IRW-PRESS: Verses AI Inc.: VERSES fordert die KI-Branche mit Benchmark-Tests heraus

Vancouver, British Columbia / 22. Februar 2024 / IRW-Press / VERSES AI Inc. (CBOE: VERS) (OTCQB:
VRSSF) (VERSES oder das Unternehmen), ein Unternehmen für kognitives Computing, das
intelligente Softwaresysteme der nächsten Generation entwickelt, präsentiert heute eine
Forschungs-Roadmap, welche die wichtigsten Meilensteine und Benchmarks skizziert, anhand derer der
Fortschritt und die Bedeutung der Forschungs- und Entwicklungsmaßnahmen des Unternehmens im
Vergleich zu den herkömmlichen Deep-Learning-Modellen zum Nutzen von Industrie, Wissenschaft
und Öffentlichkeit gemessen werden können. 

Wir haben eine Roadmap erstellt, die unter https://www.verses.ai/rd-overview zur Ansicht
veröffentlicht wurde. Sie soll uns im weiteren Jahresverlauf dazu dienen zu zeigen, dass der
KI-Ansatz von VERSES im Hinblick auf eine ganze Reihe von Branchen-Benchmarks an die
Leistungsfähigkeit von fortschrittlichen KI-Modellen nicht nur herankommt, sondern diese sogar
übertrifft - und das mit deutlich weniger Daten- und Energieeinsatz, erläutert Gabriel
René, Gründer und CEO von VERSES.

Bemerkenswert ist dies vor allem angesichts der jüngsten Aussage von Sam Altman, dem CEO von
OpenAI, der meint, die Zukunft der KI hänge ab von einem Durchbruch in puncto Energie
https://www.reuters.com/technology/openai-ceo-altman-says-davos-future-ai-depends-energy-breakthrough-2024-01-16/

 und von der geplanten Investition von 7 Billionen Dollar in die Neugestaltung der globalen
Halbleiterbranche.
https://www.wsj.com/tech/ai/sam-altmans-vision-to-remake-the-chip-industry-needs-more-than-money-1dc0678a

. 

Herr René weiter: Mit dem Erreichen dieser Benchmarks wollen wir den wissenschaftlichen
Nachweis erbringen, dass der Ansatz von VERSES eine bessere, kostengünstigere und schnellere KI
hervorbringen kann, die auf einen breiteren Markt ausgelegt ist und über unsere
Genius-Plattform vermarktet wird. Wir haben unsere Forschungs-Roadmap offengelegt, damit sowohl die
Branche als auch die breite Öffentlichkeit unsere Fortschritte verfolgen können.

Erste Benchmark: Klassifizierungs- und Generierungsaufgaben

Mit der ersten Benchmark will VERSES die Rechen- und Stichprobeneffizienz bei
Bildklassifizierungs- und -generierungsaufgaben wie MNIST und CIFAR unter Beweis stellen;
insbesondere soll die rechnerische Effizienz des VERSES-Ansatzes im Vergleich zu anderen modernen
Instrumenten der Bayes'schen Inferenz wie NumPyro nachgewiesen werden. Zusätzlich wollen wir
zeigen, wie dieser Ansatz mit der Recheneffizienz herkömmlicher Deep-Learning-Ansätze auf
Grundlage von Tools wie PyTorch konkurrieren kann - allerdings ergänzt um die große
Stichprobeneffizienz, die sich aus der Anwendung eines vollständig Bayes'schen Ansatzes ergibt.
Das Unternehmen will diese Ergebnisse, mit denen die effiziente Berechnung und optimierte
Stichprobeneffizienz unseres Ansatzes für Klassifizierungs- und Generierungsaufgaben belegt
werden soll, gegen Ende des ersten bzw. Anfang des zweiten Quartals 2024 in frei zugänglichen
Publikationen veröffentlichen. 

