Am 8. und 9. November 2022 findet das sechste Samsung AI Forum – erstmals seit drei Jahren wieder als Präsenzveranstaltung – in Seoul statt. Dort werden weltweit anerkannte Wissenschaftler*innen und Experten*innen die neuesten Forschungsergebnisse und -erkenntnisse rund um Künstliche Intelligenz (KI) vorstellen und diskutieren. Themenschwerpunkte sind in diesem Jahr zukünftige Entwicklungen im Bereich KI und Halbleiter sowie der Einsatz von KI im alltäglichen Leben.

Am ersten Tag wird sich das Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) als Gastgeber unter dem Motto „Shaping the Future with AI and Semiconductor” gemeinsam mit Teilnehmer*innen über den aktuellen Stand der KI-Forschung austauschen. Dabei geht es vor allem darum, wie KI die Innovationen beispielsweise bei Halbleitern und bei der Materialentwicklung vorantreibt.

Tag zwei des Forums steht unter dem Motto „Scaling AI for the Real World”. Gastgeber ist Samsung Research. Teilnehmer*innen werden hier vor allem über die weitere Ausrichtung derjenigen KI-gestützten technologischen Entwicklungen sprechen, die einen spürbaren Einfluss auf unser Leben haben. Zum Beispiel hyperscale KI, digitale Mensch-Maschinen-Schnittstellen und Robotics.

Das Forum kann im Live-Stream und auf dem Samsung YouTube Channel verfolgt werden. Weitere Informationen dazu auf der Website des AI Forums und im globalen Newsroom.

“Wir erwarten, dass 6G durch die nächste Stufe der Hypervernetzung den Menschen vollkommen neue Erfahrungen ermöglichen wird. Diese Idee ist die Grundlage für unsere Vision von 6G”, sagte Sebastian Seung, Präsident und Leiter von Samsung Research.¹ “Wir glauben, dass jetzt der richtige Zeitpunkt gekommen ist, um mit den Vorbereitungen für 6G zu beginnen. Die Gestaltung von 6G wird viele Jahre brauchen. Das haben wir schon bei den früheren Generationen gesehen. Sie erfordert zahlreiche Diskussionen und eine sehr enge Zusammenarbeit zwischen den Akteuren in Industrie und Wissenschaft.”

Die vollständige Presseinformation finden Sie im globalen Samsung Newsroom unter news.samsung.com/global/samsung-electronics-unfolds-the-next-generation-communications-technology-at-the-first-samsung-6g-forum

¹ Samsung Research, das Forschungs- und Entwicklungszentrum von Samsung Electronics, verantwortet die Entwicklung von Zukunftstechnologien für die DX-Abteilung (Device eXperience) des Unternehmens.

Präsentation der Forschungsergebnisse auf dem Samsung 6G Forum am 13. Mai

„Wir beschäftigen uns bereits seit einiger Zeit damit, 6G-Kommunikationstechnologie zu verstehen und zu entwickeln“, sagte Sunghyun Choi, Executive Vice President und Leiter des Advanced Communications Research Center bei Samsung Research². „Wir sind fest dazu entschlossen, hier eine Führungsposition zu übernehmen sowie unsere Erkenntnisse und unsere Vision zu teilen, um die Möglichkeiten der Hypervernetzung erlebbar zu machen.“

6G Frequenzen: die Grenzen erweitern

Die Realisierung von 6G würde Ultrabreitband-Frequenzen mit einer zusammenhängenden Breite von Hunderten von MHz bis zu Dutzenden von GHz erfordern. Zu den möglichen neue Services gehörten etwa mobile High-Fidelity Hologramme oder eine immersive Extended Reality XR). Diese Anwendungen benötigten nach Erkenntnis von Samsung Ultra-Hochgeschwindigkeits-Kommunikationstechnologien, die Fähigkeit zur Verarbeitung sehr großer Datenmengen und eine erhöhte Netz-Abdeckung.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, schlägt Samsung vor, alle verfügbaren Bänder für 6G in Betracht zu ziehen: von Low-Band unter 1 GHz über Mid-Band im Bereich von 1 bis 24 GHz bis hin zu High-Band im Bereich von 24 bis 300 GHz.

Gleichzeitig betont das Unternehmen, wie wichtig es ist, auch neue Frequenzen für den kommerziellen Einsatz von 6G zu sichern. Denn 5G-Netze werden voraussichtlich noch im Betrieb sein, wenn die 6G-Einführung beginnt. Das Mittelband im Bereich von 7-24 GHz wäre möglicherweise ein geeigneter Kandidat, der schnellere Datengeschwindigkeiten bei angemessener Abdeckung unterstützen könnte.

Das Sub-Terahertz-Band (Sub-THz) im Bereich von 92-300 GHz wird für die Unterstützung von Ultrahochgeschwindigkeitsdatenraten in Betracht gezogen. Das Whitepaper diskutiert auch die Umwidmung bestehender Frequenzbänder, die derzeit für 3G-, 4G- und 5G-Netze genutzt werden. Diese Vorgehensweise wäre eine weitere Möglichkeit, um die für den 6G Betrieb erforderlichen Frequenzen zu erhalten. Darüber hinaus kommt das Paper zu dem Ergebnis, dass neue Regularien und Technologien für die Nutzung von Frequenzen entwickelt werden müssten, die eine effiziente und flexible Unterstützung von 6G und anderen Diensten im Rahmen limitierter Frequenzen ermöglichen.

Erkenntnisse zur Liste der 6G-Kandidatentechnologien

Zusammen mit der Veröffentlichung des 6G Spectrum Whitepapers verweist Samsung auf seine Forschungsergebnisse zu einigen 6G-Kandidatentechnologien – insbesondere zur Sub-THz-Band-Kommunikation, zur Reconfigurable Intelligent Surface (RIS), zum Cross-Division-Duplex (XDD), zum Vollduplex, zur Nonlinearen Compensation (AI-NC) die auf künstlicher Intelligenz (AI) basiert, sowie zur AI-basierten Energieeinsparung (AI-ES).

Samsung schätzt den Sub-THz Bereich als Frequenz-Kandidat für die 6G-Kommunikation ein. Es wird erwartet, dass Sub-THz eine Datenrate von bis zu 1 Terabit pro Sekunde (Tbps) unterstützen kann. Dies wäre 50 Mal schneller als die 20 Gbit/s von 5G-Netzwerken. Samsung hat bereits im Juni 2021 erfolgreich eine Datenübertragungsrate von 6 Gbit/s bei einer Entfernung von 15 Metern in Innenräumen demonstriert, sowie im darauffolgenden Jahr 12 Gbit/s bei einer Entfernung von 30 Metern in Innenräumen und 2,3 Gbit/s bei einer Entfernung von 120 Metern im Freien.

RIS-Linsentechnologie kann die Strahlschärfe (Beam Sharpness) verbessern und das Funksignal mit Hilfe einer Metamaterial-Oberfläche in eine gewünschte Richtung lenken oder reflektieren. Es sollte dadurch den Durchdringungsverlust (Penetration Loss) und die Blockierung von Hochfrequenzsignalen, z. B. bei Millimeterwellen (mmWave), verringern können. Samsung hat gezeigt, dass seine RIS-Linsentechnologie die Signalstärke um das Vierfache und den Strahlsteuerungsbereich um das 1,5-Fache erhöhen kann.

XDD kann die Ausbreitungsstrecke des Uplink-Signals im TDD-System bis auf das doppelte verlängern, indem es eine kontinuierliche Uplink-Übertragung in einem kleinen Teil der Systembandbreite sicherstellt. Damit kann XDD die Reichweite des TDD-Systems, das häufig bei Hochfrequenzbändern eingesetzt wird, erhöhen. Die Kerntechnologie der Self-Interference Cancellation an der Basisstation wurde von Samsung ebenfalls bereits demonstriert.

Bei Vollduplex können Datenübertragung und -empfang gleichzeitig auf derselben Frequenz erfolgen, so dass sich die Datengeschwindigkeit bis auf das Doppelte erhöhen kann. Samsung hat Vollduplex im mmWave-Band mit einer Basisstation und einem Endgerät, bei der die Geräte 100 Meter voneinander entfernt aufgestellt wurden, erfolgreich getestet und konnte dabei eine Self-Interference Cancellation von über 114 dB und eine 1,9-fache Verbesserung der Datenrate nachweisen.

