Newsletter Juni 2022

AKTUELLE NEWS AUS DER KI-WELT

ROBOTIK: VOR LAUTER ARBEIT KOMMT SPOT (FAST) NICHT MEHR ZUM TANZEN

Bild: Boston Dynamics

 

Der Ernst des Lebens hat Boston Dynamics’ Roboterhund Spot eingeholt. Oder doch nicht?

 

Die eigentliche Neuigkeit vorab: Boston Dynamics verbessert den vierbeinigen Roboter Spot mit vielen Updates an Hard- und Software. Neu sind unter anderem eine schnellere Akku-Ladezeit, mehr Zubehör für Manöver in komplexeren Arealen und Nvidias Prozessor Jetson Xavier NX mit besserer KI- sowie 5G- und Cloud-Unterstützung.

 

Kameraüberwachung in Farbe und ein besseres Tablet

 

Spot bietet jetzt einen farbigen Videostream über die fünf integrierten Kameras, mit denen sich der Roboter in der Umgebung orientiert. Die Kameras extrahieren zusätzlich Tiefeninformationen aus einer Szene für die Rekonstruktion einer Karte, über die sich Spot teilweise autonom durch Umgebungen bewegen kann.

 

Die Videodaten werden live auf ein verbessertes Samsung-Tablet übertragen, das jetzt einen größeren 20-Zoll-Screen bietet, in einem stabileren Gehäuse steckt und eine längere Akkulaufzeit von bis zu acht Stunden bietet.

 

Laut Boston Dynamic sollen es Spot-Führer mit dem neuen Tablet und dank der Farbübertragung leichter haben, den Roboter manuell per digitalem Joystick zu manövrieren. Außerdem bietet ihnen der größere Bildschirm mehr Platz für die Planung autonomer Missionen und die Datenanalyse.

 

An der Konnektivität hat Boston Dynamics ebenfalls geschraubt: Mit CORE I/O bietet Boston Dynamics eine verbesserte Datenübertragung über Nvidia Jetson Xavier NX an. Spot soll so visuelle Inspektionen vor Ort durchführen und Daten kontinuierlich erfassen können.

 

Das Rajant Kinetic Mesh Radio Kit soll in isolierten Netzwerken auf einer Fläche von bis zu 200.000 Quadratmetern einen stabilen Betrieb ermöglichen. Spot wird dafür mit einer zusätzlichen Antenne ausgerüstet sowie drei Funkgeräten, die auf dem Areal verteilt werden.

 

„Mit Spot CORE I/O ist die Integration, Implementierung und Inbetriebnahme von kundenspezifischen Sensoren und anderen Payloads auf der Spot-Plattform einfach und unkompliziert“, schreibt Boston Dynamics.

 

Boston Dynamics nimmt sich selbst aufs Korn

 

Die Updates und ihren möglichen Praxisnutzen zeigt Boston Dynamics in einem neuen Video – und nimmt sich dabei selbst aufs Korn: Überdurchschnittliche Bekanntheit erlangte der Roboterhund Spot lange Zeit über ausgefallen inszenierte Tanzeinlagen und weniger über seine nützlichen Fähigkeiten. Doch ab jetzt wird gearbeitet. Oder doch nicht?

 

Boston Dynamics stellt weitere Verbesserungen der Spot-Plattform und des -Ökosystems in Aussicht. Spot würde in vielen Unternehmen für Asset-Management-Strategien und langfristige vorausschauende Wartungsplanung eingesetzt. Als Beispiele nennt die Roboterfirma Nuklearumgebungen, Baustellen und Fertigungsanlagen.

 

Spot wird seit Sommer 2020 hauptsächlich an Unternehmen und Behörden verkauft, etwa für Patrouillen oder Sicherheitsmanöver. Der Preis startet ab 75.000 US-Dollar, je nach Ausrüstung.

 

Dem Marktstart gingen rund drei Jahrzehnte Roboterforschung und -entwicklung bei Boston Dynamics voraus. Die Firma gehört seit Ende 2020 zu Hyundai Motor, der Übernahmepreis lag bei 921 Millionen US-Dollar für eine Mehrheitsbeteiligung von 80 Prozent. 20 Prozent gehören weiter dem japanischen Telekommunikations- und Medienkonzern Softbank.

 

Quelle: Boston Dynamics, Mixed.de, Matthias Bastian 

METAS KI-TEAM SUCHT NACH DEM GEHEIMTRICK MENSCHLICHER INTELLIGENZ

Bild: Meta AI


Metas KI-Forschende wollen anhand des menschlichen Gehirns lernen, bessere Künstliche Intelligenz zu entwickeln. KI wiederum könnte zunächst dabei helfen, das menschliche Gehirn besser zu verstehen.

Trotz der massiven Fortschritte Künstlicher Intelligenz in den letzten Jahren speziell bei der Sprach- und Bildverarbeitung ist der Lernprozess von KI-Systemen weit von menschlicher Effizienz entfernt.


Große Sprachmodelle verarbeiten gigantische Datenmengen, um eine Sprache zu lernen. Je mehr Daten, desto besser: Sprachmodelle werden mit Milliarden Sätzen trainiert, bis sie eine Sprache mehr oder weniger beherrschen. Menschen reichen grob geschätzt einige Millionen.


