Refine
Document Type
- Article (1)
- Bachelor Thesis (1)
- Master's Thesis (1)
Language
- German (3)
Keywords
- Künstliche Intelligenz (3) (remove)
Institute
Selbstorganisierende Karten sind neuronale Netze, die imstande sind, Daten zu klassifizieren und zu reduzieren. Aus diesem Grund eignen sie sich sehr gut fuer die Steuerung von Robotern, da sie deren Sensoreingangswerte klassifizieren und daraus auf eine Reaktion schließen koennen. Die Architektur und Funktionsweise dieser neuronalen Netze sind der des menschlichen Kortex kuenstlich nachgebildet. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde ein Java-Framework namens JFSOM implementiert, welches nach dem System einer selbstorganisierenden Karte Datenmengen klassifizieren kann. Das Framework ist so entworfen, dass sowohl Eingabedaten als auch Ausgabedaten trainiert werden koennen, um es auch als sensormotorische Karte nutzbarzu machen. JFSOM wurde verwendet, um den Miniaturroboter Khepera nach bestimmten Verhaltensweisen zu steuern. Als Verhaltensweisen wurden eine Hindernisvermeidung, eine Wandverfolgung, eine Korridorverfolgung und eine Objektverfolgung realisiert. Die Wandverfolgung laesst den Roboter aus jedem beliebigen azyklischen Labyrinth herausfinden.
"KI first" braucht Verlierer
(2023)
Aktuell vergeht kaum eine Woche, in der nicht ein Unternehmen den Kampf um die Vorherrschaft im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) aufnimmt. Tech-Konzerne versprechen sich auch von KI-gesteuerten Bildgeneratoren satte Gewinne. Diese ahmen mit synthetischen Mischbildern stilprägende Künstler/innen nach. Dabei wird auf die Rechtslage verwiesen, die eine zustimmungs- und vergütungsfreie Vervielfältigung ihrer Kunstwerke für Trainingszwecke angeblich zulässt. Doch Widerstand von Künstlern/innen hiergegen ist gesellschaftlich dringend geboten und wäre im Übrigen auch rechtlich gedeckt.