AI-NC nutzt AI am Empfangsgerät, um die Signalverzerrung zu kompensieren, die durch die Nichtlinearität des Leistungsverstärkers eines Senders verursacht wird. So kann die Abdeckung und Qualität von hochratigen Datensignalen verbessert werden. Samsung zeigte bereits, dass eine 1,9-fache Verbesserung der Netzabdeckung für Hochgeschwindigkeits-Uplink-Daten und eine 1,5-fache Verbesserung der Übertragungsgeschwindigkeit bei einer gegebenen Netzabdeckung möglich sind.

AI-ES nutzt KI, um den Energieverbrauch in der Basisstation zu reduzieren. Dies geschieht durch Anpassung der Parameter, die das Ein- und Ausschalten ausgewählter Zellen in Abhängigkeit von der Verkehrslast steuern, ohne dabei die Netzleistung zu beeinträchtigen. In einer auf realen Daten basierenden Simulation von Basisstationen konnte Samsung
mithilfe von AI-ES eine Energieeinsparung von mehr als 10 Prozent nachweisen.

Auf dem ersten Samsung 6G Forum (samsung6gforum.com) das am 13. Mai 2022 stattfinden wird, plant Samsung weitere Details und Ergebnisse seiner 6G-Forschung vorzustellen.
Mehr Informationen zum ‘Samsung Tech Forum’ finden Sie auf der Samsung Research Webseite unter research.samsung.com/events.

¹ Samsungs 6G Spectrum White Paper kann über research.samsung.com heruntergeladen werden

² Samsungs R&D Hub ist verantwortlich für die Entwicklung zukünftiger Technologien seiner Device eXperience Division

Samsung ist fest entschlossen, für eine bessere Zukunft Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zu erzielen. Vor kurzem veranstaltete das Unternehmen das dritte, jährliche Samsung KI-Forum. Dort diskutieren Forscher über die Zukunft von KI und die Hürden, die es auf dem Gebiet zu überwinden gilt.

Das diesjährige Forum wurde von renommierten KI-Experten aus der ganzen Welt besucht, die interessante Ideen vorstellten, um die größten Herausforderungen der KI-Forschung zu bewältigen.

Die nächsten großen Trends in KI – eine Vorhersage

Von links nach rechts: die Professoren Yoshua Bengio, Kyunghyun Cho, Noah Smith und Abhinav Gupta

Moderne KI-Technologie ist nicht nur in der Lage, Daten auf Basis von Algorithmen zu analysieren, sondern macht auch Fortschritte bei der Entwicklung von menschenähnlichen kognitiven Fähigkeiten. Vor dem Hintergrund zunehmender Rechenleistung und Weiterentwicklungen im Bereich Deep Learning, ist die nächste Herausforderung für KI, Daten selbstständig zu analysieren und die am besten geeignete Antwort auf eine bestimmte Situation zu finden. Die Möglichkeit, dabei immer größere Datenmengen zu nutzen, beschleunigt diesen Trend.

Während sich die jüngsten Fortschritte als vielversprechend erwiesen haben, waren sich die Referenten des diesjährigen KI-Forums dennoch einig, dass bestimmte technologische Herausforderungen noch nicht angegangen wurden. Prof. Kyunghyun Cho von der New York University brachte den aktuellen Stand der Technologie auf den Punkt: „Stellen Sie sich eine hypothetische KI vor, die mit der aktuellen Technologie ausgestattet ist. Sie hat gerade erst ihre Augen geöffnet, um Objekte zu sehen und zu erkennen. Sie hat gerade erst ihre Ohren geöffnet, um den Menschen zuzuhören und zu verstehen, was sie sagen. Sie kann gerade so ihren Mund öffnen, um mit kurzen Äußerungen zu kommunizieren und lernt erst noch, ihre Gliedmaßen zu bewegen. Mit anderen Worten, wir sind bisher nur einen kleinen Schritt in Richtung einer intelligenten Maschine gegangen – beziehungsweise einer Sammlung von Algorithmen, die das Fundament einer solchen KI wären.“

Prof. Noah Smith von der University of Washington erläuterte diesen Punkt: „Wir haben viele Fortschritte bei der Verwendung von immer tiefer gehenden neuronalen Netzwerken gesehen, die mit immer größeren Datensätzen trainiert wurden.“ Gleichzeitig identifizierte Prof. Smith aber auch die Entwicklung effizienter Algorithmen, die Reduzierung der Systembaukosten und Verbesserungen in den Methoden des Datenlernens als Punkte, die dringend angegangen werden müssen, um KI-Technologie auf die nächste Stufe zu heben.

Die Referenten äußerten ihre Meinungen darüber, worauf sich die KI-Forschung als nächstes konzentrieren sollte. Dabei wurden Forschungsthemen wie drahtlose Netzwerksteuerungen, die Erhöhung der Autonomie von KI, die Erweiterung der Anwendungsgebiete von KI in der chemischen und biologischen Forschung, sowie die Optimierung von Interaktion zwischen Mensch und KI besonders unterstrichen.

Prof. Abhinav Gupta von der Carnegie Mellon University erklärte: „In den letzten Jahren haben wir bedeutende Fortschritte in der KI-Forschung gemacht, aber die meisten dieser Fortschritte beziehen sich auf die Lösung spezifischer Aufgaben, bei denen viele Daten verfügbar sind und es möglich ist, die KI zu überwachen. Auf der anderen Seite kann der Mensch hunderttausende Aufgaben erfüllen, oft ohne Anleitung oder Datenberge. Dies ist die nächste Stufe für KI: Die Entwicklung von intelligenter, genereller KI, auch ohne Zugang zu großen Mengen an Daten oder Anweisungen.“

Über das Deep Learning hinaus

Der erste Tag des Forums wurde von Dr. Kinam Kim, President & CEO von Device Solutions bei Samsung Electronics, mit einem Gespräch über die Motivation von Samsung, all die renommierten KI-Experten unter einem Dach zusammenzubringen, eröffnet. „KI-Technologie hat bereits Auswirkungen auf verschiedene Aspekte unserer Gesellschaft“, sagte Dr. Kim. „Hier beim Samsung KI-Forum werden wir, zusammen mit einigen der besten Köpfe der Branche, Strategien für die Entwicklung von KI diskutieren, um die Welt zu einem besseren Ort zu machen.“

Dr. Kim übergab das Wort dann dem ersten hochkarätigen Redner des Tages: Prof. Yoshua Bengio von der Universität Montreal. Er hielt einen Vortrag mit dem Titel „Auf dem Weg zum kompositionellen Weltverständnis durch Deep Learning“.

„Menschen sind viel besser darin, Ausreißer einzuordnen, als die heutigen KIs“, erklärte Prof. Bengio. „Wir glauben, dass das reine Lernen durch Texte nicht ausreicht. Wir müssen KIs kreieren, die ein eigenes Bild von der Welt haben können, dem sprachliche Bezeichnungen zugeordnet sind.“

„Der Fokus der zukünftigen Methodik von Deep Learning sollte sich darauf konzentrieren, wie KI mit den Methoden des Reinforcement Learning gewonnene Erkenntnisse besser darstellen kann“, sagte Prof. Bengio.

Als nächstes hielt Prof. Trevor Darrell von der University of California in Berkeley einen Vortrag mit dem Titel „Adaption und Erklärung von Deep Learning für autonome Systeme“. Der Vortrag von Prof. Darrell beleuchtete die Grenzen des Deep-Learning-Ansatzes bei der Entwicklung von autonomen Fahrzeugen und stellte Ansätze vor, um diese Grenzen zu überwinden.

Wie Prof. Darrell erklärte, haben die Erfolge von Deep Learning in jüngster Zeit ermöglicht, dass auch kostengünstige Sensoren für autonome Fahrzeuge und die effiziente automatisierte Analyse von Fotos in Online-Medien eingesetzt werden können. Jedoch benötigen diese Modelle in der Regel erhebliche Mengen an Trainingsdaten und können unter Umständen nur in der Umgebung gut funktionieren, in der sie trainiert wurden.

