Tu Wien revolusjonerer Ki: Ny metode gjør usikkerhet målbar!
Tu Wien revolusjonerer Ki: Ny metode gjør usikkerhet målbar!
Wieden, Österreich - Hva er nytt fra forskning ved det tekniske universitetet i Wien? Et engasjert forskerteam har utviklet en innovativ matematisk metode for å beregne usikkerhet i nevronale nettverk. Denne metoden kan revolusjonere måten vi tar beslutninger basert på kunstig intelligens. I AI verden, der det ofte er mangel på åpenhet, er dette en virkelig stråle av håp.
Utfordringen for klassiske neuronale nettverk er åpenbar: de leverer ofte de samme resultatene når de er identiske, men små endringer kan forårsake uventede resultater. Så langt gir ikke disse systemene informasjon om sikkerheten i beslutningene. I følge forskerne ved Wien University of Technology, er det på tide med entenkning. Den nye prosedyren basert på en geometrisk tilnærming er delt opp i små seksjoner. For hvert av disse områdene kan de mulige utgiftene beregnes nøyaktig, noe som muliggjør uanstrengt kvantifisering av feilsannsynlighetene.
Matematisk og teknisk raffinement
De spesielle aktiveringsfunksjonene som brukes i RELU -nettverk er spesielt spennende. Disse er beskrevet av to tilnærmingsnettverk, som forenkler de aritmetiske operasjonene enormt. I tester på dataregistreringer som "iris", "vin", "diabetes" og "banan", har forskerne vist at metoden deres gir mer presise matematiske barrierer for nettverksutgifter enn tidligere tilnærminger. Det viste seg at metoden fungerer spesielt effektivt i lavdimensjonale inngangsdimensjoner og heller ikke lokker deg til nøyaktighet selv i mer komplekse utfordringer - men på bekostning av en høyere databehandling.En merkbar fordel med denne metoden er ditt fokus på mindre, kontrollerbare nevrale nettverk. Mer komplekse AI -systemer, som Chatt, kan imidlertid ikke analyseres. Dette funnet åpner for nye perspektiver, spesielt innen sikkerhetskritiske områder som medisinsk teknologi, robotikk, utvikling av autonome kjøretøyer og den økonomiske risikovurderingen. Utviklernes generelle mål er å forbedre beslutningen ved bedre forståelse av sannsynlighetene for mulige resultater.
Praktiske anvendelser av forskning
Potensielle mulige bruksområder for denne nye metoden er forskjellige og kan ha vidtrekkende effekter på mange livsområder. Denne teknologien kan snart brukes i felt, der sikkerhet og nøyaktighet er veldig prioritet. Enten i helsevesenet eller i finansnæringen - er muligheten til å beregne usikkerheter og bedre rettferdiggjøre beslutninger veldig viktig.
Forskningsarbeid ved det tekniske universitetet i Wien åpner ikke bare nye muligheter for kunstig intelligens, men setter også en viktig impuls for videre utvikling i dette spennende og fremtidsorienterte området. Forskere og selskaper er nå kalt til å ta opp denne nye metodikken og fortsette å tenke i sin egen utvikling. Fremtiden til AI kan dermed bli tydeligere og mer forutsigbar.
For mer informasjon om den nye metoden og dens effekter på forskning og industri, kan du lese de detaljerte rapportene på ist-ist-wi-wien-intelligenz/wie-berbar/"> ki-wi-wien-inteligenz/wie-berbar/ " "https://www.tuwien.at/tu-wien/news/news/tu-wien-chmacht-kersicherheit-in-kuenstlicher-intelligenz-Balable"> Tu Wien
| Details | |
|---|---|
| Ort | Wieden, Österreich |
| Quellen | |
Kommentare (0)