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Bilaterale Künstliche Intelligenz

Bilateral Artificial Intelligence

Sepp Hochreiter (ORCID: 0000-0001-7449-2528)
  • Grant-DOI 10.55776/COE12
  • Förderprogramm Clusters of Excellence
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.10.2024
  • Projektende 30.09.2029
  • Bewilligungssumme 19.760.512 €
  • E-Mail

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (100%)

Keywords

    Artificial Intelligence, Machine Learning, Symbolic Artificial Intelligence, Deep Learning, Neural Networks

Abstract

Aktuelle KI-Systeme sind in gewisser Hinsicht sehr engstirnig (narrow). Diese sind für spezielle Anwendungen oder Aufgaben entwickelt, wie zum Beispiel Objekt- oder Spracherkennung. Unser Projekt wird zwei wesentliche Forschungsstränge der KI zusammenbringen, die bisher weitgehend getrennt voneinander sind: symbolische (Wissensrepräsentation und logisches Schließen) und sub-symbolische KI (maschinelles Lernen). Diese Integration wird in einer sogenannten Broad AI resultieren, die natürliche menschliche Fähigkeiten widerspiegelt: gleichzeitige Wahrnehmung der Umgebung und logisches Denken. Aber was ist eine Broad AI? Im Gegensatz zu einer Narrow AI, die auf das Lösen von spezifischen Aufgaben ausgerichtet ist, zielt eine Broad AI darauf ab, ein weites Feld von Problemen zu lösen. Indem sub-symbolische KI mit symbolischer KI kombiniert wird, entsteht durch unser Projekt Bilaterale KI die Möglichkeit, eine neuartige Art der KI zu entwickeln. Dieser KI, der Broad AI, wird es möglich sein, neue Fähigkeiten und Problemlösungsmechanismen zu erlangen, in denen das Beste aus beiden Welten kombiniert wird. Während eine symbolische KI mit exakt definierten logischen Regeln arbeitet, basieren sub-symbolische KIs (z.B. ChatGPT) auf großen Datenmengen, um intelligentes Verhalten zu erzielen. Die Broad AI kombiniert Erfahrung mit Grundlagenwissen ähnlich wie ein Mensch und lernt, Aufgaben immer effizienter und besser zu lösen. Die Kombination der beiden Forschungsstränge eröffnet neue Möglichkeiten für KIs, die sich an ihre Umgebungen besser anpassen und die besser logisch schließen können. Diese KIs werden auch weniger Trainingsdaten und Rechenleistung benötigen. Dadurch ergibt sich eine Vielzahl von Anwendungen für eine Broad AI, wie zum Beispiel die Entwicklung von neuartigen Medikamenten, die effizientere Lösung von Planungsproblemen, autonomes Verkehrsmanagement oder bessere Recommender Systems. Für diese Systeme haben Fairness, Transparenz und Erklärbarkeit höchste Priorität und auch ethische Aspekte müssen geklärt werden, um einen positiven Nutzen für die Gesellschaft sicherzustellen. All diese Aspekte spielen eine zentrale Rolle in unserem Projekt. Die durch diesen Ansatz der Bilateralen KI entstehende Broad AI soll aufgrund ihrer eigenen Sinneswahrnehmungen Abstraktionen erzeugen und logisch denken können. Sie könnte dann z.B. eine Reise organisieren, CO2 minimieren oder ein Haus möglichst günstig und ökologisch renovieren also komplexe Planungen unter Berücksichtigung aller Zusammenhänge durchführen. Eine ,Broad AI könnte dazu beitragen, unseren Alltag, aber auch systemrelevante Bereiche und Prozesse, wie Energie, Verkehr oder Gesundheitswesen, ökologisch nachhaltiger, effizienter und ressourcenschonender zu gestalten, so Sepp Hochreiter, Director of Research.