Zweite Benchmark: Atari 10k-Challenge

Mit der Atari 10K-Challenge als zweiter Benchmark wollen wir zeigen, dass der Ansatz von VERSES
den anderen Alternativmethoden in puncto Stichproben- und Recheneffizienz weitaus überlegen
ist. Die erste Atari-Benchmark-Challenge wurde im Jahr 2015 eingeführt. Dabei ging es darum,
ein einzelnes KI-System herzustellen, das an die menschliche Leistung bei 26 klassischen
Atari-Spielen heranreicht bzw. diese übertrifft. Das KI-Modell muss dabei direkt von den
Pixel-Daten lernen und verwendet nur den Punktestand als Belohnungssignal. Die ursprüngliche
Architektur, die dafür entwickelt wurde, war sehr datenintensiv und basierte auf jahrelangem
Spielverhalten - also mehr Daten, als ein menschlicher Spieler für gewöhnlich jemals zur
Verfügung haben könnte. 

Um dieses Problem zu lösen, wurde die Atari 100k-Benchmark eingeführt, die den
Spielumfang beim Lernen auf 100.000 Umgebungsschritte beschränkt. Atari 100k ist eine solide
Benchmark, um die Leistungsfähigkeit und Stichprobeneffizienz des aktiven Inferenzansatzes zu
demonstrieren. Das Unternehmen will hier zwei Quellen der Effizienzsteigerung unter Beweis stellen:
Die erste Quelle ist das schnelle Online-Lernen des Weltmodells für das Spiel. Die zweite
Quelle ist das effiziente Einschätzen der Spieltaktik, das keine periodischen Resets erfordert,
wie sie bei herkömmlichen gradientenbasierten Methoden wie dem Q-Learning zum Einsatz kommen.


Obwohl Atari 100k (2 Stunden Spielzeit) die führende Benchmark der Branche ist und VERSES
plant, sich im Wettbewerb mit der 100k-Benchmark zu messen, will das Unternehmen noch weiter gehen,
um die einzigartigen Stärken der auf aktiver Inferenz basierenden KI - nämlich schnelles
Lernen und optimierte Stichprobeneffizienz - zu demonstrieren und schlägt die Atari
10k-Benchmark (ca. 12 Minuten Spielzeit) vor, bei der nur rohe Pixeldaten und der Spielestand als
Input dienen. Die Herausforderung besteht darin, bei gleichem Spielumfang eine Leistung auf
menschlichem Niveau (oder höher) zu erreichen. Menschen können sehr rasch ein kompetentes
Spielverhalten entwickeln, aber wie schlagen sich moderne Architekturen? Wir von VERSES wollen
zeigen, dass unser System bei der 10k-Benchmark selbst hochkomplexe Deep-Learning-Modelle
übertreffen kann - es lernt, das Spiel mit nur wenigen Daten effizient zu spielen. Unsere
bisherigen Ergebnisse zeigen, dass unsere Agenten in der Lage sind, die Dynamik des Spielverlaufs zu
erlernen und bei einfachen Spielen in nur einigen tausend Schritten zu punkten. Sie stellen damit
zur Schau, dass effizienteres Lernen mit einem Modell möglich ist, das neunundneunzig Prozent
weniger Parameter enthält als die führende Konkurrenz und das auf einem Laptop ohne
große GPU-Infrastruktur trainiert werden kann. 

Das Unternehmen plant, die Endergebnisse im dritten Quartal 2024 bekannt zu geben und in frei
zugänglichen Publikationen zu veröffentlichen. 

Dritte Benchmark: NeurIPS 2024 Melting Pot Challenge 

Die beiden zuvor besprochenen Benchmarks entsprechen den Stärken von
Deep-Learning-Ansätzen, d.h. es handelt sich häufig um geräuschlose Aufgaben, die
vollständig beobachtet werden (ohne Mehrdeutigkeit) und wohldefinierte Belohnungsfunktionen
beinhalten.

Diese Benchmarks zeigen allerdings nicht die Stärke der aktiven Inferenz auf. Für die
dritte Benchmark will VERSES die neue Multi-Agenten-Benchmark NeurIPS Melting Pot Challenge
verwenden; schließlich besteht das ultimative Ziel darin, naturalistischere Benchmarks zu
entwickeln, mit denen die Fähigkeit von Agenten mit aktiver Inferenz, sich in einer unsicheren
Umgebung zurechtzufinden, demonstriert werden soll. Einer der Hauptvorteile bei der Entwicklung von
Agenten mit aktiver Inferenz, die direkt im Glaubensraum mit einer expliziten
Repräsentationsstruktur arbeiten, besteht darin, dass es möglich wird, Glaubenssätze
zwischen Agenten zu teilen.

