Skip to main content

04.10.2016 | Unternehmen + Institutionen | Nachricht | Online-Artikel

DFKI und Nvidia forschen zusammen an künstlicher Intelligenz

verfasst von: Christiane Köllner

1:30 Min. Lesedauer

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
print
DRUCKEN
insite
SUCHEN
loading …

Nvidia hat die Ausweitung der Zusammenarbeit mit dem DFKI bekannt gegeben. Die Forschungseinrichtung gehört zu den ersten Nutzern des KI-Supercomputers Nvidia DGX-1.

Nvidia und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) weiten ihre Zusammenarbeit bei der Forschung auf dem Gebiet von Deep-Learning-Verfahren aus. "Die besten KI-Forschungseinrichtungen sollen über die beste Technologie verfügen", mit diesen Worten verkündete Nvidia-CEO Jen-Hsun Huang die Ausweitung der Partnerschaft mit dem DFKI im Rahmen des Nvidia-AI-Lab-Programmes in seiner Keynote auf der GPU Technology Conference in Amsterdam.

Der Ausbau der Kooperation resultiert aus der bestehenden engen Zusammenarbeit mit dem Deep-Learning-Kompetenzzentrum des DFKI. Nvidia möchte mit der nun gestarteten Initiative die Forschung der KI-Wissenschaftler und Einrichtungen fördern und den Austausch mit der Spitze der Forschungsbewegung im Bereich Deep Learning vertiefen.

Ähnliche enge Kooperationen unterhält Nvidia bereits mit den Universitäten Stanford und Berkeley sowie der OpenAI-Initiative. Das DFKI und das Swiss AI Lab IDSIA sind nun die ersten Forschungseinrichtungen in Europa, mit denen Nvidia eine solche Partnerschaft eingeht. Die auf zunächst vier Jahre ausgelegte Förderung für das DFKI beinhaltet unter anderem die Bereitstellung eines DGX-1-Supercomputers.

Deep Learning

Deep Learning ist das Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das aktuell für beachtliche Durchbrüche besonders in der Mustererkennung sorgt. Voraussetzung dafür sind leistungsstarke Prozessoren, die das Training vielschichtiger neuronaler Netze mit großen Datenmengen ermöglichen.

"Je mehr verdeckte Schichten ein Deep-Learning-Netz hat, desto besser kann es abstrahieren und damit auch komplexere Zusammenhänge und subtile Merkmale in den Daten erkennen. Allerdings wird mit jeder Schicht auch die erforderliche Rechenleistung dramatisch erhöht. Daher hilft uns die Zusammenarbeit mit Nvidia, KI-Lösungen für die nächste Generation autonomer Systemen, Mensch-Roboter-Teams und Echtzeitsteuerungen für Industrie 4.0 zu entwickeln", erklärt Professor Dr. Dr. h.c. mult. Wolfgang Wahlster, Wissenschaftlicher Direktor und CEO des DFKI.

print
DRUCKEN

Weiterführende Themen

Die Hintergründe zu diesem Inhalt

2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Machine Learning

Quelle:
Autonomous Robotics and Deep Learning

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Neuronale Netze

Quelle:
Grundkurs Künstliche Intelligenz

Das könnte Sie auch interessieren