Optimierung ist ein zentrales Feld der Künstlichen Intelligenz (KI) und der angewandten Mathematik. Ziel ist es, die bestmögliche Lösung für ein gegebenes Problem nach einem oder mehreren quantifizierbaren Kriterien zu finden. In der KI besteht Optimierung häufig darin, Modellparameter so anzupassen, dass eine Kosten- oder Verlustfunktion minimiert wird, oder allgemeiner, Ressourcen optimal zuzuweisen, um ein Ziel zu erreichen. Optimierung unterscheidet sich von anderen Technologien wie reiner Exhaustivsuche oder Heuristiken, da sie auf formalen mathematischen Methoden basiert, um eine optimale Lösung zu garantieren oder anzunähern. Sie funktioniert über Algorithmen, die einen Lösungsraum explorieren und Kandidaten nach festen Regeln bewerten und schrittweise verbessern.
Anwendungsfälle und Beispiele
Im Machine Learning wird Optimierung eingesetzt, um die Gewichte eines neuronalen Netzes während des Trainings zu justieren. Sie kommt ebenso bei der optimalen Routenplanung für autonome Fahrzeuge, im intelligenten Energiemanagement, in der Logistik und in der Finanzwelt zur Maximierung von Portfolios unter Nebenbedingungen zum Einsatz. Auch in der automatisierten Konstruktion komplexer Systeme findet sie Anwendung.
Wichtige Softwaretools, Bibliotheken und Frameworks
Zu den wichtigsten Tools zählen wissenschaftliche Bibliotheken wie SciPy (Python), die zahlreiche Optimierungslöser bieten, sowie CVXPY für konvexe Programmierung. Im Bereich Machine Learning sind TensorFlow und PyTorch mit Optimierern wie SGD, Adam oder RMSProp weit verbreitet. Für großskalige kombinatorische und lineare Optimierung werden Gurobi, CPLEX und Googles OR-Tools genutzt.
Neueste Entwicklungen, Fortschritte und Trends
Die Optimierung profitiert von Fortschritten im verteilten und Quanten-Computing, wodurch größere und komplexere Probleme gelöst werden können. Zu den aktuellen Trends gehören differenzierbare Optimierung, Bayessche Optimierung zur automatischen Hyperparameterabstimmung sowie hybride Ansätze, die Deep Learning und klassische Optimierung kombinieren. Die Integration in autonome Systeme und der Aufschwung quelloffener Löser prägen das Feld zusätzlich.