Konsortium
  • Axel Polleres, Wirtschaftsuniversität Wien
    Board of Directors (01.10.2024 -)
  • Robert Legenstein, Technische Universität Graz
    Board of Directors (01.10.2024 -)
  • Agata Ciabattoni, Technische Universität Wien
    Board of Directors (01.10.2024 -)
  • Gerhard Friedrich, Universität Klagenfurt
    Board of Directors (01.10.2024 -)
  • Thomas Eiter, Technische Universität Wien
    Board of Directors (01.10.2024 -)
  • Sepp Hochreiter, Universität Linz
    Director of Research (01.10.2024 -)
  • Christoph Lampert, Institute of Science and Technology Austria - ISTA
    Board of Directors (01.10.2024 -)
  • Martina Seidl, Universität Linz
    Board of Directors (01.10.2024 -)
Key Researcher
  • Dan Alistarh, Institute of Science and Technology Austria - ISTA (10.6.2024 -)
  • Franscesco Locatello, Institute of Science and Technology Austria - ISTA (12.9.2024 -)
  • Krishnendu Chatterjee, Institute of Science and Technology Austria - ISTA (10.6.2024 -)
  • Marco Mondelli, Institute of Science and Technology Austria - ISTA (10.6.2024 -)
  • Alexander Felfernig, Technische Universität Graz (27.12.2024 -)
  • Bettina Könighofer, Technische Universität Graz (27.12.2024 -)
  • Elisabeth Lex, Technische Universität Graz (10.6.2024 -)
  • Franz Wotawa, Technische Universität Graz (10.6.2024 -)
  • Johannes Wallner, Technische Universität Graz (12.9.2024 -)
  • Robert Peharz, Technische Universität Graz (10.6.2024 -)
  • Roman Kern, Technische Universität Graz (12.9.2024 -)
  • Thomas Pock, Technische Universität Graz (10.6.2024 -)
  • Wolfgang Maass, Technische Universität Graz (10.6.2024 -)
  • Cornelius Lambertus Johannes Van Berkel, Technische Universität Wien (12.9.2024 -)
  • Emanuel Sallinger, Technische Universität Wien (10.6.2024 -)
  • Georg Gottlob, Technische Universität Wien (10.6.2024 -)
  • Mantas Simkus, Technische Universität Wien (12.9.2024 -)
  • Maria Magdalena Ortiz De La Fuente, Technische Universität Wien (10.6.2024 -)
  • Nysret Musliu, Technische Universität Wien (10.6.2024 -)
  • Robert Ganian, Technische Universität Wien (10.6.2024 -)
  • Shqiponja Ahmetaj, Technische Universität Wien (12.5.2025 -)
  • Silvia Miksch, Technische Universität Wien (10.6.2024 -)
  • Stefan Szeider, Technische Universität Wien (10.6.2024 -)
  • Stefan Woltran, Technische Universität Wien (10.6.2024 -)
  • Thomas Lukasiewicz, Technische Universität Wien (10.6.2024 -)
  • Dietmar Jannach, Universität Klagenfurt (10.6.2024 -)
  • Elisabeth Oswald, Universität Klagenfurt (10.6.2024 -)
  • Martin Gebser, Universität Klagenfurt (10.6.2024 -)
  • Wolfgang Faber, Universität Klagenfurt (10.6.2024 -)
  • Bernhard Klaus Aichernig, Universität Linz (12.5.2025 -)
  • Erich Kobler, Universität Linz (12.9.2024 -)
  • Gerhard Widmer, Universität Linz (10.6.2024 -)
  • Günter Klambauer, Universität Linz (10.6.2024 -)
  • Johannes Brandstetter, Universität Linz (12.9.2024 -)
  • Johannes Fürnkranz, Universität Linz (10.6.2024 -)
  • Markus Schedl, Universität Linz (10.6.2024 -)
  • Kurt Hornik, Wirtschaftsuniversität Wien (10.6.2024 -)
  • Marta Sabou, Wirtschaftsuniversität Wien (12.9.2024 -)
  • Nils Wlömert, Wirtschaftsuniversität Wien (12.9.2024 -)
  • Sabrina Kirrane, Wirtschaftsuniversität Wien (10.6.2024 -)
Forschungsstätte(n)
  • Wirtschaftsuniversität Wien - 6%
  • Technische Universität Wien - 23%
  • Technische Universität Graz - 23%
  • Universität Klagenfurt - 7%
  • Institute of Science and Technology Austria - ISTA - 18%
  • Universität Linz - 23%