Das Unternehmen ist davon überzeugt, dass diese Benchmark die Vorteile der aktiven Inferenz
für die Entwicklung von Multi-Agenten-Systemen aufzeigen wird und mit dem zentralen Ziel der
KI-Forschung von VERSES übereinstimmt: der Schaffung von Ökosystemen für KI-Systeme.


VERSES plant, diese Ergebnisse - welche die einzigartige Fähigkeit von Agenten mit aktiver
Inferenz, Grundlagen für intelligente Multiagentensysteme zu schaffen, unter Beweis stellen -
gegen Ende des vierten Quartals 2024 bzw. Anfang des ersten Quartals 2025 bekannt zu geben und
zusätzlich in frei zugänglichen Publikationen zu veröffentlichen. 

Über VERSES

VERSES AI ist ein Unternehmen für kognitives Computing, das auf biologisch inspirierte
verteilte Intelligenz spezialisiert ist. Unser Vorzeigeprodukt Genius ist den natürlichen
Systemen und Neurowissenschaften nachempfunden. Genius ist in der Lage zu lernen, sich anzupassen
und mit der Welt zu interagieren. Zu den wichtigsten Funktionen von Genius gehören
Verallgemeinerbarkeit, prädiktive Abfragen, Echtzeitanpassung und ein automatisiertes
Computernetzwerk. Genius basiert auf offenen Standards und fügt Daten aus den verschiedensten
Bereichen zu Wissensmodellen zusammen, die die vertrauenswürdige Zusammenarbeit zwischen
Menschen, Maschinen und KI sowohl in digitalen als auch physischen Welten fördern. Stellen Sie
sich eine intelligentere Welt vor, in der sich das menschliche Potenzial durch von der Natur
inspirierte Innovationen optimal entfaltet. Nähere Einzelheiten erfahren Sie unter VERSES,
LinkedIn und X.

Im Namen des Unternehmens 

Gabriel René, Founder & CEO, VERSES AI Inc.
Presseanfragen: press@verses.ai 

Investor Relations-Anfragen

U.S., Matthew Selinger, Partner, Integrous Communications, mselinger@integcom.us 415-572-8152
Canada, Leo Karabelas, President, Focus Communications, info@fcir.ca 416-543-3120

