Alle 14 Tage aktuelle News aus der IT-Szene   >   
Infrastrukturlösungen aus einer Hand 16. 08. 2022
R&M bietet ab sofort integrierte RZ-Lösungen von der Verkabelung über Racks, Einhausungen und Kühlung bis zum digitalen Infrastrukturmanagement.
Spezialisten-Suche: Besetzungslücke bleibt 11. 08. 2022
Arbeitsmarkt für Sales-, und Marketingexperten unverändert hoch, Rückgänge bei Engineering und IT.
Onventis setzt Wachstumskurs fort 10. 08. 2022
Der Anbieter von Source-to-Pay-Lösungen gründet eine neue Ländergesellschaft in Österreich.
Ingram Micro TOP heuer wieder als Live-Event 09. 08. 2022
ITK-Distributor lädt zur Fachhandelsmesse in die Pyramide Vösendorf.
hosttech-Datacenter ist ISO 27001 zertifiziert 20. 07. 2022
Zertifizierung stellt Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und Systemsicherheit sicher.
Kontinuität und Veränderung im Vorstand 19. 07. 2022
Vorstandsspitze der der Plattform Industrie 4.0 Österreich wiedergewählt, zwei Neuzugänge komplettieren das Führungsteam.
Unternehmen verschenken Potenzial bei Software-Entwicklung 18. 07. 2022
Studie: Weniger als die Hälfte der Unternehmen pflegt eine mit umfassende DevOps-Kultur.
Tech Data startet Distribution für Software AG 15. 07. 2022
Der Distributor vertreibt die Business Software-Produkte ab sofort der DACH-Region.
Atoss als österreichischer Leitbetrieb zertifiziert 14. 07. 2022
Das Softwarehaus mit Fokus auf Workforce Management erhält die Auszeichnung zum ersten Mal.
Count IT expandiert nach Deutschland 13. 07. 2022
Münchner ECM-Spezialist letterscan wird Teil der Gruppe.
Digitale Trackingsysteme für Baustellen und Logistik 12. 07. 2022
A1 Asset Insight ermöglicht weltweite Ortung und Überwachung von Maschinen und Objekten.
„SHEgoesDIGITAL“ holt Frauen und Mädchen in die IT 12. 07. 2022
Die Initiative will die digitale Zukunft weiblicher machen.
ISPA feierte 25-Jahre-Jubiläum 30. 06. 2022
Gemeinsam mit VIX der Universität Wien und über 400 Gästen aus Politik, Wirtschaft und Wissenschaft beging die Interessenvertretung der Internetwirtschaft ISPA ihr 25-jähriges Bestehen.
Sicherer USV-Shutdown bei elektrischen Großanlagen 29. 06. 2022
BellEquip entwickelt eine spezielle USV-Konfiguration, die reibungslose Abschaltabläufe gewährleistet.
proALPHA übernimmt Empolis 28. 06. 2022
Das deutsche ERP-Haus verstärkt sich mit KI-gestützter Service-Management-Expertise aus der Cloud.
Alles neu beim VÖSI 27. 06. 2022
Klaus Veselko wird neuer Präsident – Verband wird umbenannt.
Das digitale Bezahlverhalten der Österreicher 24. 06. 2022
Der Digital Payment Index von Mastercard vergleicht das Bezahlverhalten hinsichtlich digitaler Zahlungsmethoden. 86 Prozent aller Kartentransaktionen am Point-of-Sale finden bereits kontaktlos statt.
Nagarro kürte die besten Ideen für die Cloud 23. 06. 2022
Brantner Green Solutions und Miba gewinnen den Innovationspreis im Wert von 50.000 Euro.
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TU Graz

Neuer Lernalgorithmus soll Einsatzmöglichkeiten von AI ausweiten

Die Lernmethode e-prop bildet die Grundlage für drastisch energieeffizientere Hardware-Implementierungen von Artificial Intelligence.

