Im Rahmen der Forschung soll die Erfahrung von Google im Bereich Cloud mit der Expertise des DFKI in angewandter KI kombiniert werden. Das DFKI ist in der Verwendung der Fördermittel frei und wird die Forschung in den vier geförderten Projekten eigenständig vorantreiben. Die Ergebnisse sollen in Form von wissenschaftlichen Arbeiten veröffentlicht werden. Fachkundige von Google Cloud helfen dabei, umfangreiche Rechenarbeiten im maschinellen Lernen (ML) und die Speicherung von großen Datenmengen in der Cloud durchzuführen. Im Zuge dessen kann das DFKI Kompetenzen im Bereich Cloud Computing erweitern.
Mehr über die vier Forschungsprojekte:
- Private Data Adapters for ML: In diesem Projekt soll das Problem des Kaltstarts bei Anwendungen des ML für private Datensätze angegangen werden. Dieses Problem tritt auf, wenn nicht genügend gelabelte Daten für das Training von ML-Modellen zur Verfügung stehen, was die Entwicklung effektiver Lösungen behindert.
- Sovereign Cloud: Secure integration of business expert knowledge into large language models: Große Sprachmodelle sollen mit den neuesten Methoden der Künstlichen Intelligenz in die Webseiten des DFKI integriert werden. Damit können nicht nur einfache Fragen gestellt werden (“Wer ist CEO”?), sondern auch Dinge erfragt werden, die sonst kaum ersichtlich oder nur sehr schwer kombinierbar sind.
- End-to-End Active Learning Framework for Medical Image Annotation: Die Annotation von Daten ist ein essentieller, aber auch zeitaufwändiger und kostspieliger Prozess. Ein besonders effektiver Ansatz ist das sogenannte "Aktive Lernen" durch Maschinen. Aktives Lernen verbessert Modelle des ML durch die strategische Auswahl der informativsten Datenpunkte für die Kennzeichnung, was zu einem schnelleren und effizienteren Lernen führt. Forschende am DFKI in Niedersachsen haben hierfür eine künstliche Intelligenz mit dem Namen “MedDeepCycAL” entwickelt, die aktives Lernen in der medizinischen Bildgebung bereitstellt.
- Scaling on-premise GPU cluster to the cloud: Für das Trainieren und Fine-Tuning von Sprachmodellen und anderen Deep-Learning-Modellen sind groß-skalige Berechnungen nötig, die maßgeblich auf spezialisierten Recheneinheiten, sogenannten Graphic Processing Units (GPUs) ausgeführt werden. Das DFKI hält entsprechende Computer-Cluster in seinen eigenen Rechenzentren vor, allerdings kann es passieren, dass der Bedarf das Angebot übersteigt, z.B. vor wissenschaftlichen Konferenzen. Das Projekt soll die Erweiterung der bestehenden GPU Ressourcen in die Cloud ermöglichen, wenn ein entsprechender Bedarf besteht. Es handelt sich hierbei um einen Proof of Concept (POC), der die Grundlagen für Cloud Deployments on demand legen soll. Im Fokus steht hier insbesondere Infrastructure as Code.
Google ist seit 2015 Gesellschafter des DFKI. Das DFKI war das erste Forschungsunternehmen in Europa, an dem sich Google durch eine Kapitaleinlage und einen Sitz im Aufsichtsrat beteiligt hat. Die Zusammenarbeit zwischen Google und DFKI ist vielfältig. So vergibt das IT-Unternehmen regelmäßig Forschungs- und Entwicklungsaufträge an das DFKI.
Zum Nachlesen
- DFKI (06.05.2024): KI für die Cloud – DFKI und Google erweitern Partnerschaft