„Menschen und speziell Kinder lernen Sprache sehr effizient. Sie lernen schnell und anhand extrem weniger Daten. Dafür benötigen sie eine spezielle Fähigkeit, die wir derzeit nicht kennen“, sagt Jean-Rémi-King, leitender KI-Forscher bei Meta AI.

Eine gängige Sprach-KI prognostiziert ein zu einem Satz statistisch passendes Wort (links). Das menschliche Gehirn (rechts) entwirft auf Basis des gleichen Satzes ganze Story-Welten mit vielen Facetten. Wie, das versteht die Wissenschaft noch nicht. Metas KI-Team will das ändern. | Bild: Meta AI

 

Trotz des gigantischen Datentrainings haben KI-Systeme bei der Generierung längerer Texte bis hin zu ganzen Geschichten deutliche Schwächen bei Konsistenz und Logik. Das hat einen Grund: KI sagt typischerweise nur das nächste Wort vorher, Menschen hingegen entwerfen anhand einzelner Wörter Ideen, Handlungen und ganze Erzählungen.


Auf den Spuren menschlicher Intelligenz

 

In einer Langzeitstudie wollen Meta-Forschende daher die Aktivierungen in neuronalen Netzen mit jenen des menschlichen Gehirns bei der Verarbeitung natürlicher Sprache vergleichen. Ihre Hoffnung ist, dass sie so mehr über die Prognoseunterschiede zwischen Gehirn und KI-Modell herausfinden.

Metas KI-Forschende untersuchen mit der Magnetoenzephalographie im Millisekundenbereich die Wirkung einzelner Wörter und Sätze auf das Gehirn. Diese Reaktionen gleichen sie dann mit den Aktivierungen in großen neuronalen Netzen von Sprachmodellen ab und suchen nach Mustern und Erkenntnissen. | Bild: Meta AI

Metas KI-Team berichtet über erste Erkenntnisse anhand eines Vergleichs der Hirnaktivitäten von 345 fMRI-Aufnahmen von Menschen, die einer Erzählung zuhörten, und der neuronalen Aktivierung in Sprachmodellen, denen diese Erzählung als Input diente. So würden mit der Gehirnaktivität eher vergleichbare Sprachmodelle neue Wörter besonders gut auf Kontextbasis vorhersagen („Es war … einmal“).

Diese Vorhersage auf Basis einer Eingabe sei der Kern des selbstüberwachten Lernens und womöglich der Schlüssel dazu, wie Menschen Sprache verstehen, so die Forschenden.

Metas Ziel: KI auf Mensch-Niveau

„Unsere Ergebnisse zeigen, dass bestimmte Hirnregionen, wie der präfrontale und der parietale Kortex, am besten von Sprachmodellen abgebildet werden, die um tiefe Repräsentationen weit entfernter Wörter in der Zukunft erweitert wurden“, schreibt Metas KI-Team.

Diese ersten Ergebnisse würden ein Licht auf die „rechnerische Organisation des menschlichen Gehirns und seine inhärent prädiktive Natur“ werfen und den Weg ebnen für bessere KI-Modelle.

Dennoch gehe die menschliche Vorhersage weit über die von KI-Sprachmodellen hinaus und viele Funktionsweisen des menschlichen Gehirns seien weiter unklar.

Die bisherigen Untersuchungen zeigten jedoch, dass es quantifizierbare Ähnlichkeiten zwischen Gehirn und KI-Modellen gebe, aus denen womöglich Rückschlüsse auf die Funktionen des menschlichen Gehirns möglich seien. „Deep-Learning-Tools haben es möglich gemacht, die Hierarchie des Gehirns auf eine Weise zu klären, die vorher nicht möglich war“, schreibt das Team. Das wiederum würde in den Neurowissenschaften neue Möglichkeiten schaffen.

Die Langzeitstudie am menschlichen Gehirn ist laut Meta Teil der Bestrebung, Künstliche Intelligenz auf menschlichem Niveau zu schaffen. 

Quellen: Meta AI, Matthias Bastian, Mixed.de

AI LEADERS – DER FONDS

Wachstumsunternehmen gehören Seit Mitte November 2021 zu den Verlierern an den Kapitalmärkten. Dieser Entwicklung konnte sich der AI Leaders nicht entziehen. Die Wachstums- und Ertragszahlen der Unternehmen spiegeln diese Entwicklung aber nicht wider. Viele Unternehmen sind inzwischen günstig bewertet und eine klare Kaufgelegenheit für Investoren, die einen mittel- bis langfristigen Anlagehorizont haben.


Das Fondsvolumen liegt bei 32 Mio. Euro. 

Die größten Positionen

AI Leaders – Konkurrenzvergleich 

Seit Jahresbeginn wurde das Portfolio des AI Leaders breiter aufgestellt, d.h. eine Erhöhung der Aktienanzahl und von Unternehmen, die KI einsetzen.  In Folge dessen konnte sich der AI Leaders von dem konzentrierten Echiquier Artificial Intelligence und dem größten KI Fonds, dem Allianz Global Artificial Intelligence deutlich absetzen.


Die weitere Entwicklung des AI Leaders sehen wir auf Basis der aktuellen Kurse als exzellent an.

Für weitere Fragen stehe wir Ihnen wie immer gerne zur Verfügung.

 

Herzliche Grüße aus Stuttgart

 

Tilmann Speck

Christian Hintz

Gerd Schäfer