Stellen Sie sich vor, Sie schauen auf ein gesponnenes Bild eines Molek\u00fcls. Als Mensch erkennen Sie m\u00fchelos, dass es sich um dasselbe Molek\u00fcl handelt, nur umgedreht. Aus der Perspektive eines maschinellen Lernmodells k\u00f6nnte dieses angepasste Bild jedoch als v\u00f6llig neuer und unerforschter Datenpunkt interpretiert werden. Dieses Dilemma r\u00fcckt eines der grundlegenden Prinzipien der Informatik in den Mittelpunkt: die Symmetrie. Technisch ausgedr\u00fcckt ist ein Molek\u00fcl \"symmetrisch\", wenn seine Grundstruktur durch Transformationen wie Rotation unver\u00e4ndert bleibt. <\/p>\n
Die Bedeutung der Symmetrie wird besonders deutlich, wenn man sie auf den Bereich der Arzneimittelentdeckung anwendet. In diesem Bereich k\u00f6nnte die Unf\u00e4higkeit von Modellen des maschinellen Lernens, Symmetrie zu erkennen, dazu f\u00fchren, dass sie falsche Vorhersagen \u00fcber das molekulare Verhalten machen. Trotz einiger Fortschritte stellt sich immer noch die Frage, wie Modelle trainiert werden k\u00f6nnen, um Symmetrie effektiv und effizient zu handhaben. Die Fortschritte eines Teams von MIT-Forschern deuten jedoch darauf hin, dass die L\u00f6sung in greifbare N\u00e4he ger\u00fcckt sein k\u00f6nnte.<\/p>\n
Die Forscher haben die erste \u00fcberzeugend effektive Methode f\u00fcr das Training von Modellen des maschinellen Lernens entwickelt, die die Symmetrie ber\u00fccksichtigt. Dieser Durchbruch bietet nicht nur eine L\u00f6sung f\u00fcr eine seit langem bestehende theoretische Herausforderung, sondern stellt auch einen potenziellen Wegbereiter f\u00fcr robustere und pr\u00e4zisere KI-Systeme dar. Die potenziellen Anwendungen erstrecken sich auf verschiedene Bereiche wie die Materialwissenschaft und die Klimamodellierung.<\/p>\n
Behrooz Tahmasebi, MIT-Absolvent und Mitautor der Studie, geht noch weiter in Richtung eines von der Natur inspirierten Ansatzes: \"Diese Symmetrien sind von entscheidender Bedeutung, da es sich um Informationen handelt, die die Natur \u00fcber die Daten weitergibt. Diese Informationen sollten in unsere Machine-Learning-Modelle einflie\u00dfen. Wir haben gezeigt, dass effizientes maschinelles Lernen mit symmetrischen Daten tats\u00e4chlich m\u00f6glich ist.\"<\/p>\n
Symmetrie ist in der Natur und in physikalischen Systemen allgegenw\u00e4rtig. Ein Modell f\u00fcr maschinelles Lernen, das Symmetrie interpretiert, kann ein Objekt, wie z. B. ein Auto, unabh\u00e4ngig von seiner Position in einem Bild erkennen. Das Fehlen dieses Verst\u00e4ndnisses kann Modelle f\u00fcr Ungenauigkeiten anf\u00e4llig machen, wenn sie auf unbekannte, symmetrische Daten treffen.<\/p>\n
Es wurde versucht, dieses Problem durch Methoden wie die Datenerweiterung zu l\u00f6sen, bei der mehrere transformierte Versionen desselben Datenpunktes erstellt werden. Dies kann jedoch ressourcenintensiv werden und gew\u00e4hrleistet nicht, dass das Modell die Symmetrie ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n
Die j\u00fcngste Untersuchung des MIT-Teams versuchte, diese Einschr\u00e4nkungen zu umgehen. Die Forscher verwendeten einen dualen Rahmen, der Algebra und Geometrie kombiniert. Mithilfe algebraischer Techniken reduzierten sie die Komplexit\u00e4t der Lernaufgabe, w\u00e4hrend geometrische Erkenntnisse dazu beitrugen, das wahre Wesen der Symmetrie in den Daten zu erfassen. Letztlich f\u00fchrte dies dazu, dass sie ein optimales Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Effizienz formulierten.<\/p>\n
Dieser revolution\u00e4re Fortschritt ebnet den Weg f\u00fcr eine neue Klasse von Modellen des maschinellen Lernens, die nicht nur genauer, sondern auch besser interpretierbar und ressourcenschonender sind. Es besteht nun die M\u00f6glichkeit, die interne Mechanik von Graph Neural Networks (GNNs) zu erforschen und sie mit diesem neuen Algorithmus zu vergleichen.<\/p>\n
Ashkan Soleymani, ein weiterer MIT-Absolvent und Mitautor, erkl\u00e4rt: \"Wenn wir das besser verstehen, k\u00f6nnen wir besser interpretierbare, robustere und effizientere neuronale Netzwerkarchitekturen entwerfen.\"<\/p>\n
Diese bahnbrechende Arbeit wurde von der National Research Foundation of Singapore, den DSO National Laboratories of Singapore, dem U.S. Office of Naval Research, der U.S. National Science Foundation und einer Alexander von Humboldt-Professur unterst\u00fctzt. Um mehr \u00fcber diese Forschung zu erfahren, lesen Sie bitte den Originalartikel: MIT Nachrichten: Neue Algorithmen erm\u00f6glichen effizientes maschinelles Lernen mit symmetrischen Daten<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Envision gazing at a spun image of a molecule. You, being a human, effortlessly acknowledge it as the same molecule, just flipped. However, from the perspective of a machine-learning model, that adjusted image could be interpreted as an entirely new and unexplored data point. This dilemma brings into focus one of the fundamental principles of computer science – symmetry. Defined technically, a molecule is ‘symmetric’ if its basic structure remains unaltered through transformations such as rotation. A Bridge to Enhanced Machine Learning The significance of symmetry becomes particularly evident when applied to the field of drug discovery. In this domain, […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":6677,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46],"tags":[],"class_list":["post-6676","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6676","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6676"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6676\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6677"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6676"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6676"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6676"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}