Prof. Darrell schlug daher Ansätze zur Entwicklung nachvollziehbarer Deep-Learning-Modelle vor. Unter anderem führte er introspektive Ansätze an, die kompositorische Strukturen in einem Netzwerk visualisieren und so sichtbar machen, wie eine KI zu dem Ergebnis kommt. Er stellt sich außerdem Third-Person-Ansätze vor, sodass eine KI in natürlicher Sprache begründen kann, warum bestimmte Klassifizierungsentscheidungen in einem Deep-Learning-Modell getroffen wurden.

Anschließend trat Prof. Kyunghyun Cho von der New York University auf die Bühne, um „Drei Varianten, um neuronale Sequenzen zu erzeugen“ vorzustellen.

„Standardmethoden zur Generierung neuronaler Sequenzen“, erklärte Prof. Cho, „gehen von einer festen Reihenfolge aus, wie z. B. von links nach rechts. Trotz der großen Erfolge der letzten Jahre stellt sich die Frage, ob das notwendig ist oder ob es eine andere Möglichkeit gibt, solche Sequenzen automatisch auf Basis der vorliegenden Daten zu erzeugen – ohne, dass man die Reihenfolge vorab angeben oder sich auf externe Tools stützen muss.“ Er stellte drei Alternativen vor, die möglicherweise in der Sequenzmodellierung verwendet werden könnten.

Am ersten Tag des Samsung KI-Forums fand eine Podiumsdiskussion mit (von links) den Professor*innen Simon Lacoste-Julien, Jia Deng, Yoshua Bengio, Jackie Cheung, Sanja Fidler und Kyunghyun Cho statt.

Auf die Keynote-Vorträge des ersten Tages folgte eine Podiumsdiskussion, moderiert von Prof. Simon Lacoste-Julien von der University of Montreal. Die Gesprächsrunde setzte sich mit der Etablierung von Datensätzen für Deep Learning-Modelle auseinander. Prof. Sanja Fidler von der University of Toronto schlug ein neues Tool vor, um Bilddaten detailliert zu kennzeichnen. Prof. Jackie Cheung von der McGill University regte eine Alternative an, um Systeme zur automatischen Zusammenfassung von Nachrichten zu ersetzen.

Prof. Jia Deng von der Princeton University skizzierte eine Methode zur Etablierung eines neuen Systems, das es KI ermöglicht, Daten effizienter zu analysieren. Prof. Lacoste-Julien diskutierte Wege, um die Lerneffizienz von Generative Adversarial Networks (GANs), bei denen sich zwei neurale Netzwerke gegenseitig trainieren, zu steigern.

KI entwickeln, die dem Menschen ähnlich ist

Der zweite Tag des Forums wurde von Samsung Research organisiert, der Forschungszentrale, die die Entwicklung von Zukunftstechnologien für das Endproduktegeschäft von Samsung Electronics leitet. Experten aus verschiedenen Bereichen erläuterten, wie sie KI in ihrer laufenden Forschung anwenden. Außerdem wurden innovative Wege aufgezeigt, um die aktuellen Grenzen der Technologie zu überwinden.

DJ Koh, President und CEO der IT & Mobile Communications Division von Samsung Electronics, begann die Vorträge des zweiten Tages und legte seine Sichtweise für die Bedeutung der Investitionen von Samsung in KI dar. „In dieser hypervernetzten Welt, in der alles durch 5G-, KI- und IoT-Technologie verbunden ist, wird das Unternehmen, das das innovativste Erlebnis bietet, zum globalen Marktführer werden“, sagte Koh. „Ich glaube, dass Samsung mit der Vorreiterrolle bei 5G-, KI- und IoT-Innovationen führend sein wird.“

Die erste Keynote des Tages wurde von Prof. Noah Smith von der University of Washington gehalten. Er gilt als einer der weltweit führenden Experten für die Entwicklung von Algorithmen für Rechenzentren zur autonomen Analyse menschlicher Sprachen. Smith stellte „Rational Recurrent Neural Networks“ (RNNs) vor und skizzierte einen Weg, um effiziente Deep Learning-Modelle für die Verarbeitung von Sprache zu gestalten.

„Aktuelle Deep Learning-Modelle basieren nicht auf menschlichem Sprachverständnis“, erklärte Prof. Smith. „Deshalb ist es schwierig, die Gründe für die Entscheidungen der Modelle zu erklären. Experimente haben gezeigt, dass RNNs wettbewerbsfähig als Sprachmodelle und für verschiedene Klassifikationsaufgaben arbeiten können. Besonders wenn nur kleinere Mengen an Daten mit wenigen Paramatern klassifiziert werden müssen, lernen RNNs schneller.“

Im Anschluss schlug Prof. Abhinav Gupta von der Carnegie Mellon University ein neues Modell vor, um die Sicht- und Lernprozesse von Robotern zu verbessern. Prof. Gupta zeigte, wie ein groß angelegter Selbstlernmechanismus über die Grenzen des überwachten Lernens¹ hinausgeht und diskutierte, wie er in zukünftige KIs integriert werden kann.

Das von Prof. Gupta eingeführte Selbstlernmodell basiert auf einer Methodik, bei der ein KI-System die physische Welt durch visuelles Verständnis modelliert und ein Verständnis für Raum und Objekte gewinnt. Ziel ist es, vorausschauende Modelle zu etablieren, die, auf Grundlage ihres Verständnisses von Physik und räumlicher Wahrnehmung, Ursache-Wirkungsbeziehungen verstehen können.

Im „Invited Talk“ wurden konkrete Methoden diskutiert, wie KI auf weitere Bereiche im Alltag ausgeweitet werden kann. „Es ist schwierig für KI, die Welt zu verstehen, wenn sie nur die Daten verwendet, mit denen sie trainiert wurde. Wenn jedoch neue Variablen beteiligt sind, können die Daten zu einer Schlussfolgerung führen, die sich völlig von dem unterscheidet, was Entwickler beabsichtigt haben“, sagte Prof. Vaishak Belle von der University of Scotland in Edinburgh.

Prof. Belle betonte die Notwendigkeit von transparenter und verantwortungsbewusster KI-Entwicklung und schlug vor, mehr Anstrengungen zu unternehmen, um eine maschinelle Lerntechnologie zu entwickeln, die auch für Nicht-KI-Experten zugänglich ist. Eine Entwicklung, in der Vorurteile in Algorithmen nachvollzogen werden können, um eine faire Entscheidungsfindung zu gewährleisten und in der ethische Richtlinien stärker auf KI angewendet werden.

Als nächstes stellte Prof. Joan Bruna von der New York University die jüngsten Fortschritte bei der Entwicklung von Deep Learning-Modellen vor – die sogenannten Graph Neural Networks (GNNs). „Ein Diagramm ist ein effektives Werkzeug, um Interaktionen zwischen Nutzern, KI und Wissen zu ermöglichen“, erklärte Prof. Bruna. „GNNs, die Diagramme erstellen und aus den dargestellten Relationen lernen können, sind der entscheidende Faktor, um eine KI zu entwickeln, deren Intelligenz mit der menschlichen vergleichbar ist.

Die neuesten KI-Entwicklungen von Samsung

(Oben) Dr. Sungwoo Hwang, stellvertretender Präsident des SAIT, demonstriert die gerätegebundene KI-Übersetzungstechnologie von Samsung. (Unten) Die Teilnehmer informieren sich über herausragende Beispiele für die KI-Forschung von Studenten und Doktoranden aus ganz Korea.

Jedes Samsung KI-Forum bietet den Teilnehmern die Möglichkeit, sich über die neuesten Entwicklungen von Samsung auf dem Gebiet der KI-Forschung zu informieren. In diesem Jahr nutzte das Unternehmen das Forum als Plattform, um seine gerätegebundene Übersetzungstechnologie vorzustellen, die Nutzern auch ohne Internetverbindung einen schnellen und zuverlässigen Service bietet.

Das Forum diente außerdem als Schaufenster für die nächste Generation von KI-Experten. Poster, die außerhalb des Hörsaals aufgestellt wurden, boten Teilnehmern die Möglichkeit, die Forschungsarbeiten und Dissertationen von Studenten an Universitäten aus ganz Korea unter die Lupe zu nehmen.

