DeepMind führt KI ein, um neue Wege zu finden, um mathematische Berechnungen zu lösen, die in Ihren Telefonen verwendet werden

Haben Sie jemals versucht, die Matrizenmultiplikation in Mathematik zu lösen? Wenn Sie schon in der Schulzeit waren, wissen Sie, dass es nicht so schwierig ist, aber wussten Sie, dass es in allen Lebensbereichen verwendet wird, von der Bildverarbeitung auf Smartphones über das Erkennen von Sprachbefehlen bis hin zum Erstellen von Grafiken für Computerspiele?

Und es wird mit jedem Schritt komplexer, da immer mehr Rechenprozesse involviert sind. Googles Deep Mind hat jetzt ein neues System der künstlichen Intelligenz vorgestellt, das neue effiziente und nachweislich korrekte Algorithmen für grundlegende Aufgaben wie die Matrixmultiplikation entdecken könnte.

Das System mit dem Namen AlphaTensor könnte den schnellsten Weg finden, zwei Matrizen zu multiplizieren, eine Frage, die seit einem halben Jahrhundert offen ist. In einem in der Zeitschrift Nature veröffentlichten Artikel sagten Forscher, dass die Verbesserung der Effizienz von Algorithmen für grundlegende Berechnungen weitreichende Auswirkungen haben kann, da sie die Gesamtgeschwindigkeit einer großen Anzahl von Berechnungen beeinflussen kann.

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LÖSEN DER MATRIX

Matrix findet überall in unserem Leben Verwendung, und obwohl die Matrixmultiplikation eine der einfachsten Formen der Mathematik ist, wird sie äußerst komplex, wenn sie in der digitalen Welt Anwendung findet. Matrix-Operationen werden verwendet, um unter anderem Simulationen zur Vorhersage des Wetters durchzuführen, Daten und Videos zu komprimieren und im Internet zu teilen.

Während lange geglaubt wurde, dass der Standardalgorithmus für die Matrixmultiplikation der beste war, der in Bezug auf die Effizienz erreicht werden konnte, war es der deutsche Mathematiker Volken Strassen, der zeigte, dass es einen besseren und schnelleren Algorithmus gibt, um ihn zu lösen. Forscher waren jedoch lange Zeit nicht in der Lage, größere Versionen zu lösen, und Mathematiker hatten Mühe zu zeigen, wie effizient es möglich ist, zwei Matrizen zu multiplizieren, die so klein wie 3×3 sind.

„AlphaTensor hat Algorithmen entdeckt, die für viele Matrixgrößen effizienter als der Stand der Technik sind. Unsere von KI entworfenen Algorithmen übertreffen die von Menschen entworfenen, was einen großen Schritt nach vorne auf dem Gebiet der algorithmischen Entdeckung darstellt“, sagte DeepMind in einer Erklärung.

EIN SPIEL DER MATRIX

Die Forscher haben das Problem, effiziente Algorithmen für die Matrixmultiplikation zu finden, in ein Einzelspieler-Spiel umgewandelt, und die Anzahl der zu berücksichtigenden möglichen Algorithmen ist viel größer als die Anzahl der Atome im Universum. Sie trainierten AlphaTensor-Agenten mithilfe von Verstärkungslernen, um das Spiel zu spielen, und begannen ohne Wissen über bestehende Matrixmultiplikationsalgorithmen.

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„Durch Lernen verbessert sich AlphaTensor im Laufe der Zeit allmählich, entdeckt historische schnelle Matrixmultiplikationsalgorithmen wie den von Strassen neu, übertrifft schließlich den Bereich der menschlichen Intuition und entdeckt Algorithmen schneller als bisher bekannt. Er verbessert den zweistufigen Algorithmus von Strassen in einem endlichen Feld für das erste Mal seit seiner Entdeckung vor 50 Jahren. Diese Algorithmen zur Multiplikation kleiner Matrizen können als Primitive verwendet werden, um viel größere Matrizen beliebiger Größe zu multiplizieren”, sagte DeepMind.

WAS PASSIERT ALS NÄCHSTES?

Das Team hofft, dass die KI-fähigen Algorithmen die Rechentechnologie viel effizienter machen könnten, und die Flexibilität des Systems, jede Art von Ziel zu berücksichtigen, könnte auch neue Anwendungen für die Entwicklung von Algorithmen anregen, die Metriken wie Energieverbrauch und numerische Stabilität optimieren.

„Wir hoffen, dass unser Papier andere dazu inspirieren wird, KI zu verwenden, um die algorithmische Entdeckung für andere grundlegende Rechenaufgaben zu leiten“, sagten die Forscher.

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