Motivation
Obwohl moderne KI-Modelle bereits bemerkenswerte menschenähnliche Fähigkeiten aufweisen, sind sie durch ihre Unfähigkeit, über lange Zeiträume hinweg kontinuierlich zu lernen und sich anzupassen, eingeschränkt. Die derzeitigen KI-Modelle stagnieren in ihrem Fähigkeits- und Wissensstand und sind nicht in der Lage, neue Konzepte zu erfassen, was zu steigenden Kosten und Umweltbelastungen durch wiederholtes Neutrainieren der Modelle führt. Um diese Herausforderungen zu bewältigen und nachhaltige Fortschritte in der KI zu erzielen, ist ein Paradigmenwechsel unumgänglich.
Ziele und Vorgehen
Das Konzept des kontinuierlichen Lernens gibt es zwar schon seit einiger Zeit, aber sein Potenzial in modernen lernenden Systemen umzusetzen, hat sich als schwierig erwiesen. Das Albatross-Projekt zielt darauf ab, in diesem Bereich durch einen transformativen Ansatz einen großen Schritt nach vorn zu machen: So sollen KI-Modelle entwickelt werden die in der Lage sind, effektiv und skalierbar über lange Zeithorizonte zu lernen. Dazu wird Albatross neue Trainingsansätze, Modellarchitekturen und Datenrepräsentationen erforschen und einen großangelegten Benchmark-Datensatz erstellen, der für die Wissenschaftscommunity frei zugänglich sein wird. Dieses Paradigma, das wir als lebenslange Künstliche Intelligenz bezeichnen, spiegelt das menschliche Lernen wider und hat das Potenzial, KI in die Lage zu versetzen, progressiv zu lernen und sich an neue Konzepte anzupassen.
Innovationen und Perspektiven
In der heutigen dynamischen Industrielandschaft entwickeln sich die Prozesse ständig weiter, z. B. wenn neue Produkte eingeführt, Produktionslinien verbessert und digitale Arbeitsabläufe eingeführt werden. Dies ist insb. im Umfeld von Industrie 4.0 und darüber hinaus der Fall, da sämtliche Abläufe im Unternehmen eine sehr hohe Variabilität aufweisen. Das Albatross-Projekt ist daher von großer industrieller Relevanz, da auch die Industrie zunehmend auf KI-Systeme angewiesen ist, um ihre Abläufe zu optimieren und zu automatisieren.