Die Vision von Samsung in Bezug auf KI-Technologie konzentriert sich auf die Schaffung eines nutzerzentrierten Ökosystems von Geräten und Dienstleistungen, die das Leben von Konsumenten auf sinnvolle Weise verbessern. Mit der Ausrichtung des KI-Forums möchte Samsung mehr tun, als nur die neuesten Fortschritte in der KI-Forschung zu präsentieren, sondern aktiv nach innovativen Lösungen für einige der größten Herausforderungen im Bereich KI zu suchen.

¹ Überwachtes Lernen bezieht sich auf eine Methode des maschinellen Lernens, die aussagekräftige Informationen sammelt, die nur auf gelernten Daten basieren. Sobald eine große Datenmenge bereitgestellt wurde können Regeln erstellt werden. Umso größer die selbsterlernten Erkenntnisse sind desto differenzierter können die Schlussfolgerungen ausfallen.

Mit großem Potenzial und vielversprechenden Zukunftsanwendungen wird von der Robotik heutzutage viel erwartet. Zwischen den Erwartungen der Öffentlichkeit und dem, was Wissenschaftler und Ingenieure heute für technisch machbar halten bestehen allerdings noch eine große Kluft. Das Samsung KI-Zentrum in New York setzt sich aus einem Team hochqualifizierter Forscher zusammen und arbeitet daran, angeführt vom Robotiker und KI-Experten Dr. Daniel D. Lee, diese Lücke zu schließen. Samsung hat mit Dr. Lee über die Arbeit gesprochen, die in dem KI-Zentrum geleistet wird sowie über Möglichkeiten um interdisziplinäre Zusammenarbeit zu fördern und Spitzenkräfte zu gewinnen.

Herausforderungen bewältigen

Auf die Frage nach dem Aufgabenbereich des New Yorker KI-Zentrums erklärt Lee, dass es sich auf “Grundlagenforschung an der Schnittstelle von KI, Robotik und Neurowissenschaften” konzentriert. Ziel des Zentrums ist es, an dieser Stelle “herausfordernde Probleme zu lösen”. Ein gutes Beispiel ist das Problem der robotischen Manipulation¹, der Fachbegriff für die Fähigkeit von Robotern, mit physischen Objekten zu interagieren und diese zu bewegen.

Einfach erklärt: Roboter müssen noch geschickter werden, bevor sie bereit sind, Menschen bei körperlichen Aufgaben im Alltag zu helfen. Der erste Schritt besteht darin, Robotern mit der Intelligenz auszustatten, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu verstehen. Zweitens müssen sie in unvorhersehbaren Situationen in der Lage sein, schnelle Entscheidungen zu treffen. Schließlich sollten Roboter geschickt und beweglich genug sein, um die entsprechenden Aktionen auszuführen. Andererseits ist es jedoch nicht möglich für den Designer eines Roboters, jede Eventualität vorauszusehen, auf die der Roboter in der realen Welt treffen kann. Roboter müssen daher wie Menschen aus Erfahrungen lernen können.

Aktuell eignen sich die gängigsten maschinellen Lernmethoden nicht um Roboter zu trainieren, da enorme Mengen an Trainingsdaten benötigt werden. Lee erklärte, dass es mehrere Herausforderungen gibt, die in Bezug auf maschinelles Lernen für die Robotik gelöst werden müssen.

“Der Umgang mit der physischen Welt ist für die KI viel schwieriger als das Spielen von Videospielen oder Go”, erklärt er. “Wir entwickeln derzeit KI-Lernmethoden, die mit der Unsicherheit und Vielfalt der physischen Welt umgehen können, so dass Roboter auch zu Hause oder am Arbeitsplatz eingesetzt werden können. Ich würde den Zustand von Robotern heute mit Computern in den 1980er Jahren während der Transformation von Großrechnern zu PCs vergleichen.”

Das New Yorker KI-Zentrum befasst sich mit diesen Herausforderungen, um ein umfassenderes KI- und Robotererlebnis zu bieten. So hat es kürzlich neuartige KI-Methoden entwickelt, mit denen Roboter nur mit begrenzten Daten effizient trainiert werden können. In dem Verfahren wurde ein neuronales Netzwerk so trainiert, dass es nur aus Kamerabildern Bewegungsabläufe für einen Roboterarm erzeugen kann.

Die Roboter-Manipulation in Angriff nehmen

Damit Roboter Dinge für Menschen erledigen können, müssen sie lernen, eine Vielzahl von Alltagsgegenständen zu berühren, zu greifen und zu bewegen. Lee erklärt, wie das Problem der gezielten robotischen Manipulation ein Schwerpunkt des New York KI-Zentrums ist.

Lee erläutert, dass “die Fähigkeit von Menschen und einigen Tieren, Haushaltsgegenstände zu manipulieren, von Maschinen derzeit unerreicht ist. Deshalb untersuchen wir, wie KI-basierte Lösungen genutzt werden können, um in diesem Bereich einen Fortschrit zu erzielen”. Lee erklärt weiter, dass die geschickte robotische Manipulation “die Fähigkeit erfordert, Objekte mit unbekannten Materialeigenschaften präzise und sicher zu handhaben”.

“Die Manipulation ist relativ einfach, wenn die Objekte und Umgebungen sorgfältig kontrolliert werden, zum Beispiel in einer Fabrikhalle”, berichtet Lee. “Aber es wird viel schwieriger in unbekannten, überladenen Umgebungen, konfrontiert mit einer Vielzahl von Objekten”.

Als Beispiel nennt Lee die Fähigkeiten, die ein Roboter benötigen würde, um ein gekühltes Glas Wein in einem Restaurant zu servieren. “Wie schwer ist das Glas und wie rutschig ist es durch Kondensation?” Er fügt hinzu: “Es ist unmöglich, alle möglichen physikalischen Eigenschaften des Weinglases vollständig zu modellieren, daher ist maschinelles Lernen entscheidend, wenn Roboter trainiert werden, um mit schwierigen Situationen umzugehen.”

Innovation durch Zusammenarbeit

Mit der Entwicklung des KI-Sektors ist dieser auch komplexer geworden, und es wird immer deutlicher, dass kollaborative Lösungen für Forscher entscheidend sind, um die aktuellen Herausforderungen zu meistern. In einem so komplexen und vielschichtigen Bereich wie der robotischen Manipulation werden Beiträge und Kooperationen mit “den Besten und Klügsten der Welt” entscheidend sein, kommentiert Lee. Er betont den Wert der Zusammenarbeit mit anderen Samsung KI-Zentren sowie akademischen Institutionen und sagt, dass “die Lösung grundlegender Probleme in der KI die Fähigkeiten und Qualifikationen zahlreicher Experten weltweit erfordert, um die Gesellschaft positiv zu verändern”.

Er fügte hinzu: “Die Samsung KI-Zentren laden Forscher zur Zusammenarbeit ein, die bei der Bewältigung dieser schwierigen Herausforderungen helfen können. Wir haben derzeit eine Reihe von Dozenten führender akademischer Institutionen, die mit uns in New York zusammenarbeiten.”

Talente gewinnen

Lee hebt hervor, wie vorteilhaft es für sein Team war, in New York ansässig zu sein, und sagt: “New York City ist sicherlich eine der größten und vielfältigsten Städte der Welt. Es ist ein Magnet für erstklassige Talente aus Forschung und Ingenieurwesen.”

Die Rekrutierung der allerbesten Talente ist äußerst wichtig, um bei zukünftigen KI-Fortschritten auf dem neuesten Stand zu bleiben. Lee berichtet, dass das Zentrum in diesem Bereich Glück hatte und sagt: “Wir haben davon profitiert, dass wir seit der Gründung des Zentrums einige hervorragende Forscher gewinnen konnten”.

“Unser Team besteht aus erfahrenen Wissenschaftlern und Ingenieuren, die innovative Theorien und Algorithmen sowie neueste technologische Lösungen entwickeln.” Lee fügt hinzu: “Es ist großartig, mit dem Team zusammenzuarbeiten und Forschung in führenden wissenschaftlichen Konferenzen und Zeitschriften zu veröffentlichen.”

Wie Robotik unser Leben revolutionieren könnte

Lee spricht darüber, wie er sich vorstellt, dass Roboter in Zukunft in die Gesellschaft passen könnten. In ihren Anfängen haben Roboter Aufmerksamkeit bekommen, weil sie niedlich und lustig waren. Die Leute neigten jedoch dazu, sie im Lauf der Zeit weniger zu nutzen. Damit Roboter von den Menschen als wertvoll und relevant angesehen werden können, müssen neue Systeme über genug Intelligenz verfügen, sodass sie sich in unser Leben integrieren können.

