The Asimov Institute
The Asimov Institute · Sonstiges
The Asimov Institute ist ein niederländisches KI-Forschungsinstitut und Urheber des Neural Network Zoo, einer kostenlosen Übersicht über Dutzende Architekturen neuronaler Netze.
Über The Asimov Institute
About
Was ist The Asimov Institute
The Asimov Institute ist ein kleines Forschungsinstitut in den Niederlanden, das den Zusammenhang zwischen Deep Learning und Kreativität untersucht. Veröffentlicht werden Arbeiten aus der Forschung zum Deep Learning, vor allem zu neuronalen Netzen, Beratung dazu, was Daten und KI für Gesellschaft und Unternehmen bedeuten, sowie Werkzeuge für Menschen, die Dinge herstellen: Architekten, Grafikdesigner, Modedesigner, Marketingverantwortliche und Musikproduzenten.
Das öffentliche Aushängeschild ist der Neural Network Zoo, eine einseitige Karte, gezeichnet vom Forscher Fjodor van Veen. Statt Definitionen alphabetisch zu sortieren, stellt die Karte jedes Modell als Diagramm aus Knoten und Pfeilen dar. Ein LSTM steht damit neben einem GRU und einem einfachen rekurrenten Netz, und man sieht, dass alle drei zur selben Familie gehören. Zu jedem Eintrag gehören eine kurze Erläuterung in Alltagssprache und die Angabe des Originalaufsatzes.
Genauso wichtig ist, was das Institut nicht ist. Es gibt keine Software zum Installieren, kein Konto, keine API. Das Ganze ist eine Publikation und eine Visitenkarte eines Forschungsteams, kein Produkt mit Fahrplan. Das Team ist klein, Neuigkeiten kommen schubweise, und seit dem Hackathon zu Inverse Surveillance AI im Jahr 2021 ist es ruhig geworden; die Karte wurde zuletzt 2019 überarbeitet.
Erste Schritte
- Öffnen Sie asimovinstitute.org in einem beliebigen Browser. Keine Anmeldung, keine Cookie-Wand, kein Formular vor dem Lesen.
- Gehen Sie auf die Seite des Neural Network Zoo und lesen Sie die Karte direkt im Browser oder laden Sie das hochauflösende PNG für eigene Notizen herunter.
- Arbeiten Sie die Erläuterungen eine nach der anderen durch: Feedforward-Netze, rekurrente Netze, Faltungsnetze, Autoencoder und generative gegnerische Netze. Jede Notiz endet mit dem Originalaufsatz und, falls vorhanden, einem PDF-Link.
- Wer die Karte an der Wand möchte, findet einen Link zu einem Poster im Print-on-Demand-Verfahren. Für Forschungskooperationen, Beratung oder Presseanfragen schreiben Sie an [email protected].
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von The Asimov Institute.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Studierende und Selbstlerner
- Forschende, die in ein neues Teilgebiet einsteigen
- Lehrende und Kursautoren
- Designer und Studioleitungen
Aufgaben
- Begriffe sortieren
- Eine Leseliste bauen
- Ein Modell einem nicht technischen Team erklären
Szenarien
- Erste Woche in einem Machine-Learning-Kurs
- Ein interner Workshop
- Erste Recherche zu generativem Design
Wichtigste Funktionen
Die Karte Neural Network Zoo
Ein einziges Bild deckt Dutzende Architekturen ab, vom Perceptron und einfachen Feedforward-Netzen über Faltungs-, rekurrente und gegatterte Entwürfe bis zu Autoencodern und generativen gegnerischen Netzen. Die Darstellung als Knotenkarte leistet etwas, was ein Glossar nicht kann: sie zeigt Verwandtschaft. Wer sieht, dass LSTM und GRU beides rekurrente Netze mit unterschiedlichen Gattern sind, für den wirken die Namen nicht mehr willkürlich.
