IntraFind 11.01.2021, 09:35 Uhr

KI-Trends für 2021

Transfer Learning, Cross Lingual Word Embeddings und grüne KI: IntraFind erläutert drei zentrale KI-Trends für das kommende Jahr.
Franz Kögl, Vorstand von IntraFind, dem Spezialisten für Enterprise Search und Content Analytics.
(Quelle: IntraFind )
Auch im Jahr 2021 wird die Künstliche Intelligenz (KI) der IT-Welt wieder ihren Stempel aufdrücken. IntraFind, Spezialist für Enterprise Search und KI, beleuchtet drei Trends für textfokussierte KI und Natural Language Processing, die dabei eine wichtige Rolle spielen.
1. Transfer Learning. Nach 2020 bleibt Transfer Learning auch in diesem Jahr ein zentraler KI-Trend. Transfer Learning ist eine spezielle Methode des maschinellen Lernens und ermöglicht, neuronale Netze, die bereits für einen bestimmten Zweck vortrainiert sind, als Ausgangspunkt für eine andere Aufgabe zu verwenden. Das bereits Gelernte eines trainierten Netzes wird dadurch für ein neues Projekt nutzbar gemacht. Das Trainieren eines neuronalen Netzes ist durch diese Methode deutlich weniger rechenintensiv und zeitaufwändig, die Menge der erforderlichen Trainingsdaten sinkt erheblich. Transfer Learning wird die Demokratisierung von KI weiter voranbringen und ihren flächendeckenden Einsatz in der Unternehmenswelt weiter beschleunigen. Bislang funktionierte KI in Unternehmen nämlich nur dann besonders gut, wenn sie viele Daten besitzen – was in der Praxis selten der Fall ist – und maßgeschneiderte Modelle nutzen.
2. Cross Lingual Word Embeddings. Zahlreiche Anwendungen des Natural Language Processing (NLP) stehen nur für die wichtigsten europäischen Sprachen zur Verfügung – häufig sogar ausschließlich für Englisch. Ein wichtiger Grund dafür ist, dass die Ausdehnung von NLP-Modellen auf neue Sprachen üblicherweise die zeitaufwändige Annotation komplett neuer Datensätze erfordert und sehr rechenintensiv ist. Für weniger verbreitete Sprachen stehen aber auch häufig gar nicht genügend Trainingsdaten zur Verfügung. Abhilfe können hier multilinguale Modelle mit so genannten Cross Lingual Word Embeddings (CLWEs) schaffen. Diese CLWEs nutzen die Tatsache, dass viele Sprachen semantische Ähnlichkeiten aufweisen. Sie erfassen diese Ähnlichkeiten und können Wörter in mehreren Sprachen in einem gemeinsamen Vektorraum darstellen.
3. Grüne KI. Künstliche Intelligenz durchdringt immer mehr Bereiche des Lebens und der Wirtschaft. Dementsprechend stark wächst auch der ökologische Fußabdruck, den sie beim Training von Algorithmen und ihrem Einsatz hinterlässt. Vor dem Hintergrund des steigenden Bewusstseins für Umweltschutz und Klimawandel gewinnt deshalb grüne KI immer mehr an Bedeutung. So wird beispielsweise verstärkt an Algorithmen geforscht, die weniger Energie, weniger Speicher und weniger Kommunikationsbandbreite benötigen. Auch die Energieversorgung und Effizienz der für KI genutzten Rechenzentren kommt immer öfter auf den Prüfstand. Ein weiterer wichtiger Aspekt von grüner KI ist der Einsatz von Algorithmen, um Energieerzeugung, den Betrieb der Netzinfrastruktur und die Energienutzung möglichst effizient zu gestalten.
"Im nächsten Jahr wird die Demokratisierung der KI weiter Fahrt aufnehmen. Durch Transfer Learning können viele Bürotätigkeiten vereinfacht werden, ohne dass für jede einzelne davon große Datenmengen gesammelt und maßgeschneiderte Modelle entwickelt werden müssen. Wir haben unsere Produkte auf genau die betriebliche Realität hin optimiert, damit jeder Mitarbeiter letztlich selbst ohne KI-Experten mit sehr wenig zeitlichem Aufwand für das Training der KI-Verfahren seine Leistungsfähigkeit verbessern kann und damit dem Unternehmen hilft, Kosten zu sparen und seine Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern", sagt Franz Kögl, Vorstand der IntraFind Software AG. "Aber auch das Thema Nachhaltigkeit wird an Momentum gewinnen."

Das könnte Sie auch interessieren