ABU DHABI, 27. Februar 2024 (WAM) - Im Einklang mit dem diesjährigen Thema des Innovationsmonats der VAE - "Einflussreiche Innovationen" - feiert die Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) ihre weltweit führende Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) für industrielle Anwendungen.
Die Universität betreibt weiterhin Spitzenforschung und fördert ein Ökosystem von KI-Fachleuten, so dass Abu Dhabi zu einem globalen Zentrum für KI-Innovationen werden kann. Kürzlich feierte das MBZUAI Incubation and Entrepreneurship Centre (MIEC) 22 Absolventen seiner ersten Runde von Entrepreneurship-Kursen, die sie mit den unternehmerischen Fähigkeiten, Werkzeugen und Netzwerken ausstatteten, die sie für die Vermarktung ihrer KI-Lösungen in den VAE benötigen.
Anlässlich des VAE-Innovationsmonats stellen wir hier fünf der einflussreichsten Innovationen vor, die MBZUAI und seine Partner seit seiner Gründung im Jahr 2019 hervorgebracht haben:
1 - Jais - das weltweit fortschrittlichste arabische Großsprachenmodell (LLM)
Die Open-Source-Veröffentlichung von Jais, dem weltweit hochwertigsten arabischen LLM, hat die Vorteile der generativen KI für mehr als 400 Millionen Arabischsprecher weltweit zugänglich gemacht. Jais, dessen Name vom höchsten Berg der Vereinigten Arabischen Emirate inspiriert ist, ist ein Projekt, das von Core42 (einem G42-Unternehmen) in Zusammenarbeit mit MBZUAI und Cerebras Systems geleitet wird. MBZUAIs Einfluss auf die LLM-Forschung geht über Jais hinaus, da es sich weiterhin für grüne LLMs und unterrepräsentierte Sprachen einsetzt und volle Transparenz zur Dezentralisierung der LLM-Ausbildung und -Entwicklung durch seine Institution of Foundational Models (IMF) und das LLM360-Framework, eine gemeinsame Initiative mit Petuum und Cerebras Systems, unterstützt.
2 - AI Operating System (AIOS) - Ökologisierung der KI
Die KI trägt zwar zur Bekämpfung des Klimawandels bei, indem sie die Industrie effizienter macht, doch hat die KI selbst einen beträchtlichen Kohlenstoff-Fußabdruck. Um dem entgegenzuwirken, leistete die Universität Pionierarbeit mit dem AI Operating System (AIOS), einer Technologie, die die drei großen Kosten der KI-Berechnung - Energie, Zeit und Talent - erheblich reduzieren soll. AIOS von MBZUAI senkt die Energiekosten für die KI-Berechnung, indem es die Modelle kleiner, schneller und effizienter macht und weniger auf teure Hardware für die KI-Erstellung angewiesen ist. Kleinere Modelle benötigen zum Trainieren weniger Rechenleistung als größere Modelle. AIOS beschleunigt auch direkt die Rechenoperationen, die mit dem Training und der Bereitstellung von KI-Modellen verbunden sind, was die für das Training benötigte Zeit weiter reduziert. Die Fakultät und die Forscher arbeiten auch an mehreren anderen Forschungsprojekten im Bereich der Nachhaltigkeit, die dazu beitragen sollen, die globale Erwärmung auf 1,5 Grad Celsius zu begrenzen.
3 - US-Patent für KI-basierte Handschrifterzeugung
Ein Team des MBZUAI hat eine Computer-Vision-Lösung entwickelt, die auf der Grundlage relativ kleiner Eingabeproben individuelle Handschriften nachahmen kann. Die Universität erhielt ihr erstes US-Patent für diese Technologie, die eine Reihe potenzieller Anwendungen bietet, u. a. als Hilfsmittel für Menschen, die die Fähigkeit zu schreiben verloren haben, und als Anwendung zur Verbesserung der Fähigkeit von Maschinen, handgeschriebene Schrift zu verstehen und in digitalen Text zu übertragen. Die Erfindung ist eine von 20, die MBZUAI-Fakultät und -Studenten derzeit bei internationalen Patentorganisationen angemeldet haben, und unterstreicht das Engagement der Universität für die Umsetzung von Spitzenforschung in Innovation.
4 - Einsatz von KI für die Fernüberwachung und Triage von Patienten
Dozenten und Forscher am MBZUAI nutzen einen multidisziplinären KI-Ansatz, um eine intelligente Versorgung für die Fernüberwachung von Patienten zu gewährleisten und die Belastung der Gesundheitsnetze durch die alternde Weltbevölkerung zu verringern. Das Team des MBZUAI hat neuartige Algorithmen für die Erkennung menschlicher Aktivitäten entwickelt; es hat bereits bedeutende Fortschritte erzielt und mehrere Hardware-Prototypen entwickelt, die wichtige Funktionen für das System bereitstellen werden. Sie werden diese Prototypen weiter testen und optimieren und streben eine Zusammenarbeit mit einer Gesundheitsklinik an, um die Wirksamkeit des Systems bei der Überwachung der Gesundheit und Sicherheit älterer Menschen zu untersuchen. In einigen Jahren soll das System kommerzialisiert und in Krankenhäusern, Kliniken und der nächsten Generation von intelligenten Häusern für ältere Menschen, z. B. in Rentnerdörfern und Gemeinden für über 50-Jährige, eingesetzt werden. Parallel dazu wird viel an der Gesundheitsfürsorge im Metaversum oder an digitalen Zwillingssystemen für Menschen jeden Alters und mit unterschiedlichen Fähigkeiten gearbeitet, die von zu Hause aus betreut werden können.
5 - Erzeugung fotorealistischer 3D-Avatare mit hoher Wiedergabetreue für virtuelle Telepräsenz
Ein Forscherteam des MBZUAI Metaverse Centre (MMC) und Mitarbeiter der ETH Zürich, von Vin AI und Pinscreen haben eine neue Technologie vorgestellt, mit der fotorealistische 3D-Avatare mit hoher Wiedergabetreue aus einem einzigen Foto erzeugt werden können, das mit einer Webcam und möglicherweise integrierten Sensoren eines VR-Headsets animiert werden kann. Unter dem Namen VOODOO 3D glauben die Forscher, dass diese Telepräsenztechnologie die herkömmlichen Videokonferenzen ablösen wird und dass Menschen in Zukunft aus der Ferne in 3D kommunizieren, interagieren und zusammenarbeiten werden, als ob sie sich im selben Raum befänden. Im Vergleich zu bestehenden Methoden ist dieser neue generative KI-Ansatz 3D-fähig, d. h. er kann konsistente Ausdrücke und Ähnlichkeiten aus beliebigen Ansichten oder von beliebigen Personen in Echtzeit erzeugen, was diese Lösung für holografische Displays und VR-Headsets geeignet macht. Die Methode basiert auf einem neuen Ansatz namens volumetrische Entflechtung, der KI nutzt, um vollständig zu analysieren, wie ein Gesicht, seine Mimik und seine Pose in einem neuronalen 3D-Strahlungsfeld aussehen würden, wenn ein beliebiges 2D-Eingabefoto vorliegt. Das Team arbeitet nun an der Integration in gängige VR-Headsets und plant, die Lösung als Open Source zu veröffentlichen, um die Übernahme der Technologie durch die akademische Gemeinschaft zu fördern.
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