Erläuterungen in Alltagssprache
Zu jedem Eintrag der Karte gehört ein kurzer Text darüber, was das Modell tut, wie es lernt und wo es üblicherweise eingesetzt wird. Der Text vermeidet Notation und erklärt die Idee in wenigen Sätzen, genug, um zu entscheiden, ob sich ein tieferes Lesen lohnt. Die Originalaufsätze stehen daneben, kurze Fassung und Primärquelle liegen also am selben Ort.
Kostenloser Download in hoher Auflösung
Die Karte gibt es als direkten PNG-Download, ohne Konto, ohne Wasserzeichen und ohne Zusatzangebot auf dem Weg. Damit taugt sie für Vorlesungsfolien, interne Dokumente oder ein ausgedrucktes Nachschlageblatt. Für alle, die lieber ein Objekt als eine Datei möchten, ist ein Poster im Print-on-Demand-Verfahren verlinkt.
Inverse Surveillance AI
Ein Forschungsprojekt, das die übliche Richtung der Computer Vision umdreht: Kameras und Erkennungssysteme richten sich auf die Überwachenden, nicht auf die Öffentlichkeit. Die Seite sammelt Expertengespräche, die Beschreibung zweier funktionierender Beispiele und Material eines Hackathons von 2021. Nirgends wird die Haltung des Instituts zu Macht und Daten so deutlich.
Werkzeuge für die Kreativbranche
Das Institut baut generative Werkzeuge für Architekten, Grafikdesigner, Modedesigner, Marketingverantwortliche und Musikproduzenten. Der Rahmen heißt automatisierte Neuheit, im Kern also künstliche Kreativität: Modelle, die neue Produkte, Inhalte, Stile und Ideen vorschlagen, statt nur Bestehendes zu klassifizieren. Veröffentlichte Fallstudien, darunter eine Untersuchung zu Flugemissionen am Flughafen Schiphol, zeigen die Forschung an realen Aufträgen.
Forschung und Beratung
Neben den offenen Projekten veröffentlicht das Team Forschung zu neuronalen Netzen und berät Organisationen zum gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Einfluss von Daten und KI. Für ein Unternehmen, das eine generative Funktion prüft, ist diese Mischung aus akademischer Grundlage und Studioerfahrung der Grund, Kontakt aufzunehmen; Team und Kontaktdaten stehen offen auf der Seite.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Alles Öffentliche ist kostenlos, auch die hochauflösende Karte, ohne Konto und ohne E-Mail-Adresse.
- Die Karte zeigt Beziehungen zwischen Architekturen, was eine sortierte Liste von Definitionen nicht leistet.
- Jeder Eintrag verlinkt den Originalaufsatz, die Ressource dient damit als Einstieg in die Forschung.
- Die Texte bleiben in Alltagssprache und erklären Fachbegriffe dort, wo sie auftauchen.
- Das Institut verkauft kein Werkzeug, die Notizen schieben also kein bezahltes Produkt an.
- Team und Kontaktdaten sind veröffentlicht, was die Nachfrage erleichtert.
Nachteile
- Der Rhythmus ist unregelmäßig. Die Karte wurde zuletzt 2019 überarbeitet, das jüngste öffentliche Projekt ist der Hackathon von 2021, mit ständigen Updates ist also nicht zu rechnen.
- Nur auf Englisch. Es gibt keine Übersetzungen der Erläuterungen.
- Die Abdeckung endet bei den Familien, die es zur Zeit der Zeichnung gab. Diffusionsmodelle, Mixture-of-Experts-Architekturen und neuere State-Space-Entwürfe haben keinen eigenen Eintrag, die Karte ist also eine Grundlage und keine aktuelle Übersicht.
- Keine API und kein Datensatz. Wer maschinenlesbare Modelldaten oder Code braucht, muss woanders suchen.
- Beratung hat keine veröffentlichten Preise oder Pakete, ein kommerzieller Auftrag beginnt daher mit einer E-Mail und einem Gespräch.
Häufige Fragen
Ein Forschungsinstitut mit Sitz in den Niederlanden, das zu Deep Learning und Kreativität arbeitet. Das Team veröffentlicht Forschung zu neuronalen Netzen, berät zum Einfluss von KI und Daten und baut generative Werkzeuge für die Kreativbranche.
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