Künstliche Intelligenz
Nvidia wird Gesellschafter beim DFKI
Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) hat mit Nvidia einen neuen Gesellschafter. Beide Unternehmen forschen gemeinsam in den Bereichen Machine Learning und Deep Learning.
Nvidia tritt als neuer Gesellschafter dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) bei. Beide arbeiten bereits seit einigen Jahren im Bereich Machine Learning und Deep Learning zusammen. So wurde das DFKI im Jahr 2016 auf Grund der Forschungsergebnisse in der Analyse von Multimedia-Daten als GPU Research Center ausgewählt und in das Nvidia AI Lab Programm (NVAIL) aufgenommen. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Das DFKI verfügt über ein Deep Learning-Rechenzentrum mit mehreren NVIDIA DGX-Systemen in einem InfiniBand-Netzwerk. Große Datenvolumen können in kurzer Zeit analysiert werden. Ebenso lassen sich Flaschenhälse in Architekturen identifizieren und die Modelle dahingehend anpassen – eine Grundlage für das Engineering neuronaler Netze. Die Rechenleistung im Cluster lässt sich so optimieren, Leerzeiten lassen sich minimieren und Deep Learning-Methoden energieeffizient einsetzen.
Nutzen für die Industrie
Dieses Potential soll fortan auch für die Industrie nutzbar sein. „Wir arbeiten daran, komplexe KI-Algorithmen für den praktischen Einsatz in der Industrie verfügbar zu machen“, sagt Andreas Dengel, Standortleiter des DFKI in Kaiserslautern. Ziel ist ein ‘AI Model Store‘ in dem verschiedene Machine Learning-Methoden angeboten werden. „Eine vollautomatische Architektursuche stellt die geeigneten Modelle bereit. Firmen können daraus auswählen, welches am besten für ihre Problemstellung geeignet ist und ihre Daten auf die vortrainierten Verfahren anwenden. Das Feedback erhalten sie in Realzeit“, so der Plan der Forscher.