Zukunftsgerichtete Information

Diese Pressemitteilung enthält zukunftsgerichtete Informationen und zukunftsgerichtete
Aussagen im Sinne der geltenden Wertpapiergesetze (zusammenfassend zukunftsgerichtete Aussagen). Die
hierin enthaltenen zukunftsgerichteten Aussagen beziehen sich ausschließlich auf das Datum
dieser Pressemitteilung, und das Unternehmen übernimmt keine Verpflichtung, sie zu
aktualisieren oder zu überarbeiten, um neuen Informationen, Schätzungen oder Meinungen,
zukünftigen Ereignissen oder Ergebnissen oder sonstigen Gegebenheiten Rechnung zu tragen, es
sei denn, dies ist nach geltendem Recht erforderlich. Häufig, aber nicht immer, sind
zukunftsgerichtete Aussagen an der Verwendung von Worten wie plant, erwartet, wird erwartet,
budgetiert, vorgesehen, schätzt, prognostiziert, sagt voraus, projiziert, beabsichtigt, zielt,
zielt ab, antizipiert oder glaubt oder Abwandlungen (einschließlich negativer Abwandlungen)
solcher Wörter und Sätze oder kann durch Aussagen identifiziert werden, die besagen, dass
bestimmte Maßnahmen ergriffen werden können, könnten, sollten, würden oder
werden, eintreten oder erreicht werden. Zu diesen zukunftsgerichteten Aussagen gehören unter
anderem Aussagen in Bezug auf: die Erwartung, dass Verses die Roadmap nutzen wird, um im Laufe
dieses Jahres zu demonstrieren, dass der KI-Ansatz von VERSES in der Lage ist, die Leistung
fortgeschrittener KI-Modelle bei mehreren Industriestandard-Benchmarks zu erreichen oder zu
übertreffen und dabei wesentlich weniger Daten und Energie zu verbrauchen; dass VERSES
beabsichtigt, seine Rechen- und Stichprobeneffizienz bei Bildklassifizierungs- und
-generierungsaufgaben wie MNIST und CIFAR zu demonstrieren; dass Verses zu zeigen beabsichtigt, wie
dieser Ansatz mit der Recheneffizienz traditioneller Deep-Learning-Ansätze auf der Grundlage
von Tools wie PyTorch konkurrieren kann; dass Verses plant, die Ergebnisse der ersten Benchmark
gegen Ende des ersten Quartals 2024 in frei zugänglichen Publikationen zu veröffentlichen;
dass Verses erwartet, mit der zweiten Benchmark zu demonstrieren, dass der Ansatz von VERSES durch
zwei Quellen von Effizienzgewinnen wesentlich stichproben- und rechnereffizienter ist als andere
Alternativen; dass VERSES plant, bei der 100k-Benchmark wettbewerbsfähig zu sein; dass Verses
beabsichtigt, die einzigartigen Stärken der auf aktiver Inferenz basierenden KI zu
präsentieren, nämlich schnelles Lernen und verbesserte Stichprobeneffizienz bei geringen
Datenmengen durch die Atari 10k-Benchmark; dass Verses beabsichtigt, die Endergebnisse der zweiten
Benchmark im dritten Quartal 2024 in frei zugänglichen Publikationen zu veröffentlichen;
dass VERSES beabsichtigt, eine dritte Benchmark zu verwenden, die auf der neuen
Multi-Agenten-NeurIPS Melting Pot Challenge basiert, um die Fähigkeit aktiver Inferenz-Agenten
zu zeigen, mit unsicheren Umgebungen umzugehen; dass VERSES beabsichtigt, die Ergebnisse der dritten
Benchmark zwischen dem vierten Quartal 2024 und dem ersten Quartal 2025 in frei zugänglichen
Publikationen zu veröffentlichen.

Solche zukunftsgerichteten Aussagen beruhen auf einer Reihe von Annahmen des Managements,
einschließlich, aber nicht beschränkt auf: dass Verses die Roadmap erfolgreich nutzen
wird, um im Laufe dieses Jahres zu demonstrieren, dass der KI-Ansatz von VERSES in der Lage ist, die
Leistung fortgeschrittener KI-Modelle bei mehreren Industriestandard-Benchmarks zu erreichen oder zu
übertreffen und dabei wesentlich weniger Daten und Energie zu verbrauchen; dass VERSES seine
Rechen- und Stichprobeneffizienz bei Bildklassifizierungs- und -generierungsaufgaben wie MNIST und
CIFAR demonstrieren wird; dass Verses zeigen wird, wie dieser Ansatz mit der Recheneffizienz
traditioneller Deep-Learning-Ansätze auf der Grundlage von Tools wie PyTorch konkurrieren kann;
dass Verses die Ergebnisse der ersten Benchmark gegen Ende des ersten Quartals 2024 in frei
zugänglichen Publikationen veröffentlichen wird; dass Verses mit der zweiten Benchmark
demonstrieren wird, dass der Ansatz von VERSES durch zwei Quellen von Effizienzgewinnen wesentlich
stichproben- und rechnereffizienter ist als andere Alternativen; dass VERSES bei der 100k-Benchmark
seine Wettbewerbsfähigkeit demonstrieren wird; dass Verses die einzigartigen Stärken der
auf aktiver Inferenz basierenden KI, nämlich schnelles Lernen und verbesserte
Stichprobeneffizienz bei geringen Datenmengen, durch den Atari 10k-Benchmarkwettbewerb
präsentieren wird; dass Verses die Endergebnisse der zweiten Benchmark im dritten Quartal 2024
in frei zugänglichen Publikationen veröffentlichen wird; dass VERSES eine dritte Benchmark
auf der Grundlage der neuen Multi-Agenten-NeurIPS Melting Pot Challenge verwenden wird, um die
Fähigkeit aktiver Inferenz-Agenten zu zeigen, mit unsicheren Umgebungen umzugehen; dass VERSES
die Ergebnisse der dritten Benchmark zwischen dem vierten Quartal 2024 und dem ersten Quartal 2025
in frei zugänglichen Publikationen veröffentlichen wird.

