AI Talks: Nagele mit Köpfchen

Wir machen heute wieder „Nagele mit Köpfchen“!
Diesmal bei „Nagele mit Köpfchen“: Denkprozesse und Entscheidungsfindung.

Maria ist Forscherin bei DeepMind und hat an der UC Berkeley in Psychologie promoviert. In ihrer Forschung versucht Maria Denkprozesse mathematisch abzubilden und Erklärungen für Verhalten und Entscheidungen zu finden.
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Wir machen heute wieder „Nagele mit Köpfchen“!
Dr. Johannes Nagele, Senior Principal AI Researcher und Consultant bei [at], ist Gastgeber des Podcasts "Nagele mit Köpfchen", in dem er mit KI-Experten über die neuesten Trends in der KI diskutiert. In dieser Folge spricht er mit Michael Kissner. Mit einem Hintergrund in Physik, Mathematik und Computer Vision, ist Micheal Mitbegründer von Akhetonics, einem Unternehmen, das sich auf optisches Computing spezialisiert hat. Micheal erklärt, wie Akhetonics optische Computer entwickelt, die ausschließlich mit Licht arbeiten.
In ihrem Gespräch gehen Micheal und Johannes näher darauf ein, wie optische Transistoren funktionieren und was sie von elektrischen Transistoren unterscheidet. Außerdem erörtern sie die Unterschiede zwischen photonischen und optischen Computern, wobei letztere in der Lage sind, freistrahlende Optik zu erfassen. Micheal betont, dass Akhetonics sich auf die Integration solcher Technologien konzentriert, mit dem Ziel, universelle Prozessoren zu entwickeln, die sowohl KI- als auch kryptografische Anwendungen effizient ausführen können. Ein weiterer interessanter Aspekt des optischen Rechnens, den Johannes und Michael untersuchen, ist das Konzept des reversiblen Computings, bei dem jede Eingabe auf Basis der Ausgabe rekonstruiert werden kann, was Energie spart. Sie sind sich einig, dass optische Computer solche reversiblen Rechenprozesse effizienter ausführen können. In diesem Zusammenhang diskutieren Johannes und Michael auch verschiedene praktische Anwendungen des optischen Computings.
Sowohl Johannes als auch Michael sind zuversichtlich, dass die optische Datenverarbeitung in einigen Jahren marktreif sein wird. Sie sind zuversichtlich, dass es die herkömmliche Elektronik ersetzen und damit einen wesentlichen Beitrag zur Lösung der globalen Energieprobleme leisten wird.
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Literatur zur Episode: Sources of Uncertainty in Machine Learning -- A Statisticians' View
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Wir machen heute wieder „Nagele mit Köpfchen“!
Unser Studio-Gast in Episode 2 ist Dr. Frederike Hermi Petzschner. Sie ist Neurowissenschaftlerin und Professorin an der Brown University für Neurowissenschaften und leitet dort als Co-Direktorin das Programm „BRAINSTORM“. Nachdem sie ihren Bachelor in Physik an einer deutschen Universität absolviert hat, verfolgt sie ihre Leidenschaft, neurowissenschaftliche Forschung in nützliche Anwendungen zu überführen, die die psychische Gesundheit fördern, eine individualisierte Diagnose unterstützen und eine gezielte Behandlung psychischer Störungen ermöglichen, in ihrem akademischen und praktischen Doing.
In dieser Folge finden wir nicht nur heraus, was sich hinter „Computational Psychiatry“, „Embodied AI“ und „Mortal AI“ verbirgt, sondern wir erhalten auch einen Blick in aktuelle Projekte und Initiativen, die Frederike aktiv vorantreibt, wozu u.a. der App-Launch von „SOMA“ zum Schmerz-Tracking oder die Arbeit im Rat für digitale Ökologie zählt.
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Unser Studio-Gast in unserer ersten Episode des neuen Podcasts „Nagele mit Köpfchen“, gehostet von unserem data.musketeer Dr. Johannes Nagele, ist Tristan Stöber. Er ist am „THINK@Ruhr Research Fellow“, ein Institut für Neural Computation, als Neurowissenschaftler tätig und treibt darin seine Leidenschaft für Neural Computation voran.
In dieser Folge finden wir nicht nur heraus, was Spiking Neural Networks sind und was es mit neuropmorphic Hardware und dessen Einsatzpotenziale auf sich hat, sondern wir diskutieren auch die Funding-Prozesse in Deutschland und wie Änderungen nach norwegischem Beispiel des Instituts Simula Research Laboratories dazu beitragen könnten, Europa insgesamt global an die Spitze zu bringen.
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Wenn ihr noch tiefer in die Marterie eintauchen möchtet, solltet ihr euch folgende Seiten nicht entgehen lassen:

• Einstiegslektüre für Neuromorphic Hardware: “Opportunities for neuromorphic computing algorithms and applications” von Schuman et al (2022)
• Erklärung zu der Funktionsweise von Training in Spiking Neural Networks: „Surrogate Gradient Learning in Spiking Neural Networks: Bringing the Power of Gradient-Based Optimization to Spiking Neural Networks“ von Neftci et al. (2019)
• How to Guide für praktische Umsetzung: snnTorch Documentation — snntorch 0.6.4 documentation

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