Jedem seine eigene KI: Microsoft macht Entwicklung jetzt simpel

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Der Software-Konzern Microsoft macht es jetzt wesentlich leichter, eigene KI-Anwendungen zu entwickeln und auf der eigenen Infrastruktur zu betreiben. Ein bereits bekanntes Open Source-Werkzeug wird dafür umfassend auf neue Füße gestellt.

Microsoft bietet bereits seit einiger Zeit eine Software namens "Computational Network Toolkit" (CNTK) an, mit der Entwickler an eigenen KIs auf Basis Neuronaler Netzwerke arbeiten können. Der Umgang damit war bisher aber nicht besonders bequem. Das ändert sich jetzt mit dem zweiten Major Release, das so tiefgreifende Änderungen mitbringt, dass der Anbieter es auch gleich umbenennt: Ab sofort steht es als "Microsoft Cognitive Toolkit" in einer Beta-Fassung auf GitHub bereit.

Die Algorithmen, die sich in dem Paket befinden, stammen ursprünglich aus Forschungsprojekten Microsofts zur Verbesserung der Erstellung von Such-Indizes auf Textbasis, zur automatischen Bildanalyse und zur Spracherkennung. Dort brachten sie so große Erfolge, dass sie umgehend zu einer produktiv einsetzbaren Software weiterentwickelt wurden. Die wohl willkommenste Neuerung für Entwickler dürfte in der neuen Fassung nun darin bestehen, dass sich das Toolkit einfach als Bibliothek in Python- und C++-Projekte einbinden lässt und so wesentlich einfacher genutzt werden kann als bisher. KI-Entwicklung

Single-CPU bis Datacenter

Darüber hinaus gibt es noch einen weiteren Fakt, der stark für die Verwendung des Cognitive Toolkit spricht, wenn man eigene KI-Anwendungen bauen will: Das Toolkit ist von Hause aus extrem stark skalierbar. Je nach Komplexität und Umfang der Daten können Applikationen, hinter denen die Software steht, entweder lokal auf dem Notebook oder auch über mehrere Server hinweg in einem Datenzentrum betrieben werden. Bei Bedarf lassen sich auch Batterien von NVIDIA-GPUs dazuschalten, die Microsoft in seinen Azure-Datenzentren vorhält. Dafür bringt das Paket Routinen mit, die entsprechende Installationen und Konfigurationen umfangreich unterstützen.

Abgesehen davon will Microsoft natürlich auch den Kern des Paketes weiterentwickelt haben: Den Angaben zufolge liefert das Toolkit bei der Datenanalyse eine wesentlich höhere Performance als die Vorgängerversionen. Und dies ist in dem Bereich entscheidend. Denn eine selbstlernende KI benötigt extrem viele Daten, um aus ihnen Muster ableiten und Schlussfolgerungen treffen zu können.

Und dass sich der Rückgriff auf das Cognitive Toolkit wirklich lohnt, will Microsoft anhand von Beispielen zeigen, bei denen es vielleicht nicht zentral eingesetzt wurde, aber immerhin eine nicht zu vernachlässigende Rolle spielte. Dies umfasst beispielsweise die jüngsten Erfolge in der Qualität der Spracherkennung, wo man an menschlichen Profis vorbeigezogen ist. Als ein früher Partner bei der Arbeit mit der Software wird außerdem der Haushaltsmaschinen-Hersteller Liebherr angeführt. Dieser hat ein System entwickelt, bei dem ein Kühlschrank mit intern angebrachten Kameras jederzeit eine komplette Inventarliste zusammenstellen und fehlende Produkte auf die Einkaufsliste des Nutzers setzen kann.
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