Foto: Lunghammer/TU Graz Die beiden TU Graz-Informatiker Robert Legenstein und Wolfgang Maass (v.l.) arbeiten an energieeffizienten AI-Systemen Der hohe Energieverbrauch beim Lernen von künstlichen neuronalen Netzwerken ist eine der größten Hürden für den breiten Einsatz von Artificial Intelligence (AI), vor allem bei mobilen Anwendungen. Ein Ansatz, um dieses Problem zu lösen ist, von Erkenntnissen über das menschliche Gehirn zu lernen: Dieses hat zwar die Rechenleistung eines Supercomputers, braucht mit 20 Watt aber nur ein Millionstel von dessen Energie. Verantwortlich dafür ist unter anderem die effiziente Informationsweitergabe zwischen den Neuronen im Gehirn: Diese senden dazu kurze, elektrische Impulse (Spikes) an andere Neuronen – um Energie zu sparen aber nur so oft, wie unbedingt notwendig.

Ereignisbasierte Informationsverarbeitung

Diese Funktionsweise hat sich eine Arbeitsgruppe rund um die beiden TU Graz-Informatiker Wolfgang Maass und Robert Legenstein bei der Entwicklung des neuen maschinellen Lernalgorithmus e-prop (kurz für e-propagation) zu eigen gemacht: Die Forschenden des Instituts für Grundlagen der Informationsverarbeitung, die auch Teil des europäischen Leuchtturmprojekts Human Brain Project sind, nutzen in ihrem Modell Spikes zur Kommunikation zwischen Neuronen in einem künstlichen neuronalen Netz. Die Spikes werden nur dann aktiv, wenn sie für die Informationsverarbeitung im Netzwerk gebraucht werden. Das Lernen ist für solche wenig aktiven Netzwerke eine besondere Herausforderung, da es längere Beobachtungen braucht um zu ermitteln, welche Neuronenverbindungen die Netzwerkleistung verbessern.

Bisherige Methoden erzielten zu geringe Lernerfolge oder erforderten enormen Speicherplatz. e-prop löst nun dieses Problem mittels einer vom Gehirn abgeschauten dezentralen Methode, bei der jedes Neuron in einer sogenannten e-trace (eligibility trace; dt. Ereignisspur) dokumentiert, wann seine Verbindungen benutzt wurden. Die Methode ist ähnlich leistungsfähig wie die besten und aufwändigsten bekannten anderen Lernmethoden. Details dazu wurden nun im wissenschaftlichen Journal Nature Communications publiziert.

Online statt offline

Bei vielen der derzeit eingesetzten Maschine-Learning-Techniken werden alle Netzwerkaktivitäten zentral und offline gespeichert, um alle paar Schritte nachvollziehen zu können, wie die Verbindungen während der Berechnungen benutzt wurden. Dies erfordert aber einen ständigen Datentransfer zwischen dem Speicher und den Prozessoren, eine der Hauptursachen für den zu großen Energie-Verbrauch gegenwärtiger AI-Implementationen. e-prop hingegen funktioniert vollkommen online, und erfordert auch im realen Betrieb keinen separaten Speicher – das Lernen wird dadurch viel energieeffizienter.

Triebfeder für neuromorphe Hardware

Maass und Legenstein hoffen, dass e-prop die Entwicklung einer neuen Generation von mobilen lernfähigen Rechensystemen vorantreibt, die nicht mehr programmiert werden müssen, sondern nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns lernen und sich dadurch an laufend neue Anforderungen anpassen. Das Ziel ist es, diese Rechensysteme nicht mehr energieintensiv ausschließlich über eine Cloud lernen zu lassen, sondern den größeren Teil der Lernfähigkeit effizient in mobile Hardware-Komponenten einzubauen und dadurch Energie zu sparen.

Erste Schritte, e-prop in die Anwendung zu bringen, wurden bereits gemacht: So arbeitet das Team der TU Graz gemeinsam mit der Advanced Processor Technologies Research Group (APT) der Universität Manchester im Human Brain Projekt daran e-prop in das dort entwickelte neuromorphe SpiNNaker-System einzubauen. Gleichzeitig arbeitet die TU Graz mit Forschenden des Halbleiterherstellers Intel daran, den Algorithmus in die nächsten Version von Intels neuromorphen Chip Loihi zu integrieren.

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