“Intelligente Robotersysteme haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Menschen in Zukunft ihren Tätigkeiten nachgehen werden, zu revolutionieren”, resümiert Lee. “In naher Zukunft werden wir einige Verbesserungen bei einfachen Aufgaben in kontrollierten Umgebungen sehen. Aber umfassendere Systeme, die eine Vielzahl von komplexen Aufgaben bewältigen können, erfordern weitere Forschungsdurchbrüche. Die Samsung KI-Zentren helfen, diese Forschungsdurchbrüche zu erzielen.

Auf die Frage, was er als die Vision für KI und robotische Intelligenz sieht, antwortet Lee: “Ich bin mit Science Fiction Geschichten aufgewachsen, die Roboter als Helfer für Menschen beschrieben. Es wäre unglaublich, einige dieser positiven Visionen tatsächlich zum Leben zu erwecken.”

 
¹ Fachbegriff für die Fähigkeit von Robotern, mit physischen Objekten zu interagieren und diese zu bewegen.

Dr. Sebastian Seung, Executive Vice President & Chief Research Scientist, Samsung Electronics

Es ist absehbar, dass künstlichen Intelligenz die Art und Weise, wie wir handeln und miteinander interagieren, in Zukunft stark verändern wird. Samsung Electronics hat weltweit Forschungszentren zu künstlicher Intelligenz eröffnet, um sich als Unternehmen stark im Bereich der KI zu positionieren. 2019 feiert Samsung Electronics sein 50-jähriges Bestehen, und das Unternehmen verspricht weitere 50 Jahre voller Innovationen, KI wird dabei sicher im Mittelpunkt stehen.

Um einen umfassenden Einblick in die Bedeutung von KI für die Zukunft der Gesellschaft und die Arbeit in den Samsung Forschungszentren zu künstlicher Intelligenz zu erhalten, hat sich das Samsung Newsroom Team mit dem Executive Vice President & Chief Research Scientist Dr. Sebastian Seung unterhalten.

Künstliche neuronale Netze und KI

Künstliche neuronale Netze sind mathematische Modelle oder Computersimulationen der biologischen neuronalen Verbindungen im Gehirn. “Künstliche neuronale Netzwerke sind aktuell der dominierende Ansatz für die Computer Vision und wurden von Nobelpreisträgern der Neurowissenschaften der 1960er Jahre inspiriert.” Seungs Forschung in Princeton konzentriert sich auf die Kartierung des neuronalen “Schaltplans” der Großhirnrinde. “Ich hoffe, dass unsere Studien des 21. Jahrhunderts über den Kortex endlich zeigen, wie er lernt, und dass dieses neue Verständnis zu leistungsfähigeren künstlichen neuronalen Netzwerken führen wird.”

Durch seine Arbeit für Samsung pendelt Dr. Seung zwischen den USA und Korea. Seine jüngste Arbeit konzentriert sich insbesondere auf die fortgeschrittene Erforschung von Robotern, dem Hauptforschungsfeld des New York AI Center.

Deep Learning und Robotik

Roboter sind schon heute bereits in Form von Saugrobotern in unseren Häusern und in Form von Roboterarmen in Fabriken und Reedereien eingezogen. Seung räumt ein, dass solche Roboter ein frühes Stadium dieser Technologie darstellen, selber strebt er etwas viel Anspruchsvolleres an. “Um Roboter zu entwickeln, die ihre Hand ausstrecken können, um etwas aufzunehmen und wegzuräumen, müssen wir sie mit Computer Vision ausstatten, also mit der nötigen Hardware zu sehen, was vor ihnen liegt, und der Fähigkeit Gegenstände zu erkennen. Außerdem brauchen sie ein „Gehirn“, damit sie wissen, was sie mit den Objekten in Ihrem Haus machen sollen”, formuliert Seung die nächsten Ziele.

Seung verdeutlicht, dass Labore bereits daran gescheitert sind, diese Fähigkeiten durch den klassischen Ansatz der Programmierung zu erreichen. „Wir haben erkannt, dass wir dem Roboter erlauben müssen, die erforderlichen Aktionen selbst zu lernen. Vieles davon beinhaltet den Deep-Learning-Ansatz.”

Seung verweist auf den Bereich der Heimautomation als primäre Anwendung für ihre Arbeit. In Zukunft könne er sich Roboter vorstellen, die nicht nur Wetterinformationen wiedergeben oder die Temperatur ändern, sondern weitaus hilfreichere Aufgaben in Ihrem Haushalt übernehmen. Sie sammeln Spielzeug auf, machen den Abwasch und bringen sogar die Wäsche die Treppe rauf und runter.

KI in der Gesellschaft

Wen man über KI spricht, muss man auch über die Befürchtungen sprechen, die Manche der Technologie selbst entgegenbringen, oder den Veränderungen die KI mit sich bringen kann. Seung geht zuerst auf die Befürchtung ein, dass Menschen ihren Arbeitsplatz durch Automatisierung verlieren könnten. “Ich denke, dass diese Befürchtung die Fähigkeiten von Robotern überschätzt”, sagt er. ” Die USA haben zwar, wie viele andere entwickelte Länder, in den letzten 20 Jahren viele Arbeitsplätze verloren, jedoch nicht nur durch Automatisierung, sondern Aufgrund einer Verlagerung der Arbeitsplätze ins Ausland. Wie in der ersten industriellen Revolution wurden viele Arbeitsplätze abgebaut. Das bedeutete nicht, dass es insgesamt weniger Arbeitsplätze gibt, da durch die neuen Umstände auch neue Arbeitsplätze entstanden sind.”

Seung kommentiert ferner die allgemeine Einstellung zur Automatisierung der Industrie und meint, dass das Thema aus einer anderen Perspektive betrachtet werden muss: “Wenn Roboter unsere ganze Arbeit machen könnten, warum sollten wir uns dann nicht darüber freuen?”

Auf die unvermeidliche Frage nach Weltuntergangsszenarien, in denen die maschinelle Intelligenz die der Menschen übertrifft und Roboter die Welt übernehmen, antwortete Seung: “Menschen wissen nicht genau, was die wahren Fähigkeiten der KI sind. Dies resultiert aus einem öffentlichen Missverständnis, welches auf Science-Fiction-Filmen basiert. Menschen sind davon überzeugen, dass Roboter alles können. In Wirklichkeit sind Roboter immer noch sehr ungeschickt.”

Seung weist darauf hin, dass KI-Entwicklungen uns mehr helfen könnten, statt uns zu schaden. “Werden Roboter uns etwas Böses antun?”, fragt er. “Der Grund, warum ich mir darüber keine Sorgen mache, ist der, dass von all den ökologischen und politischen Bedrohungen der Menschheit, Roboter nicht besonders weit oben auf der Liste stehen. Und nicht nur das – ich denke, wenn die Menschheit sich für alle zukünftigen Bedrohungen rüsten will, muss sie so intelligent wie möglich sein. Und das bedeutet, über die fortschrittlichste Technologie zu verfügen. Man kann ein Science-Fiction-Pessimist sein und behaupten, dass sich Roboter vielleicht gegen uns wenden werden, aber man kann auch argumentieren, dass wir Roboter vielleicht nutzen werden, um Gefahren abzuwenden.”

Ein großes Missverständnis ist Seungs Ansicht nach die generelle Überschätzung von KI. “Die Öffentlichkeit denkt, dass KI mehr tun kann, als es der Fall ist.”, sagte er. “Ich gebe mal ein Beispiel: Ich traf jemanden, der wollte, dass künstliche Intelligenz seinen Arzt ersetzt. Dabei gibt es viele Dinge, die auch ein menschlicher Arzt nicht beheben kann. Da sich unser aktueller Ansatz für KI auf die Schulung von Maschinen beschränkt, welche auf dem Fachwissen menschlicher Praktiken basiert, kann die KI auch keine Probleme lösen, welche beste menschliche Experten nicht lösen können. Es ist nicht so, dass die KI plötzlich in der Lage sein wird, Aufgaben besser zu erfüllen als menschliche Experten.”

