Forscher entwickeln Software zur Vorhersage von KI-Entwicklungen

Der Physiker Mario Krenn vom Max-Planck-Institut entwickelt mit seinem Team eine Software, die die künftigen Entwicklungen im Bereich KI und Maschinenlernen vorhersagen kann.

Bei der Zahl der wissenschaftlichen Veröffentlichungen ist ein rasantes Wachstum zu beobachten. Alleine im Bereich KI und Maschinenlernen verdoppelt sich die Zahl der Paper ungefähr alle 23 Monate. Angesichts dieser Entwicklung ist der Gedanke, diese Flut an Informationen selbst maschinell auszuwerten und auf diesem Wege Trends frühzeitig zu erkennen, recht naheliegend. Doch obwohl aktuelle KI-basierte Software mittlerweile verblüffende Fähigkeiten zeigt, ist sie in der Regel nicht leistungsfähig genug, um die wesentlichen Forschungsziele und Konzepte aus Veröffentlichungen heraus zu destillieren. Diesem Problem nehmen sich der Physiker Mario Krenn vom Max-Planck-Institut für die Physik des Lichts und seine Kollegen derzeit an.

Was der aktuellen Forschung vorausging

Die Idee basiert auf einer Arbeit des Biochemikers Andrey Rzhetsky von der University of Chicago. Dieser ließ in 2015 systematisch Paper maschinell nach gleichzeitig in dem Paper erwähnten biochemischen Molekülen durchsuchen, um im Ergebnis ein Modell der biochemischen Forschung zu erstellen. Krenn und der Quantenforscher Anton Zeilinger wandten die Idee in 2020 auf die Quantenforschung an. Das Ziel war ein Tool, welches basierend auf den bisherigen Arbeiten Vorschläge für neue Forschungsprojekte unterbreitet.

Krenn und Kollegen wenden sich mit ihrem aktuellen Paper der KI zu und bauen dabei auf den bisherigen Forschungen auf. Wissenschaftler experimentieren auf allen Ebenen, um KI schlauer und universeller werden zu lassen. Die Forschungsarbeiten von Krenn und Kollegen könnten der Schlüssel zu einer noch effizienteren KI-Forschung sein.

KI kann sämtliche Lebensbereiche grundlegend verändern

Schon in zahlreichen Lebensbereichen hat KI Einzug gehalten und zu starken Veränderungen geführt. Verbraucher registrieren den hohen Nutzen oftmals erst durch einen Komfortgewinn. Anhand eines einfachen Beispiels kann dies besser nachvollzogen werden.

Derzeit wird ein Boxspringbett dann als hochwertig angesehen, wenn es über eine Matratze mit zweifach thermisch vergüteten und lückenlos verbauten Federn verfügt. Sodann ist eine optimale Anpassung an den Körper ohne Druckpunkte gegeben. Unter anderem die Boxspringbetten von WELCON erfüllen diese Qualitätsansprüche.

KI kann in den nächsten Jahren und Jahrzehnten, wenn das Potenzial erkannt und die Forschungsarbeit in diesem Bereich intensiviert wird, dazu führen, dass mit Sensoren und weiteren elektronischen Komponenten ausgestattete Matratzen entwickelt werden, die dynamisch auf den Körper und die Liegeposition reagieren können. Das Ergebnis wäre eine weitere Verbesserung der Schlafqualität und damit eine Erhöhung des Komforts.

Die Rahmenbedingungen und Kernpunkte der KI-Vorhersage-Forschung

Der Physiker Mario Krenn und Kollegen durchsuchten mit dem Software-Tool RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) 143.000 akademische Arbeiten, die auf dem Preprint-Server arXiv im Bereich maschinelles Lernen und KI zwischen 1994 und 2021 veröffentlicht wurden. Aus Abstrakt und Titel der Arbeiten extrahierten sie im Anschluss eine Liste von ungefähr 65.000 Schlüsselkonzepten, die sodann die Knotenpunkte eines semantischen Netzwerks bildeten. Bei den Kanten handelt es sich um Verbindungen, die sich dadurch ergaben, dass in einem Paper gleichzeitig zwei Konzepte auftauchen. Ein dynamisch wachsendes semantisches Netz war das Resultat, welches zumindest grob erkennen ließ, wie Wissenschaftler Verbindungen herstellten, wie sich Forschungsbereiche im Laufe der Zeit verschoben und wie neue Interessengebiete entstanden.

Die Forscher räumen ein, dass die Vorhersagekraft dieser Methode begrenzt ist, da wirklich neue Ideen nicht identifiziert werden können. Vielmehr würden bekannte Konzepte intelligent miteinander verknüpft werden. Allerdings sehen Krenn und Kollegen noch viel Spielraum für Verbesserungen, sodass die Aussagekraft bezüglich neuer Entwicklungen im Bereich der KI noch zunehmen dürfte. Die intelligenten Algorithmen bieten somit noch Entwicklungspotenzial.