Effizientes Deep Learning

Das Hauptgebiet unserer Arbeit ist die Entwicklung effizienter Verteilungs- und Übertragungsverfahren und Anwendungen für Neuronale Netze und komplexe KI-Modelle. Dies umfasst insbesondere Distributed Learning und Training über viele Geräte, um z.B. Hardware- und Verarbeitungseinschränkungen einzelner Geräte zu vermeiden.

Eine weitere Arbeit unserer Gruppe ist die Entwicklung effizienter Codiertechnologien und deren internationale Standardisierung. Dadurch können neuronal Netze auf einen Bruchteil ihrer Größe komprimiert und übertragen werden, ohne die Inferenzeigenschaften zu verringern. Diese Methoden unterstützen alle Kommunikationsanwendungen neuronaler Netze: Von der Übertragung einzelner kompletter Netzwerke, über Update-Szenarien bis hin zu Distributed-Learning-Systemen, in denen permanente Kommunikation zwischen vielen Geräten notwendig ist

Forschungsthemen

Unsere Forschung befasst sich mit den Kernthemen der effizienten Verarbeitung und Übertragung neuronaler Netze in verteilten Systemen, deren Kompression und Codierung für Anwendungen in der Signalverarbeitung, Inferenz und Datenanalyse, Computer Vision und Kommunikation.

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Publikationen

Beiträge in Fachzeitschriften, Tagungsberichte, Vorträge und Tutorien, Standardisierungsbeiträge und Bücher. Erfahren Sie mehr über die Publikationen unserer Wissenschaftler.

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Team

Ihr Partner für Forschung und Produktentwicklung: Sprechen Sie unsere Wissenschaftler gern an.

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