Russische neuronale Netze könnten intelligenter werden: Werke sowjetischer Wissenschaftler könnten helfen
Russland plant, die umfangreichen Archive sowjetischer wissenschaftlicher und technischer Informationen zu nutzen, um KI-Modelle zu trainieren und den Mangel an hochwertigen Daten zu beheben. Die Archive enthalten über zwei Milliarden Objekte, von denen 483 Millionen digitalisiert werden. Diese Initiative zielt darauf ab, souveräne nationale KI-Modelle mit einer einzigartigen faktischen Grundlage zu schaffen.
In der UdSSR sammelte ein staatliches System für wissenschaftliche und technische Informationen (GSNTI) fast das gesamte sowjetische Wissenschaftsoutput, von der Physik bis zur Biologie, und brachte bis 1980 über zwei Milliarden Objekte zusammen. Diese Daten blieben jahrzehntelang weitgehend ungenutzt. Jetzt digitalisiert Russland diese Archive, um künstliche Intelligenz zu trainieren, da die aktuellen Daten für das Training neuronaler Netze nicht ausreichen. Der Digitalisierungsprozess umfasst die Umwandlung alter Papier- und Mikrofilm-Dokumente, einschließlich wissenschaftlicher Berichte, Zeichnungen und Formeln, in maschinenlesbare Formate. Bis Mitte August wurden 483 Millionen Objekte für die Digitalisierung bestätigt, die mit modernen Forschungsdaten der GosTech-Plattform aus dem Jahr 1998 kombiniert werden sollen. Das Ziel ist es, russische KI-Modelle zu spezialisierten Experten zu machen, die Ingenieuren und Wissenschaftlern evidenzbasierte Beratung bieten können, und technologische Unabhängigkeit zu erreichen, indem man sich auf interne Archive stützt, die für andere Länder unzugänglich sind. Vize-Ministerpräsident Dmitri Tschernyschenko hat dazu aufgerufen, die GSNTI-Vorschriften zu aktualisieren, um Algorithmen rechtlichen Zugang zu diesem Wissen zu gewähren und vergessene Archive zu einem Treiber zukünftiger technologischer Durchbrüche zu machen.
Quelle: Hi-News.ru —
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