Google Research (Jeff Dean): zukünftige ML-Themen

Zusammenfassung von fünf Bereichen, die von ML beeinflusst werden

→ zu jedem davon relevante Forschungen aus dem Jahr 2021 sowie die Richtung und Entwicklungen, die wir in den kommenden Jahren sehen werden

1. Allgemeine ML-Modelle mit mehr Fähigkeiten

→ LaMDA, SimCLR, VATT, Pathways..

2. Kontinuierliche Verbesserungen bei der Effizienz von ML

→ ML-Beschleuniger, Google Tensor, Compiler-Optimierungen (GSPMD, XLA..)

→ Nutzung von NAS (Neural architecture search) und Sparsity

3. ML wird zunehmend nützlicher – sowohl individuell als auch für Gemeinschaften

→ Fotos (HDR+, wenig Licht, Porträt, Entfernen von Rauschen & Unschärfe, Magic Eraser), Echtzeitübersetzung, Live-Untertitel..

→ Grundlage dieser Technologien sind Androids Private Compute Services sowie Federated Learning/Analytics

4. Zunehmender Nutzen von ML in Wissenschaft, Gesundheit und Nachhaltigkeit

→ von der Analyse von Gehirngewebeproben mit Computer Vision über Wettervorhersagen mithilfe atmosphärischer Eingangsdaten bis zur Identifizierung von Gebäudegrenzen

→ automatisierte Exploration des Designraums, Anwendung in verschiedenen Gesundheitsbereichen, Entwicklung von Anwendungen zur Bewältigung der Klimakrise

5. Ein tieferes und breiteres Verständnis von ML

→ Responsible AI und Human Centered Technology