F&E, Forschung und Entwicklung, bezeichnet sämtliche kreativen und systematischen Aktivitäten, die darauf abzielen, Wissen zu erweitern und neue Anwendungen zu schaffen. Sie umfasst sowohl die Grundlagenforschung als auch technologische Innovationen, die auf verbesserte Produkte, Dienstleistungen oder Prozesse abzielen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz ist F&E zentral, da sie die Konzeption, das Prototyping und die Validierung neuer Algorithmen, Architekturen oder Anwendungsfälle ermöglicht und sich damit von der reinen operativen Implementierung oder kommerziellen Nutzung bestehender Technologien abhebt.
Anwendungsfälle und Beispiele
In der KI kann F&E auf die Entwicklung neuer Machine-Learning-Modelle, die Optimierung neuronaler Netze oder die Lösung noch ungelöster Herausforderungen wie der Erklärbarkeit oder Robustheit von Systemen abzielen. Forschungsinstitute, Innovationsabteilungen von Tech-Unternehmen und Deeptech-Startups führen F&E-Projekte zur Entwicklung von Chatbots, Bildverarbeitungssystemen oder Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache durch. F&E wird auch zur Verbesserung industrieller Prozesse, im Gesundheitswesen, in der Automobilbranche oder im Finanzwesen eingesetzt.
Wichtige Software-Tools, Bibliotheken und Frameworks
F&E in der KI nutzt Tools wie Python, R oder Julia sowie spezialisierte Bibliotheken und Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, JAX, Hugging Face Transformers und OpenAI Gym für die Forschung im Reinforcement Learning. Plattformen für Datenmanagement und verteiltes Rechnen (Spark, Dask, Ray) sind ebenfalls üblich. Für Zusammenarbeit und Projektmanagement in der F&E werden Tools wie Git, MLflow, Weights & Biases oder DVC genutzt.
Neueste Entwicklungen, Evolutionen und Trends
F&E in der KI ist geprägt durch den Aufstieg von Foundation Models, die Integration von generativer KI und die Verbreitung des selbstüberwachten Lernens. Unternehmen investieren intensiv in F&E, um die Energieeffizienz, Ethik und Governance von Modellen zu verbessern. Neue Paradigmen wie hybride KI, föderiertes Lernen oder Modell-Quantisierung sind zentrale Forschungsthemen. Außerdem beschleunigen Open-Source-Initiativen und internationale Konsortien das Innovationstempo in der F&E.