer Entscheidungen. Laut den Forschern der TU Wien ist es genau hier an der Zeit für ein Umdenken. Mit dem neuen Verfahren, das auf einem geometrischen Ansatz beruht, wird der Eingaberaum in kleine Teilbereiche zerlegt. Für jeden dieser Bereiche lassen sich die möglichen Ausgaben exakt berechnen, was eine mühelose Quantifizierung der Fehlerwahrscheinlichkeiten ermöglicht.

Mathematische und technische Raffinesse

Besonders spannend sind die speziellen Aktivierungsfunktionen, die in ReLU-Netzen benutzt werden. Diese werden durch zwei Näherungsnetze beschrieben, was die Rechenoperationen enorm vereinfacht. In Tests an Datensätzen wie „Iris“, „Wine“, „Diabetes“ und „Banana“ haben die Forscher gezeigt, dass ihre Methode präzisere mathematische Schranken für die Netzwerkausgaben bietet, als es bisherige Ansätze vermochten. Dabei hat sich herausgestellt, dass die Methode besonders effizient in niedrigdimensionalen Eingabedimensionen arbeitet und auch in komplexeren Herausforderungen nicht an Genauigkeit einbüßt – allerdings auf Kosten eines höheren Rechenaufwands.

Ein merklicher Vorteil dieser Methode ist ihre Fokussierung auf kleinere, kontrollierbare neuronale Netzwerke. Komplexere KI-Systeme, wie etwa ChatGPT, sind hingegen nicht analysierbar. Diese Erkenntnis eröffnet neue Perspektiven, insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen wie der Medizintechnik, der Robotik, der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und der Finanzrisikobewertung. Das allgemeine Ziel der Entwickler ist es, die Entscheidungsfindung durch besseres Verständnis der Wahrscheinlichkeiten möglicher Ergebnisse zu verbessern.

Praktische Anwendungen der Forschung

Die potenziellen Einsatzmöglichkeiten dieser neuen Methode sind vielfältig und könnten weitreichende Auswirkungen auf viele Lebensbereiche haben. Besonders in Feldern, wo Sicherheit und Genauigkeit höchste Priorität haben, könnte diese Technik bald Anwendung finden. Ob im Gesundheitswesen oder in der Finanzindustrie – die Möglichkeit, Unsicherheiten zu berechnen und Entscheidungen besser begründen zu können, hat einen hohen Stellenwert.

Die Forschungsarbeit an der Technischen Universität Wien eröffnet somit nicht nur neue Möglichkeiten für die künstliche Intelligenz, sondern setzt auch einen wichtigen Impuls für die weitere Entwicklung in diesem spannenden und zukunftsträchtigen Bereich. Forscher und Unternehmen sind jetzt aufgerufen, diese neue Methodik aufzunehmen und in ihren eigenen Entwicklungen weiterzudenken. Die Zukunft der KI könnte damit klarer und berechenbarer werden.

Für weitere Informationen über die neue Methode und ihre Auswirkungen auf die Forschung und Industrie lesen Sie die detaillierten Berichte bei Ingenieur.de und TU Wien.