Evolution 2.0 – Genetic Algorithms und KI
Im Rahmen seiner Medienkooperation mit digital kompakt veröffentlicht deutsche-startups.de regelmäßig die Podcasts von digital kompakt. In dieser Folge erläutert digital kompakt-Macher Joel Kaczmarek mit Johannes Schaback, der unter anderem am Fraunhofer Institut für Softwaretechnik gearbeitet hat, und Torsten Reil, Gründer von NaturalMotion, das Thema Genetic Algorithms.
Im Grunde sind Genetische Algorithmen nichts anderes als blinde Suchalgorithmen – allerdings orientiert an biologischer Evolution. Schon seit den 70ern existierten diese Algorithmen als Idee, richtig zum Einsatz kamen sie aber erst in den 90ern. Doch was kann man sich konkret darunter vorstellen und wie bzw. wofür werden Genetische Algorithmen heutzutage eingesetzt? Wie funktioniert Evolution bei Algorithmen? Welche Rolle spielen Genetische Algorithmen in der Entwicklung und Forschung zu künstlicher Intelligenz?
Im Verlauf ihrer Diskussion besprechen die drei Experten, wie man virtuelle Charaktere mit Genetic Algorithms in künstlichen Umgebungen mutieren lässt und durch minimale Änderungen ihres Codes Bewegungsabläufe und andere Charakteristika optimiert. Torsten Reil, der einer der führenden Köpfe in der Entwicklung naturgetreuer Animationen von Bewegungen ist, erklärt, wie Genetic Algorithms in Games oder Filmen zum Einsatz kommen. Zudem zeigt er auf, welche Rolle diese Prozesse in der KI-Forschung spielen.
Der Podcast in der Übersicht:
- 00:00 – 08:35 | Vorstellungsrunde und Einführung ins Thema
- 08:36 – 13:01 | Was sind Genetic Algorithms und wie funktionieren sie?
- 13:02 – 17:59 | Die Anwendung von Genetic Algorithms in physikalischen Simulationen
- 18:00 – 23:30 | Evolution & Evaluation – Von der Idee zum fertigen Charakter
- 23:31 – 29:48 | Sind genetische Algorithmen der nächste Schritt in der KI-Forschung?
- 29:49 – 33:41 | Was ist die Grundidee von Artificial Life?
- 33:42 – 38:35 | Strategien zum Erreichen parametrischer Fitness der Algorithmen
- 38:36 – 42:36 | Praktische Anwendungsgebiete für Genetic Algorithms
- 42:37 – 48:21 | Wie funktionieren Mutationen und Rekombinationen bei Genetic Algorithms?
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