Deepmind, ein Tochterunternehmen von Google, hat erstaunliche Fortschritte im Bereich der KI gemacht, indem es schnell Probleme gelöst hat, die Wissenschaftler lange Zeit vor ein Rätsel gestellt haben. Erst kürzlich haben sie ihre Talente eingesetzt, um einen mathematischen Prozess zu beschleunigen.
Googles Tochterunternehmen Deepmind hat mit seinen KI-Technologien bereits bedeutende Durchbrüche in einer Reihe von wissenschaftlichen Fachgebieten erzielt. Der jüngste Erfolg der Forscher liegt in der Mathematik: Die Software hat einen Weg gefunden, die Multiplikation von Matrizen zu beschleunigen.
KI-Anwendung, hat mathematischen Prozess nach 50 Jahren abgeschlossen
Die Matrixmultiplikation ist ein komplexes mathematisches Verfahren, das in digitalen Anwendungen wie Simulationen, maschinellem Lernen und der Anzeige von Bilddateien auf Bildschirmen eingesetzt werden kann.
Der deutsche Mathematiker Volker Strassen hat 1969 die bisher kürzeste Methode zur Multiplikation von zwei sogenannten Vier-mal-vier-Matrizen entwickelt. Insgesamt 49 Schritte umfasst der Rechenweg von Strassen.
Mit nur 47 Schritten übertrifft die KI-Anwendung von Deepmind ihre Vorgängerversion. Dieser schnellere Prozess könnte in Zukunft Zeit und Geld sparen, da weniger Energie benötigt wird.
Die Forscherinnen und Forscher fanden heraus, dass die Mathematik dreidimensionaler Objekte mit einer ganz neuen Form von Primzahlen dargestellt – und gelöst – werden kann, die sie “Primepipes” nannten Laut MIT Technology Review ist das ein “erstaunliches Ergebnis” Le Gall ist Mathematiker an der Nagoya Universität in Japan und erklärt, wie häufig die Matrixmultiplikation im Alltag verwendet wird: “Normalerweise benutzt man Matrizen für alles, was man numerisch lösen will”, sagt er. Er fügt hinzu, dass die Beschleunigung des Rechenvorgangs “eines der wichtigsten offenen Probleme in der Informatik” ist
Das Problem wird zu einem Spiel für die Deepmind-KI
Wenn wir zwei Matrizen miteinander multiplizieren wollen, gibt es eine Menge Möglichkeiten, das zu tun. Thomas Hubert, der das neue Projekt bei Deepmind geleitet hat, hat es am besten ausgedrückt: “Die Anzahl der möglichen Aktionen ist fast unendlich.” Die Komplexität steigt ins Unermessliche, wenn man versucht, den effizientesten Weg zu finden.
Um dieses Problem mit einer KI-Anwendung zu lösen, haben er und sein Team ein dreidimensionales Brettspiel entwickelt. Die Multiplikationsaufgaben sind das Spielbrett, und jeder Zug ist ein Lösungsschritt. Indem sie einzelne Züge aneinanderreihen, erstellen sie einen Algorithmus. Eine für Spiele entwickelte KI-Anwendung namens Alpha Tensor – eine neue Version von Alpha Zero – soll dann dieses Spiel mit so wenigen Zügen wie möglich durchspielen.
Der spielerische Ansatz von Alpha Tensor hat nicht nur bei der Multiplikation von Vier-mal-Vier-Matrizen zum Erfolg geführt, sondern auch die Anzahl der erforderlichen Schritte für andere Matrixgrößen reduziert. In einigen Fällen bestätigt diese Reduzierung die bestehende Mindestanzahl von Schritten.
Das Forschungsteam nutzte dann Alpha Tensor, um Algorithmen speziell für Nvidia V100 GPU und Google TPU Prozessoren auszuwählen. Diese Algorithmen waren schneller als alle zuvor auf den ausgewählten Prozessoren verwendeten und vollendeten die Matrixmultiplikation 10-20% schneller.
Die Ergebnisse aller Forschungen sind in einem Artikel zusammengefasst, der in der Zeitschrift Nature veröffentlicht wurde.
Zusammenfassung
Die KI von Deepmind hat einen Weg gefunden, die Multiplikation von Matrizen zu beschleunigen, was in Zukunft Zeit und Geld sparen könnte. Die Forscherinnen und Forscher haben auch ein dreidimensionales Brettspiel entwickelt, das bei diesem Prozess hilft. Der spielerische Ansatz von Alpha Tensor hat zum Erfolg bei der Multiplikation von Vier-mal-Vier-Matrizen geführt und die Anzahl der erforderlichen Schritte für andere Matrixgrößen reduziert.
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