Inspiriert durch den kürzlich an der Universität Bonn ins Leben gerufenen "Think Tank KI", haben sich erstmals Kolleg:innen am HRZ, die in ihren alltäglichen Diensttätigkeiten bereits mit dem Thema KI in Verbindung stehen, zu einer internen Arbeitsgruppe unter dem Titel HRZ KI-Lab zusammen geschlossen.
Ziel des HRZ KI-Labs ist es, das im HRZ-Kollegium vorhandene Know-how zum Thema KI sowie einschlägige Expertisen in den Schlüsselbereichen der KI, zunächst zusammen zu führen und damit die Arbeit und Entwicklung des Think Tanks KI unterstützen und aktiv bereichern zu können.
Die Besprechungen und Veranstaltungen im Rahmen des HRZ KI-Labs sollen allen interessierten Mitarbeitenden am HRZ die Gelegenheit dazu bieten, sich über die Entwicklung und Nutzung von KI-Maschinen auszutauschen sowie erste praxisnahe Erfahrungen zu sammeln.
Erster Hackathon am 20. Juni 2024
Am 20. Juni 2024 fand im Rahmen des HRZ KI-Labs der erste interne "Hackathon" zum Thema KI statt.
Im Rahmen der Veranstaltung konnten erste Erfahrungen mit großen Sprachmodellen (LLMs) gesammelt werden. Dazu wurden im Voraus virtuelle Maschinen eingerichtet und die Herausforderungen sowie Wünsche für einen möglichen Produktivbetrieb am HRZ erfasst. Während des Hackathons wurden verschiedene Herausforderungen erprobt, darunter der Betrieb eigener Modelle, die mögliche Verwaltung von Modellen, die Stärken und Schwächen von Benutzeroberflächen sowie die Nutzung eigener Datenbasen. Im zweiten Schritt ist die Anbindung von GPUs geplant, die nicht nur die Rechenleistung beschleunigen, sondern auch einige KI-Anwendungen wie Computer Vision erst ermöglichen.
Wissenschaftliche Grundlagen der KI
In Vorbereitung des Hackathons wurde im Rahmen des HRZ KI-Labs zunächst der wissenschaftliche Hintergrund der KI betrachtet. Dabei konnten drei Schlüsselbereiche identifiziert werden:
- Maschinelles Lernen (ML): Ein Bereich der KI, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Techniken beschäftigt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen.
- Neuronale Netze: Modelle, die von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind und zur Verarbeitung komplexer Datenmuster verwendet werden.
- Datenwissenschaft: Die Nutzung statistischer Methoden und Algorithmen zur Analyse und Interpretation großer Datenmengen sowie deren Verarbeitung und Verwendbarkeit für die Methoden der KI.
