{"id":7939,"date":"2024-07-02T09:16:57","date_gmt":"2024-07-02T07:16:57","guid":{"rendered":"http:\/\/nextbrain.ai\/?p=7939"},"modified":"2024-07-02T09:16:59","modified_gmt":"2024-07-02T07:16:59","slug":"the-future-of-ai-liquid-networks-merging-artificial-intelligence-and-robotics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nextbrain.ai\/de\/blog\/the-future-of-ai-liquid-networks-merging-artificial-intelligence-and-robotics","title":{"rendered":"Die Zukunft der KI: Fl\u00fcssige Netzwerke, die k\u00fcnstliche Intelligenz und Robotik vereinen"},"content":{"rendered":"
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Heutzutage arbeiten k\u00fcnstliche Intelligenz und Robotik weitgehend als separate Bereiche.<\/p>

W\u00e4hrend KI uns mit ihren Entscheidungs- und Lernf\u00e4higkeiten beeindruckt hat, bleibt sie innerhalb von Computern.<\/p>

Roboter hingegen haben eine greifbare Pr\u00e4senz und k\u00f6nnen vorprogrammierte Aufgaben ausf\u00fchren, verf\u00fcgen jedoch nicht \u00fcber Intelligenz.<\/p>

Diese Trennung l\u00f6st sich jedoch allm\u00e4hlich auf. KI bewegt sich von der digitalen Welt in den dynamischen, physischen 3D-Raum, was zu einem neuen Paradigma f\u00fchrt, das bekannt ist als physische Intelligenz<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Verst\u00e4ndnis der physischen Intelligenz<\/h3>

Physische Intelligenz integriert die F\u00e4higkeit von AI, Texte, Bilder und andere Online-Daten zu verstehen, mit realen Maschinen und steigert deren Leistung. Diese Evolution bedeutet, dass AI nicht mehr in unseren Computern bleibt, sondern auf unterschiedliche Weise mit uns in der physischen Welt interagiert. Stellen Sie sich einen Supermarkt vor, in dem Roboter Sie bei verschiedenen Aufgaben unterst\u00fctzen, wie zum Beispiel beim Tragen schwerer Kisten. Dies zu erreichen erfordert ein Umdenken in Bezug auf Maschinenkognition, Design und Lernprozesse.<\/p>

Die Rolle von Liquid Networks in AI<\/h3>

Damit physische Intelligenz effektiv ist, muss AI auf Computern arbeiten, die klein genug sind, um in einen Roboter zu passen. Gegenw\u00e4rtige AI-Systeme k\u00f6nnen Fehler machen; daher besteht ein Bedarf an zuverl\u00e4ssigeren, kompakten Systemen. Daniela Rus,<\/a> eine Professorin am Computer Science and AI Lab des MIT, hat zusammen mit ihrem Team einen neuen AI-Ansatz namens \u201eLiquid Networks.\u201c<\/strong><\/p>

Betrachten Sie ein selbstfahrendes Auto, das zehntausende k\u00fcnstlicher Neuronen verwendet, um zu navigieren. Es ist schwierig, die Aktivit\u00e4ten dieser Neuronen mit dem Verhalten des Autos zu verkn\u00fcpfen. Andererseits verwendet eine Liquid Network-L\u00f6sung nur 19 Neuronen, die sich auf die Stra\u00dfe und die Umgebung konzentrieren. Diese reduzierte Komplexit\u00e4t erm\u00f6glicht es den Forschern, Entscheidungsprozesse besser zu verstehen. Traditionelle AI-Systeme verwenden k\u00fcnstliche Neuronen als grundlegende Ein-\/Ausschaltelemente, w\u00e4hrend Liquid Neuronen Differentialgleichungen verwenden, um neuronale Berechnungen genauer zu modellieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Der Vorteil von Liquid Networks<\/h3>

Liquid-Netzwerke sind nicht statisch; sie passen sich nach der Bereitstellung basierend auf neuen Eingaben weiterhin an. Diese Anpassungsf\u00e4higkeit, die in physikalischen Modellen verwurzelt ist, bietet eine neue M\u00f6glichkeit f\u00fcr Maschinen zu denken. Diese Netzwerke k\u00f6nnen auf verschiedenen Ger\u00e4ten laufen, von Smartphones bis hin zu Robotern und Unternehmenscomputern, und er\u00f6ffnen neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr das Design und die Funktionalit\u00e4t von Maschinen.<\/p>

Innovationen mit Text-zu-Roboter und Bild-zu-Roboter<\/h3>

Der zweite kritische Aspekt der physischen Intelligenz besteht darin, Text und Bilder in robotische Aktionen umzuwandeln. Aktuelle KI-L\u00f6sungen, die auf statistischen Modellen basieren, scheitern in dieser Hinsicht. Liquid-Netzwerke hingegen erm\u00f6glichen es, Text und Bilder in funktionale Roboter umzuwandeln, wodurch die Zeit und die Ressourcen f\u00fcr Prototyping und Innovation drastisch reduziert werden.<\/p>

Mensch-zu-Roboter Lernen<\/h3>

Die dritte Dimension der physischen Intelligenz besteht darin, Maschinen das Lernen aus menschlichem Verhalten zu erm\u00f6glichen. Daniela Rus und ihr Team haben ein System entwickelt, bei dem Menschen in einer K\u00fcchenumgebung mit Sensoren ausgestattet sind. Durch die Erfassung umfassender Daten zu menschlichen Aufgaben \u2013 wie Muskelbewegungen, K\u00f6rperhaltung und Blick \u2013 trainieren sie KI, um Roboter diese Aufgaben beizubringen. Dieser Ansatz f\u00fchrt zu Robotern, die sich agil bewegen und sich an verschiedene Aufgaben anpassen k\u00f6nnen, von der Lebensmittelzubereitung bis zur Reinigung.<\/p>

Fazit<\/h3>

Die Fusion von KI und Robotik durch Liquid-Netzwerke f\u00fchrt zu enormen Fortschritten in der physischen Intelligenz.<\/p>

Diese Technologie verspricht, unsere einfallsreichsten Ideen zum Leben zu erwecken und intelligente Maschinen zu schaffen, die nahtlos mit der physischen Welt interagieren k\u00f6nnen.<\/p>

Bei NextBrain AI<\/a>, wir verfolgen die neuesten KI-Innovationen, um Ihnen zu helfen, wertvolle gesch\u00e4ftliche und strategische Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Vereinbaren Sie noch heute eine Demo<\/a> um die Kraft aus erster Hand zu erleben.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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