Die nächsten 50 Jahre KI

Nachdem Samsung in diesem Jahr sein 50-jähriges Jubiläum feiert, erwartet das Unternehmen nun, dass künstliche Intelligenz die nächsten 50 Jahre der Innovation anführt. Auf die Frage, was er für diesen Zeitraum erwartet, sagt Seung: “In 20 bis 30 Jahren werden Roboter in der Lage sein, im Haus zu arbeiten, genau wie Menschen. Es wird ähnlich passieren wie der Fortschritt des Smartphones: Fast jeder hat ein Smartphone – – Milliarden von ihnen werden jedes Jahr verkauft – und das Gleiche wird dannfür Roboter gelten.”

Heimautomation und selbstfahrende Autos auf KI-Basis sind weitere aktuelle Themen. Seung ist sich sicher, dass mit KI ausgestattete Autos Realität werden. Der Zeitplan für ihre Entstehung ist jedoch schwer zu skizzieren. “Die KI wird den Menschen viele Aufgaben im Alltag abnehmen, wie zum Beispiel das Autofahren”, sagte er. “Vielleicht sind selbstfahrende Autos schon nächstes Jahr soweit, oder vielleicht wird es noch 20 Jahre dauern. Aktuell sind sich die Experten nur darüber einige, dass es länger dauern wird als ursprünglich gedacht. Sie sind sich aber weiterhin sicher, dass selbstfahrende Autos kommen werden. Es würde mich freuen zu sehen, dass Samsung an dieser Revolution teilhat, wenn nicht sogar diese Revolution anführt.”

Seung skizziert die potentiellen, noch nicht vollends bekannten, Anwendungen von KI und bemerkt: “Die Auswirkungen, die künstliche Intelligenz auf die Wissenschaft haben könnte, sind enorm. KI kann zur Beschleunigung der wissenschaftlichen Forschung eingesetzt werden. Langfristig wird sie große Auswirkungen auf Bereiche wie Materialtechnik und Chemie haben. Nehmen wir an, ein Pharmaunternehmen möchte ein neues Molekül mit bestimmten Eigenschaften entwickeln – KI könnte dieses Vorhaben erleichtern und beschleunigen. KI wird also nicht nur auf Technologie angewendet – sie wird auch für wissenschaftliche Entdeckungen genutzt, die dann den Fortschritt der Technologie beschleunigen.”

Seung ist seit 2018 bei Samsung Electronics und ist außerdem Professor am Princeton Neuroscience Institute und am Department of Computer Science. Im Bereich KI-Forschung auf Basis der Neurowissenschaften ist er einer der einflussreichsten Wissenschaftler der Welt. Für Samsung nutzt er seine Erfahrungen und Erkenntnisse auf dem Gebiet der künstlichen neuronalen Netze für die Entwicklung zukünftiger Wachstumsmotoren.

Die Initiative wurde 2014 von der Europäischen Kommission ins Leben gerufen und fördert europäische Startups durch strategische Partnerschaften mit globalen Unternehmen. Zwei der Gründungspartner von SEP – das Beratungsunternehmen Mind the Bridge mit Sitz in Italien und den Vereinigten Staaten und die britische Innovationsstiftung Nesta – veranstalten jährlich die SEP Corporate Startup Stars, um erfolgreiche Partnerschaftsmodelle zwischen Unternehmen und Start-ups zu präsentieren.

Die SEP Corporate Startup Stars Awards werden in sieben Kategorien vergeben, darunter „Accelerator“, „Procurement“, „Investment“, „M&A“ sowie „Open Innovation Approach“. Samsung belegte in diesem Jahr den ersten Platz bei der höchsten Auszeichnung – den „SEP Europe’s Corporate Startup Stars“ – und wurde unter den lokalen Start-ups auf dem Kontinent als sympathischster und konsequentester Unterstützer in Bezug auf Unternehmensbeschleunigung, Einkauf und Investitionen geehrt.

„Die Zusammenarbeit zwischen etablierten Unternehmen und Start-ups kommt beiden zugute. Start-ups erhalten Ressourcen und Marktkenntnisse, um nachhaltig zu wachsen, während ihre Unterstützer von Innovation und kulturellem Wandel angetrieben werden“, kommentiert Jyrki Tapani Katainen, Vizepräsident der Europäischen Kommission für Beschäftigung, Wachstum, Investitionen und Wettbewerbsfähigkeit. „Unternehmen, die gut zusammenarbeiten, sollten als Wegbereiter und Inspiration für Andere anerkannt und ausgezeichnet werden.“

„Die rasante Zunahme der Datenverarbeitung und die Revolution der Kerntechnologien eröffnet unglaubliche Möglichkeiten in fast allen Bereichen“, sagt Roberto Mauro, Managing Director of Europe beim Samsung Strategy & Innovation Center. „Durch die Kombination von Venture-Investitionen mit dem vielfältigen Technologie-Ökosystem von Samsung – das Innovation, Forschung, Einkauf, Vertrieb und Marketing über lokale, regionale und Unternehmenskanäle umfasst – können wir die nächste Welle von Innovatoren in Europa und der ganzen Welt lostreten.“

Samsung arbeitet gezielt mit Start-Ups in Europa zusammen, um die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen in Branchen wie Cybersicherheit, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Banken, Logistik, Mobilität, Immobilien und Bildung zu beschleunigen.

In den vergangenen zwei Jahrzehnten arbeitete Samsung auf der internationalen Bühne unermüdlich daran, ein breites und tiefergehendes Engagement mit einer Vielzahl von Start-up-Communities aufzubauen. Dazu gehören insbesondere die Bereiche Hardware, Software und Dienstleistungen, Mobilfunk, Unterhaltungselektronik sowie Automobilindustrie. Im vergangenen Jahr investierte Samsung mehr als 200 Millionen Dollar in 75 Start-ups weltweit und plant, die Investitionen in Zukunft weiter aufzustocken. Globalen Start-ups und Unternehmen wurde auch der Zugang zu einer großen Bandbreite von Samsung Global Venture Plattformen ermöglicht, darunter:

Roberto Mauro, Managing Director Europe, Samsung Strategy & Innovation Center (rechts) nimmt den SEP Top 1 Europe’s Corporate Startup Stars Awards von Jyrki Tapani Katainen, European Commission Vice-President, entgegen. (© European Union, 2018 / Source: EC – Audiovisual Service / Photo: Lukasz Kobus)

• Samsung Strategy & Innovation Center (SSIC): Die globale Organisation treibt durch Innovationen, Investitionen, Fusionen und Übernahmen die nächste Generation des Wachstums von Samsung Electronics in der New Data Economy voran.
• Samsung Catalyst Fund (SCF): Der mehrstufige Risikokapitalfonds investiert weltweit in strategische Ideen für die Samsung Mobile, Device Solutions und Consumer Electronics Sparten. Die Investitionen in Innovationen erstrecken sich dabei über folgende Bereiche: Künstliche Intelligenz, intelligente Fabrik und Robotik, digitale Gesundheit, autonome Systeme sowie Cloud- und Dateninfrastruktur.
• Samsung NEXT: Samsung NEXT erstellt, erweitert und skaliert transformative Software und Dienstleistungen, um die globale Hardwarebasis von Samsung zu ergänzen. Als ein führender Treiber für die Transformation von Samsung zu einem integrierten Hard- und Softwareunternehmen, vereint Samsung NEXT Produktentwicklung, Investitionen, Fusionen und Übernahmen sowie Partnerschaften unter einem Dach. Die Plattform betreibt einen 150-Millionen-Dollar-Fonds, um in Software- und Dienstleistungsunternehmen in der Frühphase zu investieren.
• Samsung Ventures: Die Organisation tätigt Investitionen in der Frühphase von Unternehmen oder Produktentwicklungen, die für die aktuelle und nächste Generation von Produkten und Dienstleistungen von Samsung relevant sind.
• Samsung Research: Samsung Research treibt durch die Zusammenarbeit mit Universitäten, Forschungsinstituten, Unternehmen und Start-ups Innovationen für die Geschäftsbereiche Unterhaltungselektronik und IT & Mobile von Samsung voran.

