Diverse Fachleute arbeiten zusammen an KI-Projekten.

Neues KI-Konsortium in New Mexico gegründet

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In New Mexico haben sich mehrere Institutionen zusammengeschlossen, um das New Mexico Artificial Intelligence Consortium zu gründen. Dieses Konsortium zielt darauf ab, die Entwicklung und das Verständnis von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen voranzutreiben und die wirtschaftlichen Möglichkeiten in diesem Bereich zu fördern.

Wichtige Erkenntnisse

  • Gründung des New Mexico AI Consortium zur Förderung von KI und maschinellem Lernen.
  • Beteiligte Institutionen: Los Alamos National Laboratory, Sandia National Laboratories, University of New Mexico, New Mexico State University, New Mexico Institute for Mining and Technology, Central New Mexico Community College und New Mexico Consortium.
  • Ziel: Stärkung der Zusammenarbeit zwischen Forschungseinrichtungen zur Lösung wichtiger Herausforderungen in Wissenschaft und Sicherheit.

Die Gründungsmitglieder des New Mexico AI Consortium sind überzeugt, dass Teamarbeit New Mexico eine größere Rolle im Bereich der Künstlichen Intelligenz ermöglichen wird. Die Zusammenarbeit umfasst einige der führenden Forschungsinstitutionen des Bundesstaates, die jeweils einzigartige Fähigkeiten in das Projekt einbringen.

Sandia National Laboratories bringt Fachwissen in den Bereichen KI-Sicherheit, Zuverlässigkeit, wissenschaftliches und datengestütztes maschinelles Lernen sowie KI-Software- und Hardware-Design mit. Los Alamos National Laboratory wird seine Expertise in Hochleistungsrechnen, fortgeschrittener Modellierung und Datenanalyse zur Verfügung stellen. Die Ressourcen beider nationaler Labore bieten die notwendige Rechenleistung zur Entwicklung von KI-Fähigkeiten und -Technologien.

„Durch die Vereinigung von New Mexicos führenden Forschungseinrichtungen schaffen wir ein Ökosystem, das Durchbrüche in der KI beschleunigt und gleichzeitig sicherstellt, dass diese Technologien robust, sicher und gesellschaftlich vorteilhaft sind“, sagte Jen Gaudioso, Direktorin des Center for Computing Research bei Sandia National Laboratories.

Zusätzlich zur Förderung der Entwicklung von KI-Technologien und Datensicherheit wird das Konsortium auch umfassende Bildungsprogramme und spezialisierte Schulungsinitiativen anbieten, um den Bewohnern des Bundesstaates wertvolle Einblicke zu gewähren.

„KI wird einen enormen Einfluss auf Forschung und Bildung weltweit haben. Das NM AI Consortium wird sicherstellen, dass die Menschen in New Mexico die Risiken und Vorteile dieser neuen Technologie verstehen und wie sie zur Lösung wichtiger Probleme in Wissenschaft, Ingenieurwesen und Medizin eingesetzt werden kann“, erklärte Melanie Moses, Professorin für Informatik und Sonderberaterin des Vizepräsidenten für Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz an der UNM.

Die University of New Mexico, die New Mexico State University, das New Mexico Institute for Mining and Technology und das Central New Mexico Community College werden dem Konsortium Forschungskompetenz, Flexibilität und eine Pipeline für die Entwicklung von Arbeitskräften bieten. Das bestehende Zertifikat in Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen von CNM bietet eine hervorragende Gelegenheit, Studierende frühzeitig mit relevanten Inhalten zu engagieren.

„NMSU freut sich, mit den anderen Forschungseinrichtungen im Bundesstaat und den beiden nationalen Laboren zusammenzuarbeiten, um Forschungs- und Bildungsanstrengungen im Bereich KI zu koordinieren“, sagte Enrico Pontelli, Dekan des College of Arts and Sciences und Regents Professor für Informatik an der NMSU. „Das kollektive Talent hat das Potenzial, New Mexico auf die nationale Landkarte als führenden Standort für KI zu setzen.“

Durch die Zusammenarbeit hoffen die Institutionen auch, mit der Industrie zu kooperieren, um KI-basierte Startups zu unterstützen, Technologietransfer zu fördern und mehr. Letztendlich könnte die Arbeit dazu beitragen, ein KI-Ökosystem im Bundesstaat zu schaffen und zur Schaffung von Arbeitsplätzen sowie zur Diversifizierung der lokalen Wirtschaft beizutragen.

Quellen

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