Research Output

  • 5 Zitationen
  • 13 Publikationen
Publikationen
  • 2025
    Titel A surprising link between cognitive maps, successor-relation based reinforcement learning, and BTSP
    DOI 10.1101/2025.04.22.650046
    Typ Preprint
    Autor Yang Y
    Seiten 2025.04.22.650046
    Link Publikation
  • 2025
    Titel Towards Improving Automated Testing with GraphWalker
    DOI 10.1109/icstw64639.2025.10962480
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Koroglu Y
    Seiten 54-58
  • 2025
    Titel Common Foundations for SHACL, ShEx, and PG-Schema
    DOI 10.1145/3696410.3714694
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Ahmetaj S
    Seiten 8-21
    Link Publikation
  • 2025
    Titel FERAT: A New Expansion-Based Certification Framework for Quantified Boolean Formulas
    DOI 10.1145/3672608.3707863
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Simader M
    Seiten 1043-1050
  • 2025
    Titel MHNfs: Prompting In-Context Bioactivity Predictions for Low-Data Drug Discovery
    DOI 10.1021/acs.jcim.4c02373
    Typ Journal Article
    Autor Schimunek J
    Journal Journal of Chemical Information and Modeling
    Seiten 4243-4250
    Link Publikation
  • 2025
    Titel Privacy for free in the overparameterized regime
    DOI 10.1073/pnas.2423072122
    Typ Journal Article
    Autor Bombari S
    Journal Proceedings of the National Academy of Sciences
    Link Publikation
  • 2025
    Titel Knowledge graph validation by integrating LLMs and human-in-the-loop
    DOI 10.1016/j.ipm.2025.104145
    Typ Journal Article
    Autor Tsaneva S
    Journal Information Processing & Management
    Seiten 104145
    Link Publikation
  • 2025
    Titel Route Discovery in Private Payment Channel Networks
    DOI 10.1007/978-3-031-82349-7_15
    Typ Book Chapter
    Autor Avarikioti Z
    Verlag Springer Nature
    Seiten 207-223
  • 2025
    Titel Partial Pre-Post Code Tree: A Memory-Efficient Tree Structure for Conjunctive Rule Mining
    DOI 10.1145/3690624.3709303
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Huynh V
    Seiten 565-576
  • 2025
    Titel Pattern-based engineering of Neurosymbolic AI Systems
    DOI 10.1016/j.websem.2024.100855
    Typ Journal Article
    Autor Ekaputra F
    Journal Journal of Web Semantics
    Seiten 100855
    Link Publikation
  • 2025
    Titel Leveraging Knowledge Graphs for AI System Auditing and Transparency
    DOI 10.1016/j.websem.2024.100849
    Typ Journal Article
    Autor Waltersdorfer L
    Journal Journal of Web Semantics
    Seiten 100849
    Link Publikation
  • 2024
    Titel Density amplifiers of cooperation for spatial games
    DOI 10.1073/pnas.2405605121
    Typ Journal Article
    Autor Svoboda J
    Journal Proceedings of the National Academy of Sciences
  • 2024
    Titel A Multimodal Single-Branch Embedding Network for Recommendation in Cold-Start and Missing Modality Scenarios
    DOI 10.1145/3640457.3688138
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Ganhör C
    Seiten 380-390
    Link Publikation

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