Allgemein

NVIDIA является новым партнером Немецкого исследовательского центра искусственного интеллекта (DFKI)

NVIDIA присоединяется к акционерам Немецкого исследовательского центра искусственного интеллекта (DFKI) и рассматривает это участие как еще один шаг в многолетней успешной работе между NVIDIA и DFKI в области машинного обучения и глубокого обучения. Ян Бак, вице-президент и генеральный директор по ускоренным вычислениям в NVIDIA, сказал:

«NVIDIA и DFKI работают вместе, чтобы предоставить мощные инструменты, помогая ученым решать самые сложные проблемы ИИ. Став партнером DFKI, мы опираемся на это сотрудничество, в котором мы хотим продолжить изучение новых областей, которые могут извлечь выгоду из ускоренных вычислений".

Профессор. Д-р Андреас Денгель(Руководитель сайта DFKI в Кайзерслаутерне) и научный директор Отдела исследований интеллектуальных данных и знаний: «Партнерство между DFKI и NVIDIA является идеальным вариантом для объединения наших сложных моделей и процессов с высокопроизводительными аппаратными платформами, специально разработанными для ИИ. Присоединение в качестве партнера является еще одним строительным блоком успешного сотрудничества и открывает новые перспективы для прикладных исследований в нейронных сетях».

С целенаправленной разработки конкретных технологий на платформах NVIDIA AI, DFKI ученые добились замечательных результатов в применении, объяснимости и оптимизации нейронных сетей и методов глубокого обучения в последние годы. В 2016 году DFKI был выбран в качестве научно-исследовательского центра Gpu на основе выдающихся результатов исследований в анализе мультимедийной даты и был одним из первых двух европейских институтов, которые были включены в программу NVIDIA AI Lab (NVAIL).

В 2018 году команда из Центра глубокого обучения DFKI была удостоена премии NVIDIA Pioneer Award за работу по обработке процессов нейронных сетей. Впервые эти процедуры помогли пролить свет на процессы «черного ящика» глубокого обучения и сделать процессы принятия решений более понятными. В этом контексте были также проведены исследования по вопросу о том, каким образом взаимосвязанные, крупнообъемные потоки информации могут обрабатываться коллективно, например, изображения и звука в видео-анализе.

Профессор. Д-р Андреас Денгель

DFKI имеет высокоэффективный центр глубокого обучения в Кайзерслаутерне с несколькими системами NVIDIA DGX в сети InfiniBand, включая первый в то время суперкомпьютер DGX-2 в Европе. Мощная инфраструктура позволяет проводить большие оценки за короткое время. Это позволяет в короткие сроки анализировать большие объемы данных, таких как спутниковые снимки высокого разрешения. Бутылки шеи также могут быть определены в архитектуре и модели адаптированы к этому – основа для разработки нейронных сетей. Вычислительная мощность в кластере может быть оптимизирована, время простоя может быть сведено к минимуму и методы глубокого обучения могут быть использованы энергоэффективно.
Обеспечение возможности инновационных технологий для промышленности

Отныне этот потенциал должен быть также пригодным для промышленности. «Мы работаем над тем, чтобы сделать сложные алгоритмы ИИ доступными для практического использования в промышленности, — говорит Андреас Денгель. Целью является "AI Model Store", в котором предлагаются различные методы машинного обучения. "Полностью автоматизированный архитектурный поиск обеспечивает соответствующие модели. Компании могут выбрать, какой из них лучше всего подходит их проблемы и применить свои данные к предварительно обученных процедур. Они получают обратную связь в режиме реального времени", – говорится в плане исследователей.

Источник: Nvidia

Danke für die Spende



Du fandest, der Beitrag war interessant und möchtest uns unterstützen? Klasse!

Hier erfährst Du, wie: Hier spenden.

Hier kannst Du per PayPal spenden.

About the author

Igor Wallossek

Chefredakteur und Namensgeber von igor'sLAB als inhaltlichem Nachfolger von Tom's Hardware Deutschland, deren Lizenz im Juni 2019 zurückgegeben wurde, um den qualitativen Ansprüchen der Webinhalte und Herausforderungen der neuen Medien wie z.B. YouTube mit einem eigenen Kanal besser gerecht werden zu können.

Computer-Nerd seit 1983, Audio-Freak seit 1979 und seit über 50 Jahren so ziemlich offen für alles, was einen Stecker oder einen Akku hat.

Folge Igor auf:
YouTube   Facebook    Instagram Twitter