Der Förderplan von Samsung sieht noch tiefergehende Beziehungen zur Innovationsgemeinschaft durch Wissensaustausch, Strategiediskussionen, Deal Flow Präsentationen und Kooperationen mit Unternehmen vor, die durch eine Vielzahl von Investitionen und Kommerzialisierungsmaßnahmen finanziert werden. Samsung wird weiterhin daran arbeiten, die Partnerschaften mit Start-ups auf der ganzen Welt zu stärken und auszubauen.

Die Teilnehmer des SEP Europe’s Corporate Startup Stars Awards 2018 (© European Union, 2018 / Source: EC – Audiovisual Service / Photo: Lukasz Kobus

Mit zahlreichen Erfolgen im Bereich der künstlichen Intelligenz zieht Samsung die Aufmerksamkeit von Forschern aus der ganzen Welt auf sich. Erst kürzlich konnte Samsung Research, der Forschungs- und Entwicklungsbereich von Samsung, wiederum Top-Platzierungen in Wettbewerben erreichen, die sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen und somit einen Grundstein für die Implementierung von KI in alltägliche, lebensnahe Anwendungen bilden.

Workshops für automatische Sprachübersetzungen

Im Oktober belegte das Samsung Research R&D Institute Poland (SRPOL) in Zusammenarbeit mit der University of Edinburgh, Großbritannien, den ersten Platz beim International Workshop on Spoken Language Translation (IWSLT), einem der weltweit renommiertesten und gleichzeitig längsten Workshops für automatische Sprachübersetzungen. Damit konnte das polnische Forschungszentrum den IWSLT bereits zum zweiten Mal in Folge für sich entscheiden.

Jedes Jahr im Juni stellt der IWSLT Datensätze zur Verfügung auf deren Grundlage die Teilnehmer Testläufe ihrer Software durchführen können, die dann mithilfe von automatisierten Metriken bewertet werden. In diesem Jahr hatte der IWSLT zwei Aufgaben für die Teilnehmer: Zum einen die ressourcenschonende maschinelle Übersetzung und zum anderen die Sprachübersetzung. Das SRPOL-Team versuchte sich an der ersten Aufgabe. Die Herausforderung dabei war es, eine Technologie zu entwickeln, die trotz geringer Datenbasis und wenig Budget ein adäquates Ergebnis in kürzester Zeit liefert.

Die Aufgabe von Samsung war es, mithilfe der KI-Technologie Texte aus dem Baskischen ins Englische zu übersetzen. Dem SRPOL-Team wurden zunächst begrenzte Datenmengen – etwa eine Million parallele Datensätze von Baskisch zu Englisch in Form von Filmuntertiteln – zur Verfügung gestellt, um das Algorithmenmodell zu trainieren und weiterzuentwickeln. Anschließend nutzte das Team diese Daten, um die auf Baskisch gehaltenen Gespräche ins Englische zu übersetzen. Trotz der Schwierigkeit der vorgegebenen Übersetzungsrichtung und der knappen Datenmenge erzielte das SRPOL-Team den höchsten Bilingual Evaluation Understudy Score (BLEU) von 26,21 – ein Wert, der eine sehr genaue maschinelle Übersetzung bei einer gleichzeitig sehr niedrigen Fehlerquote belegt.

Das Team des Samsung Research’s R&D Institute Poland (SRPOL).

SiRtaKi-Technologie zur Fußgängererkennung

In der Ukraine wird die KI-Expertise von Samsung bereits erfolgreich im Automobilbereich eingesetzt. Im August hat das Samsung R&D Institute Ukraine (SRK) eine Technologie zur Fußgängererkennung mit dem Namen „SiRtaKi“ beim KITTI Vision Benchmark Suite in der Kategorie „Fußgänger-Tracking“ eingereicht. KITTI ist ein gemeinschaftliches Projekt des Karlsruher Institut für Technologie und des Toyota Technological Institute at Chicago und neben „Caltech Pedestrian“ und „CityScapes“ eine der führenden Institutionen in diesem Bereich. Die Erkennung von Fußgängern im Straßenverkehr gilt als eines der komplexesten Themen und größten Herausforderungen im Umfeld des autonomen Fahrens. Die vorgestellte Bildverarbeitungstechnologie ist innerhalb der Branche seither allseits als Benchmark anerkannt.

In der Kategorie werden die KI-Algorithmen auf ihre Fähigkeit getestet, nicht nur Objekte zu erkennen, sondern auch deren Bewegungen zu verfolgen – ein Upgrade gegenüber den bisherigen Technologien, bei denen immer nur eine dieser Erkennungen möglich war. Um das zu ermöglichen, lud das SRK-Team etwa 3.400 Bilder von Fußgängerbewegungen über KITTI herunter und führte „SiRtaKi“ diese Daten zu. Mithilfe von „SiRtaKi“ analysierten die Entwickler dann unzählige Male die Bewegungen und die Laufrichtung einzelner Passanten. Die harte Arbeit zahlte sich aus: Das Team erhielt die beste Bewertung unter den Wettbewerbern für eine hohe Genauigkeit bei der Objektverfolgung.

Eine solche KI-Technologie soll dazu beitragen, neue Möglichkeiten in der Automobilindustrie zu eröffnen. Ziel ist es, sie etwa in autonome Sensoren zu implementieren, um Fußgänger und Objektbewegungen zu erfassen und so die Gefahr auf den Straßen zu reduzieren. Darüber hinaus wird der Algorithmus sicherlich auch Einzug in den Alltag halten und etwa in Haushaltsgeräten und weiteren Technologien zum Einsatz kommen.

Das Team des Samsung R&D Institute Ukraine (SRK).

Lesewettbewerbe für Künstliche Intelligenz

Doch damit nicht genug: Bereits im vergangenen Juli konnte Samsung Research bei gleich zwei der weltweit renommiertesten KI-Lesewettbewerbe den ersten Platz erreichen. Sowohl beim Machine Reading Comprehension (MS MARCO) Wettbewerb von Microsoft und als auch beim Wettbewerb TriviaQA, der von der University of Washington ausgerichtet wird, erreichte man den ersten Platz. In der Web-Kategorie von TriviaQA steht Samsung bis heute auf Platz eins. Im März konnte das Samsung R&D Institute China-Beijing (SRC-B) zudem mit dem Gewinn der International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) ein Zeichen setzen. Die ICDAR ist ein weltweiter Wettbewerb für Technologien rund um die optische Zeichenerkennung.

„Weltweit treibt Samsung Innovationen voran. Die Erfolge bei diversen KI-Wettbewerben zeigen, dass wir führend in der Entwicklung künstlicher Intelligenz und damit verbundener Technologien sind“, sagt Seunghwan Cho, Vice President Samsung Research. „Wir werden weiter daran arbeiten, benutzerorientierte Fortschritte zu realisieren, indem wir KI-Technologien in unsere Produkte und Dienstleistungen einbinden.“

Das von Dr. Kim geleitete Language Understanding Lab erlangte erst kürzlich Aufmerksamkeit, als es bei einem von Microsoft und der University of Washington veranstalteten, weltweiten Leseverständniswettbewerb für maschinelles Lesen eine Top-Platzierung erreichte. Der Samsung Newsroom besuchte das Samsung Research AI Center in Seocho-gu, Korea, um mit Dr. Kim ein Interview zur Performance von KI in solchen Wettbewerben zum maschinellen Lesen zu führen und über die Zukunft von KI-Algorithmen zu sprechen.

Jihier Kim, Head of Language Understanding Lab bei Samsung Research.

Erzählen Sie uns von den Wettbewerben MS MARCO und TriviaQA von Microsoft und der University of Washington, bei denen ihr Team jeweils den ersten Platz erreicht hat.

Es gab in letzter Zeit einige Leseverständniswettbewerbe für maschinelles Lesen, bei denen künstliche Intelligenz Lösungsmöglichkeiten für bestimmte Probleme aufzeigen sollte. MS MARCO und TriviaQA gehören zu den Top Fünf der Leseverständniswettbewerbe für maschinelles Lesen. Bei diesen Veranstaltungen werden KI-Algorithmen getestet, ob sie in der Lage sind Fragen zu verstehen, zu analysieren und passende Antworten formulieren zu können. Diese Tests basieren auf Suchanfragen von Internetnutzern und den entsprechenden Suchergebnissen.

Was war der Schlüssel zum Sieg bei diesen Wettbewerben, die ja durchaus ein sehr hohes Level an technischem Knowhow erfordern?

