KI News: Kurz und klar.

Ein neues Paradigma für Sensorik, das die Intelligenz von Sensoren auf den gesamten Datenerfassungsprozess ausweitet, verspricht revolutionäre Energieeinsparungen. Anstatt deterministisch zu entscheiden, ob ein Sample erfasst werden soll, nutzt das System eine probabilistische Logik, die das Risiko von Informationsverlust minimiert.

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.

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz hat ein innovatives neuronales Netzwerk vorgestellt, das probabilistische Logik direkt in die Rechenzellen von Deep‑Learning‑Modellen einbettet. Das Modell, genannt uGMM‑NN (Univariate Gaussian Mixture Model Neural Network), ersetzt die klassischen Neuronen, die lediglich gewichtete Summen und feste Nichtlinearitäten nutzen, durch Einheiten, deren Aktivierungen als univariate Gaußsche Mischungen modelliert werden.

DeepLog stellt ein neues, umfassendes Framework für neurosymbolische KI vor, das sowohl theoretische als auch praktische Bausteine integriert. Durch die Abstraktion gängiger Repräsentationen und Rechenmechanismen ermöglicht DeepLog die Modellierung und Emulation einer breiten Palette neurosymbolischer Systeme.