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Jul 02, 2023

Was wir bei Upper Bound gesehen und gehört haben

Eine Demo selbstfahrender Roboter, die durch eine von Gummienten bevölkerte „Stadt“ navigieren.

Eine Demo von selbstfahrenden Robotern, die durch eine von Gummienten bevölkerte „Stadt“ navigieren, ein Blick darauf, wie maschinelles Lernen beim Fleischanbau im Labor helfen könnte, und ein Rundgang durch die industrielle Nutzung von KI gehören zu den verschiedenen Aspekten des Entstehens Technologie, die bei Upper Bound erforscht wurde.

„Es gibt keinen besseren Zeitpunkt, um in der KI tätig zu sein“, sagte Cam Linke, CEO vonAlberta Machine Intelligence Institute (Amii) in seiner Grundsatzrede. „Wenn Sie ein Unternehmen, ein Unternehmer oder eine Regierung sind, sollte Sie das gleichzeitig begeistern und erschrecken.“

Forscher, Unternehmer und neugierige Zuschauer aus Edmonton und der ganzen Welt versammelten sich, um mehr auf der zweiten jährlichen KI-Konferenz in Edmonton zu erfahren, die vom 23. bis 26. Mai stattfand. Amii vergab 833 Talentstipendien an Forscher aus 22 verschiedenen Ländern und weitere 676 schalteten virtuell ein .

Zusätzlich zu Rich Suttons abschließender Keynote zur Ankündigung von OpenMind Research bot die Konferenz ein breites Spektrum an Sitzungen. Hier sind einige, die uns aufgefallen sind:

Durch die Kombination entzückender Gummienten mit KI-TechnologieUniversität von Alberta führte im Wintersemester 2023 seinen ersten Semesterkurs mit Duckietown durch. Es bietet Robotikstudenten die Möglichkeit, umfassende praktische Erfahrungen im Rahmen eines weltweiten Forschungsprojekts zu sammeln, das 2016 am MIT ins Leben gerufen wurde.

Die Schüler lernen, kleine, selbstfahrende Fahrzeuge zu programmieren, die Quietscheenten-Passagiere befördern. Zu ihren Aufgaben gehört es, die Fahrzeuge dazu zu bringen, innerhalb der Fahrspuren ihrer Modellstraßen zu bleiben, an einem zugewiesenen Platz zu parken und an Zebrastreifen anzuhalten und nach „Pe-Duck-Strians“ zu suchen.

Es ist eine Herausforderung, die für angehende Studierende entmutigend sein kann.

„In vielen Informatikkursen wird versucht, Dinge nachzubilden, die andere Leute gemacht haben“, sagte Matt Taylor, ein kanadischer CIFAR-KI-Lehrstuhl bei Amii und der Dozent des Kurses, der Duckietown verwendet. „In der Robotik machen wir oft Dinge, die noch niemand zuvor gemacht hat, weil wir versuchen, den Unterricht individuell und besonders zu gestalten.“

Duckietown-Alumni haben in einer Reihe von Unternehmen mit Robotik gearbeitet, darunter Attabotics, ein Lagerautomatisierungsunternehmen in Calgary, mit dem Amii zusammengearbeitet hat, um die Produktivität zu steigern und den Platzbedarf zu verringern.

Studenten der University of Alberta führen ihre selbstfahrenden Roboter während einer Demo von Duckietown am Upper Bound am 25. Mai 2023 vor. (Ashley Lavallee-Koenig)

Es ist schwierig, vollständig einzuschätzen, wie maschinelles Lernen bei der Entwicklung der zellulären Landwirtschaft helfen könnte, da die in der Branche tätigen Unternehmen einen Großteil ihrer Forschung privat halten, sagen diejenigen, die an einer Zusammenarbeit zwischen Amii und beteiligt sindNeue Ernte.

