KI News: Kurz und klar.

In einem praxisnahen Tutorial wird ein kompletter, fortgeschrittener Workflow für Knowledge‑Graph‑Embeddings vorgestellt, der die Bibliothek PyKEEN nutzt. Das Ziel ist es, moderne Embedding‑Modelle nicht nur zu trainieren, sondern auch systematisch zu evaluieren, zu optimieren und zu interpretieren.

In der aktuellen Forschung wird erklärbare KI (XAI) häufig als rein technisches Problem betrachtet, bei dem es darum geht, die inneren Abläufe eines Modells sichtbar zu machen. Diese Sichtweise beruht jedoch auf unreflektierten ontologisch‑epistemologischen Annahmen: Bedeutung sei im Modell selbst verankert, der Erklärer stehe außerhalb des Systems und eine kausale Struktur sei durch Rechenmethoden wiederherstellbar.

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert ein erklärbares Deep‑Learning‑Modell, das kurzfristige Regenvorhersagen für Bengaluru, Mumbai, Delhi und Kolkata liefert. Durch die Kombination von Convolutional Neural Networks (CNN) und Long Short‑Term Memory‑Zellen (ConvLSTM) entsteht ein hybrides System, das sowohl räumliche als auch zeitliche Muster in Wetterdaten erfasst.

Mit KnowThyself wird die Analyse großer Sprachmodelle zum Kinderspiel. Das neue Tool bündelt bisher verstreute Interpretationsfunktionen in ein einziges, benutzerfreundliches Chat‑Interface. Nutzer laden ihr Modell hoch, stellen Fragen in natürlicher Sprache und erhalten sofort interaktive Visualisierungen sowie erklärende Dialoge.