Eine Woche in der Welt der KI: Amerikas technologischer Vorsprung. Amazon plant ein riesiges Computernetzwerk, Meta testet eine neue Brille und Google hilft bei der Vorhersage von Stürmen

Künstliche Intelligenz beeinflusst zunehmend verschiedene Bereiche der Technologie - und die Vereinigten Staaten spielen dabei eine wichtige Rolle. Von Datenzentren über intelligente Brillen bis hin zu Wettervorhersagen - die US-Tech-Giganten zeigen ihre Stärke. Amazon investiert zweistellige Milliardenbeträge in leistungsstarke Rechenkomplexe, Meta testet neue Brillen mit Blick aus den Augen des Nutzers, und Google hilft, Hurrikane besser vorherzusagen. Darüber hinaus erforschen US-Forscher, wie KI tatsächlich denkt - und haben festgestellt, dass Modelle ihre Antworten oft anders "erklären", als wir es erwarten würden. Hier ein Überblick über die Highlights.

Amazon baut ein Supercomputer-Netzwerk für Anthropic

Amazon hat Project Rainier eingeführtdas riesige Datenzentren zu einem einzigen leistungsfähigen Netz verbinden wird, dem Ultracluster. Es wird vor allem für das Training großer KI-Modelle verwendet, die eine enorme Rechenleistung erfordern. Der Schritt soll Amazons Position im Bereich der KI stärken und eine schnellere Entwicklung fortschrittlicher Systeme, etwa für Robotik, Cloud-Dienste oder den Sprachassistenten Alexa, ermöglichen.

• Amazon plant den Bau von bis zu 30 Rechenzentrendie ersten, die in Indiana und anderen US-Bundesstaaten gegründet wurden.
• Es wird seine eigenen leistungsstarken Chips verwenden Trainium 2 und 3die wirtschaftlicher sind als herkömmliche Alternativen.
• Die Zentren werden über eine eigene Netzwerktechnologie verbunden sein Elastic Fabric Adapter.
• Der Hauptpartner des Projekts ist das Unternehmen Anthropischin die Amazon investiert hat 8 Milliarden Dollar.
• Sollte die Zusammenarbeit scheitern, wird Amazon diese Infrastruktur für seine Cloud-Dienste nutzen AWS.

Meta stellt die zweite Generation der intelligenten Brille Aria vor

Meta hat eine neue Version seiner intelligenten Brille Aria Gen 2 vorgestelltdie es ermöglichen, Daten aus der menschlichen Perspektive in Echtzeit zu erfassen. Sie sind in erster Linie für die Augmented-Reality-Forschung und die Entwicklung von Robotern gedacht, die durch Nachahmung menschlichen Verhaltens besser lernen könnten. Mit eingebauten Kameras, Mikrofonen und Sensoren erfasst die Brille alles, was ein Mensch sieht, hört und tut - und liefert damit wertvolles Trainingsmaterial für die KI der Zukunft.

• Die Brille wiegt nur 75 g und eine Ladung reicht für bis zu 8 Stunden.
• Enthalten in 5 Kameraszwei davon für die 3D-Raumfahrt, und 7 Mikrofone für Audio, einschließlich der Stimme des Benutzers.
• Die Sensoren überwachen z.B. Augen-, Hand-, Herzfrequenz- und Umgebungsbewegungen.
• Die Brille kann den umgebenden Raum in 3D erfassen und präzise Handbewegungen verfolgen.
• Die Daten können verwendet werden für Ausbildung von Robotern oder Entwicklung intelligenter Assistenten.

KI hilft, Hurrikane genauer vorherzusagen

Nationales Hurrikanzentrum der USA (NHC) kooperiert mit Google um ein neues KI-System zu entwickeln, das dabei hilft, die Entwicklung von Tropenstürmen genauer vorherzusagen. Mithilfe von maschinellem Lernen und umfangreichen historischen Daten kann das KI-Modell abschätzen, wo und wie stark ein Hurrikan zuschlagen wird - sogar mehr als eine Woche im Voraus. Dies kann dazu beitragen, Menschenleben zu schützen und den Behörden zu ermöglichen, sich besser auf Notfälle vorzubereiten.

• Neues Modell kann einen Hurrikan verfolgen bis zu 15 Tage im Voraus.
• Es verwendet ein spezielles KI-Netzwerk, das Daten aus den vergangenen Jahren (1979-2022) verarbeitet.
• Im Vergleich zu früheren Modellen ist die bis zu 140 km genauer mit einer Fünf-Tage-Vorhersage.
• Das Modell schätzt besser Windgeschwindigkeit und Sturmbahn als ältere Systeme.
• Genauere Vorhersagen können Leben retten und Schäden reduzieren in gefährdeten Gebieten.

Die Gedankenkette der Modelle erklärt oft nicht ihre Entscheidungen

Forschung von Anthropic zeigten, dass Sprachmodelle wie Claude 3.7 Sonett oder DeepSeek-R1 sich manchmal "Erklärungen" für Antworten ausdenken, die nicht wirklich dazu passen, wie sie zu der richtigen Antwort gekommen sind. Selbst wenn das Modell durch den falschen Hinweis beeinflusst wird, wird dies in der anschließenden "Erklärung" oft nicht erwähnt. Dies deutet darauf hin, dass die Modelle zwar logisch zu denken scheinen, ihr tatsächlicher Entscheidungsprozess aber verborgen bleibt.

• Die Wissenschaftler haben die Modelle mit Irreführende Hinweisedie sie zu einer falschen Antwort geführt haben.
• Selbst wenn die Modelle durch den Hinweis beeinflusst wurden, sind sie oft in ihrer Erklärung (Gedankenkette) nicht erwähnt haben.
• Claude erwähnte den Hinweis nur in 25 %-Koffer, DeepSeek v 39 %.
• Dies bedeutet, dass die "Gedankenkette" eines Modells nicht immer ein zuverlässiger Indikator ist, warum er diese Antwort gewählt hat.
• Die Forschung zeigt, dass KI-Modellen kann noch nicht vollständig vertraut werden, um ihre Entscheidungen zu erklären.

Der Batch - DeepLearning.Ai von Andrew Ng / gnews.cz - GH