KI News: Kurz und klar.

Neuro‑symbolische KI‑Systeme verbinden neuronale Wahrnehmung mit symbolischem Denken, um Daten‑effiziente, interpretierbare und robuste Intelligenz zu ermöglichen. Trotz ihrer überlegenen Leistungen in Bereichen wie Logik, Planung und Verifikation bleiben die praktischen Anwendungen durch erhebliche Ineffizienzen in symbolischer und probabilistischer Inferenz eingeschränkt.

Spatio‑Temporal Graph Neural Networks (ST‑GNNs) sind ideal, um hochfrequente Sensordaten aus verteilten Mobilitätssystemen zu verarbeiten. Wenn diese Modelle jedoch an Edge‑Knoten (Cloudlets) verteilt werden, entsteht ein erheblicher Kommunikationsaufwand, weil benachbarte Knoten ständig überlappende Merkmale austauschen.