Das deutsche Bundesministerium für Forschung, Raumfahrt und Technologie (BMFTR) fördert das Projekt AALearning, das maschinelles Lernen in physikalischen Anwendungen besser, sicherer und nachvollziehbarer machen will.

Richard Sutton, einer der Pioniere des verstärkenden Lernens (Reinforcement Learning), warnt, die heutige KI-Forschung, die auf immer größere Sprachmodelle setze, bewege sich in eine Sackgasse. Anstelle von Modellen, die ihr gesamtes Wissen in einer Trainingsphase erwerben, setzt er auf...

Das maschinelle Lernen hat sich in den letzten Jahren zu einer der bedeutendsten Technologien im IT-Sektor entwickelt und beeinflusst nahezu jeden Aspekt unseres Lebens. Von personalisierten Empfehlungen bis hin zu selbstfahrenden Autos: Maschinelles Lernen ist überall.

OpenCV, die freie Bibliothek für Bildverarbeitung und maschinelles Sehen, ändert in Version 4.5.0 unter anderem die BSD-Lizenz in eine Apache-2.0-Lizenz. Die soll das Projekt besser gegen potenzielle Patentverletzungen absichern.

Das Insight Toolkit (ITK) ist in Version 5.0.0 erschienen. Die setzt nun auf C++-11, verbessert den Python- und Multithreading-Support.

In großen Datenmengen Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen daraus zu ziehen ist längst der Job von Computern. Mit der Open-Source-Software Knime lassen sich viele Verfahren des maschinellen Lernens einfach und kostenlos zu Hause ausprobieren.

Neben einer Reihe von Bugfixes unterstützt Tensorflow 1.6.0 Fast-Fourier-Transformationen im XLA und verbessert die Dokumentation.

Das Deep-Learning-Projekt Google Brain will mit KI-Software aus mehreren Dokumenten automatisch Wikipedia-Artikel generieren. Ein neues Paper zeigt den Stand der Dinge.

Amazon nimmt den Wettbewerb um maschinelle Übersetzungen mit Google oder Microsoft auf und hat jetzt seinen eigenen Übersetzungsservice Amazon Translate vorgestellt.

Mehrere Spielefirmen und AI-Entwickler wollen künstliche Intelligenz im Universe-Projekt voranbringen. Sie möchten mit verteilten Agents, die viele verschiedene Spiele und Aufgaben bewältigen, eine universeller einsatzbare KI entwickeln. Die Community kann helfen.

Google hat mit Tensor-Flow eine neue Deep-Learning-Software vorgestellt, die unter einer Open-Source-Lizenz steht. Sie löst den Vorgänger Dist-Belief ab, der es zu einiger Bekanntheit brachte.

Facebook AI Research (FAIR) veröffentlicht einige schnelle Deep-Learning-Module für Torch, eine Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen und Sehen, unter einer Open-Source-Lizenz.