Der ConZNet Algorithmus, der vom Language Understanding Lab bei Samsung Research entwickelt wurde, überzeugt mit einer verbesserten Intelligenz: Er bezieht natürliche Sprachformen und reale Benutzerumgebungen in seine Berechnungen ein und berücksichtigt zum Beispiel, wie Menschen im Kontext des Internets Fragen stellen und beantworten. Das ist einer der Gründe, warum wir die Wettbewerbe gewinnen konnten. Bei diesen geht es um KI-Fähigkeiten in realen Anwendungsumgebungen. Tatsächlich war unser Algorithmus in Tests, bei denen ein Absatz analysiert, oder eine Frage beantwortet werden musste, nicht so weit wie die Algorithmen unserer Mitstreiter. Da solche Funktionen bei KI-Technologien, die sich auf reale Anwendungsumgebungen beziehen, aber eine untergeordnete Rolle spielen, setzen wir auf andere Tests, wie etwa MS Marco, und entwickeln uns in diesem Feld stetig weiter.

Werden die Algorithmen, die bei den Wettbewerben gewinnen konnten, tatsächlich auch in Lösungen für Endkunden zum Einsatz kommen?

Erst neulich gab es ein Open Lab Event, um die Labore von Samsung Research anderen Abteilungen bei Samsung Electronics vorzustellen. Bei dieser Veranstaltung hatten wir Gespräche zu KI-Algorithmen mit Ingenieuren aus den Bereichen Hausgeräte und Mobile. Auch andere Abteilungen, die mit Kundenservice zu tun haben, zeigten Interesse an unserer Arbeit, da KI-basierte Kundenservices, wie etwa Chatbots, ein aktuelles Thema sind. Natürlich hoffen wir, dass unsere Technologien von Samsung Electronics übernommen werden und in die Produkte einfließen.

Dr. Kim und die Entwickler des Language Understanding Lab bei Samsung Research treffen sich zur gemeinsamen Ideenfindung.

Wie sieht Ihr Plan für die Weiterentwicklung von KI-Technologien mit Bezug auf Sprachverständnis aus?

ConZNet ist ein Akronym für „Context Zoom-in Network“. Der Name verdeutlicht, dass es enorm wichtig ist, den Kontext einer Aussage zu verstehen. Wir müssen die KI-Technologie dahingehend weiterentwickeln, dass sie kurze Sätze verstehen und analysieren kann. KI-Algorithmen müssen aktuelle Nachrichten analysieren können, anstatt nur bestehende Datensätze in ihre Berechnungen einzubeziehen. So können wir sie dazu bringen, passendere Antworten auf Fragen zu geben. Außerdem arbeiten wir daran, dass ein KI-Algorithmus selbständig Aussagen wie „es gibt leider keine passende Antwort auf Deine Frage“ treffen kann. Das sogenannte „Abweisungs-Problem“ ist jedoch eine KI-Technologie, die große technische Schwierigkeiten mit sich bringt.

Was ist Ihr übergeordnetes Ziel bei der Weiterentwicklung von KI-Technologie?

Die Stärken von Samsung im Bereich der künstlichen Intelligenz sind die vielfältigen Erfahrungen, das Unternehmen hier vorweisen kann. Das sind zum einen die Erfahrungen mit Hinsicht auf die Verbindung zwischen Maschinen und Anwendungen. Zum anderen sind es die vielfältigen Kundenanforderungen im Internet der Dinge (IoT), das auf der vielfältigen Produktpalette von Samsung Electronics basiert. Diese Erfahrungen sowie die Zusammenarbeit mit globalen Partnern aus der Industrie werden dabei helfen, das Ziel der Entwicklung eines anwenderorientierten KI-Systems zu erreichen. Samsung Electronics hat erst kürzlich damit begonnen, globale KI-Zentren einzurichten. Wir werden die Arbeit mit den KI-Experten in den neuen Zentren leiten.

Samsung Research, das Forschungs- und Entwicklungszentrum der Endgerätegesparte von Samsung Electronics hat gleich zwei erste Plätze bei weltweiten Leseverständniswettbewerben für maschinelles Lesen durch künstliche Intelligenz (KI) belegt. Kürzlich erreichte Samsung Research den ersten Platz im MAchine Reading COmprehension-Wettbewerb (MS MARCO) von Microsoft. Auch beim Wettbewerb „TriviaQA“ ¹ , der von der University of Washington ausgerichtet wurde, konnte Samsung Research die Leistungsfähigkeit seines KI-Algorithmus durch eine hervorragende Leistung unter Beweis stellen.

MS MARCO und TriviaQA gehören zusammen mit SQuAD der Stanford University und NarrativeQA von DeepMind zu den wichtigsten Wettbewerben für maschinelles Leseverständnis. Renommierte Universitäten auf der ganzen Welt und globale Unternehmen im KI-Bereich wie Samsung messen sich bei diesen Wettkämpfen miteinander.

Der Begriff „maschinelles Leseverständnis“ beschreibt den Prozess, wenn ein KI-Algorithmus, Daten analysiert und aus eigener Kraft eine optimale Antwort auf eine Frage findet. Für MS MARCO und TriviaQA werden KI-Algorithmen auf ihre Fähigkeit getestet, Sprache bei menschlichen Fragen und Antworten zu verarbeiten und schriftlichen Text in verschiedenen Dokumenttypen bereitzustellen, wie etwa bei Nachrichtenartikeln und Blogbeiträgen.

Beim MS MARCO-Wettbewerb beispielsweise werden zehn Web-Dokumente für eine bestimmte Anfrage zusammengestellt, für die ein KI-Algorithmus eine optimale Antwort finden soll. Die Anfragen werden zufällig aus einer Million Nutzeranfragen auf Bing, der Microsoft-Suchmaschine, ausgewählt. Die Antworten der KIs werden statistisch ausgewertet, indem geschätzt wird, wie nahe sie einer menschlichen Antwort kommen. Dieser Test wurde speziell für die Frage entwickelt, wie gut ein KI-Algorithmus reale Probleme löst.

Samsung Research beteiligte sich mit ConZNet an den Wettbewerben. ConZNet ist ein vom AI Center (KI-Zentrum) des Unternehmens entwickelter KI-Algorithmus, der die Reinforcement-Learning-Technik ² (bestärkendes Lernen) unterstützt, dem derzeit fortschrittlichsten Algorithmus im Bereich maschinelles Lernen. Bestärkendes Lernen fördert die maschinelle Intelligenz, indem es bestimmte Verhaltensweisen belohnt und so Anreize zur selbständigen Weiterentwicklung der KI liefert.

Da der weltweite Wettbewerb bei der Entwicklung von KI-Technologien immer mehr anzieht, sind Wettkämpfe in den Bereichen Computer Vision (Technologien zur Analyse von Zeichen und Bildern) und visuelle Fragen und Antworten zur Lösung von Problemen mit Hilfe von Bildern von Zeichen sowie maschinelles Leseverständnis weit verbreitet. Die Pekinger Niederlassung von Samsung Research gewann im März die International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), die von der International Association of Pattern Recognition (IAPR) veranstaltet wurde und gehört damit zu einer Spitzengruppe für globale Computer Vision Tests. Der ICDAR ist der einflussreichste Wettbewerb im Bereich der Optical Character Recognition (OCR) Technologien.

„Wir entwickeln einen KI-Algorithmus, um Nutzern im Alltag einfacher und bequemer Antworten auf ihre Anfragen zu geben“, sagt Jihie Kim, Head of Language Understanding Lab bei Samsung Research. „Bei Samsung wird aktiv darüber diskutiert, den ConZNet KI-Algorithmus bei Produkten, Diensten, beim Kundenservice und der Entwicklung neuer Technologien einzusetzen.“

¹ Bei Wettbewerben wie MS MARCO und TriviaQA ist es Teilnehmern erlaubt zu jeder Zeit teilzunehmen. Die Ergebnisse variieren hierbei aufgrund von verschiedenen Echtzeit-Testergebnissen.

² Die Reinforcement-Learning-Technik ist der derzeit fortschrittlichste KI-Algorithmus in Bezug auf maschinellem Lernen. Fortschrittliche KI-Technologie, wie etwa AlphaGo, verbessert das maschinelle Lernen mithilfe dieser Technologie.