Le Centre de recherche allemand pour l'intelligence artificielle, DFKI, le principal institut de recherche allemand axé sur les entreprises dans le domaine des technologies logicielles innovantes basées sur des méthodes d'intelligence artificielle, a annoncé aujourd'hui que NVIDIA avait rejoint l'organisation en tant qu'actionnaire. Cet engagement est une nouvelle étape dans la coopération réussie de longue date entre NVIDIA, le leader de l'informatique accélérée, de l'IA et du calcul haute performance, et DFKI dans le domaine de l'apprentissage automatique et du deep learning.
« Le partenariat entre DFKI et NVIDIA combine nos modèles et procédures sophistiqués avec leurs plates-formes d'intelligence artificielle hautes performances », a déclaré le professeur Dr. Andreas Dengel, chef de site de DFKI Kaiserslautern et directeur scientifique du département de recherche des services de données et de connaissances intelligentes. en tant qu'actionnaire est un autre élément constitutif de notre coopération réussie et ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche sur les réseaux de neurones orientée applications. »
« NVIDIA et DFKI travaillent ensemble pour fournir des outils puissants afin que les scientifiques puissent résoudre les défis les plus complexes de l'IA », a déclaré Ian Buck, vice-président et directeur général de Accelerated Computing chez NVIDIA. "En tant qu'actionnaire de DFKI, nous continuerons à explorer conjointement de nouveaux domaines de recherche qui peuvent bénéficier de l'informatique accélérée."
En combinant les technologies DFKI avec les principales plates-formes d'IA de NVIDIA, les chercheurs et scientifiques de DFKI ont obtenu des résultats remarquables dans l'application, l'explicabilité et l'optimisation des réseaux de neurones et des méthodes d'apprentissage en profondeur ces dernières années.
Pour la première fois, leurs méthodes ont permis de faire la lumière sur les processus de la « boîte noire » du deep learning et de rendre leurs processus décisionnels plus compréhensibles. Dans ce contexte, des recherches ont également été menées sur la façon dont les flux d'informations corrélatifs et de grand volume peuvent être traités conjointement, comme l'image et le son dans l'analyse vidéo.
De la même manière, les goulots d'étranglement dans les architectures peuvent être identifiés et les modèles peuvent être adaptés en conséquence - une base pour l'ingénierie des réseaux de neurones. La puissance de calcul du cluster peut être optimisée, les temps d'inactivité peuvent être minimisés et les méthodes d'apprentissage approfondi peuvent être utilisées de manière économe en énergie.
Source : DFKI
« Le partenariat entre DFKI et NVIDIA combine nos modèles et procédures sophistiqués avec leurs plates-formes d'intelligence artificielle hautes performances », a déclaré le professeur Dr. Andreas Dengel, chef de site de DFKI Kaiserslautern et directeur scientifique du département de recherche des services de données et de connaissances intelligentes. en tant qu'actionnaire est un autre élément constitutif de notre coopération réussie et ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche sur les réseaux de neurones orientée applications. »
« NVIDIA et DFKI travaillent ensemble pour fournir des outils puissants afin que les scientifiques puissent résoudre les défis les plus complexes de l'IA », a déclaré Ian Buck, vice-président et directeur général de Accelerated Computing chez NVIDIA. "En tant qu'actionnaire de DFKI, nous continuerons à explorer conjointement de nouveaux domaines de recherche qui peuvent bénéficier de l'informatique accélérée."
En combinant les technologies DFKI avec les principales plates-formes d'IA de NVIDIA, les chercheurs et scientifiques de DFKI ont obtenu des résultats remarquables dans l'application, l'explicabilité et l'optimisation des réseaux de neurones et des méthodes d'apprentissage en profondeur ces dernières années.
Pour la première fois, leurs méthodes ont permis de faire la lumière sur les processus de la « boîte noire » du deep learning et de rendre leurs processus décisionnels plus compréhensibles. Dans ce contexte, des recherches ont également été menées sur la façon dont les flux d'informations corrélatifs et de grand volume peuvent être traités conjointement, comme l'image et le son dans l'analyse vidéo.
Infrastructure hautes performances pour un traitement efficace
DFKI possède un centre de données d'apprentissage en profondeur très efficace à Kaiserslautern avec plusieurs systèmes NVIDIA DGX dans un réseau InfiniBand, y compris le premier supercalculateur DGX-2 en Europe. La puissante infrastructure permet un grand nombre d'évaluations en peu de temps. Par conséquent, de gros volumes de données, tels que des images satellite haute résolution, peuvent être analysés rapidement.De la même manière, les goulots d'étranglement dans les architectures peuvent être identifiés et les modèles peuvent être adaptés en conséquence - une base pour l'ingénierie des réseaux de neurones. La puissance de calcul du cluster peut être optimisée, les temps d'inactivité peuvent être minimisés et les méthodes d'apprentissage approfondi peuvent être utilisées de manière économe en énergie.
Rendre les technologies innovantes utilisables pour l'industrie
Les chercheurs du DFKI prévoient également de rendre ces percées utilisables pour l'industrie. "Nous travaillons sur la mise à disposition d'algorithmes d'IA complexes pour une utilisation pratique dans l'industrie", a déclaré Andreas Dengel. « L’objectif est un‘ AI Model Store ’où différentes méthodes d’apprentissage automatique sont proposées. Une recherche d'architecture entièrement automatisée fournira les modèles appropriés. Les entreprises peuvent sélectionner celle qui correspond le mieux à leur problème, appliquer leurs données aux méthodes pré-formées et recevoir des commentaires en temps réel. »Source : DFKI
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