KI News: Kurz und klar.

Automatisierte Entscheidungen in unsicheren Umgebungen erfordern ein feines Gleichgewicht zwischen Ausnutzung vorhandener Informationen und der Erkundung neuer Möglichkeiten. Traditionelle Verfahren behandeln diese beiden Aspekte getrennt und greifen dabei auf heuristische Regeln zurück. Active Inference hingegen vereint sie in einem einzigen Optimierungsproblem, dem Minimieren der Expected Free Energy (EFE).

Active Inference (AIF) gilt als leistungsstarkes Entscheidungsframework, doch seine hohen Rechen- und Speicheranforderungen erschweren die Nutzung in ressourcenbeschränkten Systemen. In der aktuellen Studie wird ein neuer Ansatz vorgestellt, der die Flexibilität und Effizienz von pymdp mit einem einheitlichen, sparsamen Rechengraphen kombiniert, der speziell für hardwarefreundliche Ausführung optimiert ist.