Kaiserslautern DFKI erhält 760.000 Euro Förderung vom Land für Rechnerausbau

Das DFKI bekommt Geld vom Land. Damit sollen Deep-Learning-Prozesse verbessert werden.
Das DFKI bekommt Geld vom Land. Damit sollen Deep-Learning-Prozesse verbessert werden.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) erhält eine Landesförderung in Höhe von 760.000 Euro zum Ausbau der vorhandenen Rechnerinfrastruktur. Denis Alt, Staatssekretär im Ministerium für Wissenschaft und Gesundheit, überreichte den Förderbescheid an Professor Andreas Dengel, den Geschäftsführenden Direktor des DFKI Kaiserslautern. Mit der Förderung des Projekts GPU Plus kann das Institut seine bestehende GPU-Rechnerinfrastruktur ausbauen und um neue, leistungsstärkere Rechner ergänzen. Dadurch wird es am Standort Kaiserslautern möglich, die immer komplexeren KI-Modelle effektiv zu trainieren und so die immer größeren Datenmengen zu analysieren.

„Das DFKI ist nicht nur eines der national und international größten Institute im Bereich der angewandten KI-Forschung, es ist auch eines der renommiertesten“, sagte Staatssekretär Denis Alt bei der Übergabe des Förderbescheids in Kaiserslautern. „Der Erfolg des DFKI resultiert nicht nur aus der hervorragenden Arbeit der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, sondern es bedarf auch entsprechender Rahmenbedingungen. Hierzu zählt eine leistungsstarke Recheninfrastruktur, zu der das Land heute mit diesem Förderbescheid über 760.000 Euro beiträgt.“

KI-Forschung wird von Kaiserslautern aus vorangetrieben

„Eine hochleistungsfähige Infrastruktur ist die Basis, um in der KI-Forschung international wettbewerbsfähig zu sein“, erläuterte Andreas Dengel. „Die Beispiele aus unseren zahlreichen Kooperationen zeigen, wie diese nicht nur das Maschinelle Lernen, sondern auch den Transfer in die Wirtschaft beschleunigen. Mit dem Ausbau des Deep-Learning-Rechenzentrums durch GPU Plus wird die KI-Forschung zu lernenden Systemen und die Rolle des DFKI als führendes Transferinstitut gestärkt“.

Deep-Learning-Technologien erweisen sich zunehmend in unterschiedlichsten Anwendungsbereichen, wie der Erdbeobachtung, der Medizin oder der Landwirtschaft, als unabdingbar, um die zunehmende Komplexität der Daten und der enorm gestiegenen Parameterzahlbewältigen zu können.

Um die immer komplexeren Modelle weiterhin effektiv trainieren zu können, werden zunehmend wachsende Daten-

sätze und mehr Trainingsläufe benötigt. Das lässt sich mit der am DFKI derzeit verfügbaren Rechenkapazität nur teilweise kompensieren. Die ausgebaute DL-Infrastruktur wird es dem DFKI ermöglichen, in kürzerer Zeit Modelle zu trainieren, einen höheren Durchsatz unabhängiger Trainingsläufe zu realisieren und Hypothesen schneller verifizieren zu können.

Rechner arbeiten wir menschliche Gehirne und lernen selbstständig

GPU-Rechner sind die Basis für Neuronale Netze und Deep Learning. Mit einer modernen GPGPU (General Purpose Graphics Processing Unit) lässt sich die Rechenleistung von Computern in immensem Umfang steigern. Deep Learning (DL) ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung und lässt sich in das Forschungsfeld des maschinellen Lernens (ML) einordnen. Um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu imitieren, finden zudem neuronale Netze Anwendung.

Für das Training dieser künstlichen Intelligenz werden vor allem große Datenmengen benötigt und analysiert. Um einen tiefgreifenden Lerneffekt zu erzeugen, orientieren sich die Entwickler an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Dementsprechend kann das System auf die bereits vorhandenen Informationen sowie das neuronale Netzwerk zurückgreifen. Durch diesen Ansatz lassen sich bereits erlernte Fähigkeiten mit neuen Inhalten anreichern und verknüpfen.

Durch DL kann die Maschine eigene Entscheidungen treffen. Zudem ist das System in der Lage, eigene Prognosen zu erstellen und getroffene Entscheidungen zu hinterfragen. Bereits getroffene Entscheidungen werden im Zuge einer erneuten Überprüfung bestätigt oder geändert. Eine Besonderheit des DL ist, dass DL-Modelle in der Lage sind, von sich aus zu lernen. Das passiert, in dem die Systeme das Erlernte immer wieder mit neuen Inhalten verknüpfen und dadurch erneut lernen. Beim eigentlichen Lernvorgang greift der Mensch nicht mehr ein, das Analysieren wird der Maschine überlassen.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 als gemeinnützige Public-Private-Partnership (PPP) gegründet. Es unterhält Standorte in Kaiserslautern, Saarbrücken, Bremen und Niedersachsen, Labore in Berlin und Darmstadt sowie Außenstellen in Lübeck und Trier. Unter der Leitung von Andreas Dengel forscht das DFKI am Standort Kaiserslautern seit neun Jahren auf dem Gebiet des Deep Learning und hat im Dezember 2015 das Deep Learning Competence Center (DLCC) am Standort Kaiserslautern gegründet. Das Zentrum hat mit seinen Arbeiten international höchste Beachtung gefunden. Neben der Forschung stehen der Wissenstransfer und der Aufbau strategischer Kooperationen mit anderen akademischen Institutionen und industriellen Partnern im Fokus.

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