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NVIDIA ist neuer Gesellschafter des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI)

NVIDIA tritt dem Gesellschafterkreis des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) bei und sieht das Engagement als einen weiterer Schritt in der langjährigen erfolgreichen Zusammenarbeit zwischen NVIDIA und dem DFKI im Bereich Machine Learning und Deep Learning. Dazu sagte Ian Buck, Vizepräsident und General Manager für Accelerated Computing bei NVIDIA:

“NVIDIA und das DFKI arbeiten zusammen, um leistungsstarke Werkzeuge bereitzustellen, mit denen Wissenschaftler die komplexesten KI-Herausforderungen lösen können. Indem wir Gesellschafter des DFKI werden untermauern wir diese Zusammenarbeit, in der wir weiter neue Bereiche erforschen wollen, die von beschleunigtem Rechnen profitieren können.”

Prof. Dr. Andreas Dengel, Standortleiter des DFKI in Kaiserslautern und Wissenschaftlicher Direktor des Forschungsbereichs Smarte Daten und Wissensdienste: „Die Partnerschaft von DFKI und NVIDIA ist eine perfekte Option, unsere ausgeklügelten Modelle und Verfahren mit hochleistungsfähigen und speziell für KI entwickelten Hardware-Plattformen zu kombinieren. Der Beitritt als Gesellschafter ist ein weiterer Baustein der erfolgreichen Zusammenarbeit und eröffnet neue Perspektiven für die anwendungsorientierte Erforschung neuronaler Netze.“

Mit der gezielten Entwicklung spezifischer Technologien auf NVIDIA KI-Plattformen erzielten die DFKI-Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in letzten Jahren bemerkenswerte Ergebnisse in der Anwendung, der Erklärbarkeit und zur Optimierung von Neuronalen Netzen und Deep Learning-Methoden. So wurde das DFKI im Jahr 2016 auf Grund der herausragenden Forschungsergebnisse in der Analyse von Multimedia-Date als GPU Research Center ausgewählt und als eine der beiden ersten europäischen Institutionen in das NVIDIA AI Lab Programm (NVAIL) aufgenommen.

2018 wurde ein Team aus dem DFKI Kompetenzzentrum Deep Learning für seine Arbeit zu den Verarbeitungsprozessen neuronaler Netze mit dem NVIDIA Pioneer Award ausgezeichnet. Die Verfahren halfen erstmals dabei, Licht in die Vorgänge der „Black Box“ des Deep Learning zu bringen und deren Entscheidungsprozesse nachvollziehbarer zu machen. In diesem Zusammenhang wurde auch erforscht, wie sich korrelierende, großvolumige Informationsströme gemeinschaftlich Verarbeiten lassen – beispielsweise Bild und Ton bei der Videoanalyse.

Prof. Dr. Andreas Dengel

Das DFKI verfügt in Kaiserslautern über ein hocheffizientes Deep Learning-Rechenzentrum mit mehreren NVIDIA DGX-Systemen in einem InfiniBand-Netzwerk, darunter der seinerzeit erste DGX-2 Supercomputer in Europa. Die leistungsstarke Infrastruktur erlaubt eine Vielzahl an Evaluationen in kurzer Zeit. Dadurch können große Datenvolumen, beispielsweise hochaufgelöste Satellitenbilder 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.
Innovative Technologien für die Industrie nutzbar machen

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. 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 passt und ihre Daten auf die vortrainierten Verfahren anwenden. Das Feedback erhalten sie in Realzeit“, so der Plan der Forscher.

Source: Nvidia

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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.

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