JARA-BRAIN und JARA-FIT Wissenschaftler arbeiten eng zusammen

Künstliche Intelligenz, die selbstständig lernt und den Menschen unterstützt ist längst keine bloße Phantasie der Science Fiction mehr. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf der ganzen Welt arbeiten eifrig an der Entwicklung dieser, auf den Konzepten des menschlichen Gehirns basierenden Computertechnologien. In dem neuen BMBF geförderten Projekt „RenormalizedFlows“, in dem mehrere JARA-Mitglieder interdisziplinär zusammenarbeiten, sollen nun die Prozesse der Künstlichen Intelligenz, die zum Analyseergebnis führen, untersuchen und beleuchten.

Bei der Analyse von Daten überflügelt die Künstliche Intelligenz den Menschen bereits in einigen Bereichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computersystemen sind die Prozesse, die hinter dem Ergebnis stehen, bei Künstlicher Intelligenz jedoch nicht nachvollziehbar, da sie nicht nacheinander ablaufen.
Die neue Technologie basiert auf der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns. Prozesse des menschlichen Gehirns laufen hochgradig parallel ab, da tiefe neuronale Netzwerke aus mehreren Schichten Neuronen bestehen die gleichzeitig arbeiten. Daten werden in diesen Schichten zerlegt. Dieses Verfahren ist jedoch so komplex, dass es für den Menschen nicht nachvollziehbar ist. Entsprechend komplex sind auch die Abläufe der Analyse von Daten durch Künstliche Intelligenz.

Das neue Projekt „RenormalizedFlows“ widmet sich diesen Prozessen und möchte „Licht ins Dunkel“ bringen. Prof. Moritz Helias, Mitglied von JARA-BRAIN und Prof. Carsten Honerkamp, Mitglied von JARA-FIT arbeiten im Rahmen des Projektes mit Kollegen aus Universität und Wirtschaft zusammen. Das interdisziplinäre Team bedient sich verschiedener Methoden, die sie miteinander kombinieren. Die aus der Physik stammende Methode der Renormierungsgruppe, möchten die Wissenschaftler* mit einem neuen Verfahren verbinden. Bei dieser neuen Methode handelt es sich um invertierbare neuronale Netzwerke. Diese Netzwerke lassen die Umkehr des Prozesses zu. Aus den so gewonnen Daten lässt sich der plausibelste Weg errechnen, der zum Ergebnis geführt haben könnte.

Das Projekt wird durch die beiden JARA-Partner RWTH Aachen und Forschungszentrum Jülich. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert „RenormalizedFlows“ mit zwei Millionen Euro. Weitere Informationen zum Projekt stehen auf der Website des Forschungszentrums Jülich zur Verfügung.

_{* Verweis: „Alle in diesem Dokument verwendeten Bezeichnungen sind geschlechtsneutral zu verstehen. Auf eine Nennung verschiedener Varianten der Bezeichnungen wird allein aus Gründen der besseren Lesbarkeit verzichtet.“}