„Die meisten Daten zur Entwicklung dieser Arten von Zelllinien und zum Mediendesign werden tatsächlich im Verborgenen in Unternehmen erhoben. Daher kommt es in den Bereichen zu einer großen Datensiloisierung, was außerhalb von ML eine Herausforderung darstellt“, sagte Breanna Duffy, Direktor für verantwortungsvolle Forschung und Innovation bei New Harvest, einer gemeinnützigen Organisation, die Forschung zur Entwicklung im Bereich der im Labor angebauten Lebensmittel finanziert. „New Harvest arbeitet wirklich hart daran, mehr Daten auszutauschen und mehr akademischen Diskurs zu führen, aber es hat definitiv Auswirkungen auf die Anwendung von ML.“

Duffy nahm an einer Sitzung mit Sheikh Jubair von Amii und dem Forscher Michael Todhunter teil, der eine Umfrage zu möglichen Anwendungen von KI und ML im Bereich der zellulären Landwirtschaft durchführt.

Ein möglicher Einsatz wäre die Optimierung der Entwicklung der Medien, in denen die Zellen wachsen. Die richtige Kombination von Zutaten zu finden, kann langwierig und kompliziert sein. Künstliche Intelligenz könnte Eingabekombinationen potenziell effektiver testen und überwachen als Versuch und Irrtum.

Mit leichter verfügbaren Daten, so das Gremium, könnte maschinelles Lernen Versuche unterstützen, kompliziertere Proteinstrukturen wie Steaks sowie weniger verstandene Fleischarten wie das von Krustentieren zu züchten. Kultiviertes Fleisch gilt als eine Möglichkeit, die Umweltauswirkungen der traditionellen Fleischproduktion zu mildern.

Deborah Akaniru (links) von Amii interviewt Breanna Duffy, Michael Todhunter und Sheikh Jubair am 24. Mai 2023 am Upper Bound über das Potenzial für maschinelles Lernen in der zellularen Landwirtschaft. (Ashley Lavallee-Koenig)

Zwei in Calgary ansässige Industrieunternehmen berichteten, wie sie mithilfe von Amii maschinelles Lernen in Energie- und Lieferketten einsetzen.

Kobold Completions Inc. ist ein Ölfeld-Dienstleistungsunternehmen, das überwacht, was im Bohrloch nicht sichtbar ist. Es sei nicht einfach, „ein traditionelles Unternehmen in das digitale Zeitalter zu bringen“, sagte Entwicklungs- und Betriebsleiter David Cooper. Es ist jedoch wertvoll, auf der Grundlage der riesigen Datenmengen, die das Unternehmen sammelt, schneller mehr Erkenntnisse liefern zu können.

„Sie haben das Bohrgerät bereits zu einem anderen Bohrloch verlegt, und wenn sie basierend auf dem gerade ausgeführten Auftrag Änderungen an ihrem Bohrprogramm vornehmen müssen, müssen sie dies wissen, sobald der Auftrag beendet ist“, sagte er über sein Bohrprogramm Kunden.

Routeique konzentriert sich auf die Einzelhandelslieferkette und nutzt ML, um Produkte transparent und effizient über mehrere Partner hinweg durch die Hersteller-zum-Verbraucher-Kette zu transportieren.

„Wie sorgen wir dafür, dass es so aussieht und funktioniert, als wäre es eine einzige Einheit, ein einziges Netzwerk, wenn es sich in Wirklichkeit um eine ganze Gruppe zusammengewürfelter Partner handelt?“ sagte Michael Allan, Präsident und CEO von Routeique.

Zu den Puzzleteilen, die das ML-System von Routeique überwacht, gehören der Produkt- und LKW-Standort sowie der Zeitpunkt der Lieferungen. Diese Daten halten nicht nur alle beteiligten Partner auf dem Laufenden, sondern können auch als Beweismittel für Streitigkeiten dienen.

David Cooper spricht am 24. Mai 2023 bei Upper Bound über Kobolds Einsatz von maschinellem Lernen in der Öl- und Gasindustrie. (Ashley Lavallee-Koenig)

Um mehr darüber zu erfahren, was wir bei Upper Bound gelernt haben, schauen Sie sich eine Sonderfolge von Bloom an, Taproots Podcast über Innovation in Edmonton.

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