Darüber hinaus sind zukunftsgerichtete Aussagen mit einer Vielzahl von bekannten und
unbekannten Risiken, Ungewissheiten und anderen Faktoren verbunden, die dazu führen
können, dass die tatsächlichen Pläne, Absichten, Aktivitäten, Ergebnisse,
Leistungen oder Errungenschaften des Unternehmens erheblich von den zukünftigen Plänen,
Absichten, Aktivitäten, Ergebnissen, Leistungen oder Errungenschaften abweichen, die in solchen
zukunftsgerichteten Aussagen zum Ausdruck gebracht oder impliziert werden. Zu diesen Risiken
gehören, ohne Einschränkung, dass Verses die Roadmap nicht nutzen wird, um im Laufe dieses
Jahres oder überhaupt zu demonstrieren, dass der KI-Ansatz von VERSES in der Lage ist, die
Leistung fortgeschrittener KI-Modelle bei mehreren Industriestandard-Benchmarks oder beliebigen
Benchmarks zu erreichen oder zu übertreffen und dabei wesentlich weniger Daten und Energie zu
verbrauchen; dass VERSES seine Rechen- und Mustereffizienz bei Bildklassifizierungs- und
-generierungsaufgaben wie MNIST und CIFAR nicht erfolgreich demonstrieren wird; dass Verses nicht
erfolgreich zeigen wird, wie dieser Ansatz mit der Recheneffizienz traditioneller
Deep-Learning-Ansätze, die auf Tools wie PyTorch basieren, konkurrieren kann; dass Verses die
ersten Benchmark-Ergebnisse nicht gegen Ende des ersten Quartals 2024 in frei zugänglichen
Publikationen oder überhaupt veröffentlichen wird; dass Verses mit der zweiten Benchmark
nicht erfolgreich demonstrieren wird, dass der Ansatz von VERSES durch zwei Quellen von
Effizienzgewinnen oder durch überhaupt keine Effizienzgewinne erheblich effizienter ist als
andere Alternativen; dass VERSES nicht zeigen wird, dass es bei der 100k-Benchmark
wettbewerbsfähig ist; dass Verses die einzigartigen Stärken der auf aktiver Inferenz
basierenden KI, nämlich schnelles Lernen und verbesserte Stichprobeneffizienz mit wenigen
Daten, nicht durch die Atari 10k-Benchmark-Challenge präsentieren wird; dass Verses die
Endergebnisse der zweiten Benchmark im 3. Quartal 2024 nicht in frei zugänglichen Publikationen
oder überhaupt nicht veröffentlichen wird; dass VERSES eine dritte Benchmark, der auf der
neuen Multi-Agenten NeurIPS Melting Pot Challenge basiert, nicht erfolgreich einsetzen wird, um die
Fähigkeit aktiver Inferenz-Agenten zu zeigen, mit unsicheren Umgebungen umzugehen; dass VERSES
die Ergebnisse der dritten Benchmark um das vierte Quartal 2024 bis zum ersten Quartal 2025 nicht in
frei zugänglichen Veröffentlichungen oder überhaupt nicht veröffentlichen
wird.

Die in dieser Pressemitteilung enthaltenen zukunftsgerichteten Aussagen spiegeln die
Einschätzung des Managements auf der Grundlage der derzeit verfügbaren Informationen
wider. Keine zukunftsgerichtete Aussage kann garantiert werden und die tatsächlichen
zukünftigen Ergebnisse können erheblich abweichen. Dementsprechend wird den Lesern
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