SEAL: Wie eine neue KI-Architektur das Lernen dezentralisiert

Die neue KI-Architektur SEAL (Self-Adaptive, Evolutionary, and Local) sorgt derzeit in der KI-Community für Aufsehen. Das vom Informatiker Jyo Pari entwickelte Modell setzt auf ein neuartiges Zusammenspiel lokaler Lernprozesse und evolutionärer Prinzipien, um sich fortlaufend selbst zu verbessern – ohne zentrale Steuerung oder vorab definierte Zielmetriken. Damit stellt SEAL herkömmliche Trainingskonzepte infrage, die auf große, zentralisierte Datensätze und Optimierungsziele angewiesen sind.

Lokale Intelligenz mit biologischem Vorbild

Im Gegensatz zu klassischen KI-Modellen arbeitet SEAL nach dem Prinzip lokaler Anpassung: Jeder Teil des Netzwerks optimiert sich eigenständig, lernt aus seiner Umgebung und kommuniziert selektiv mit benachbarten Modulen. Dieser dezentrale Ansatz soll nicht nur robustere Systeme ermöglichen, sondern auch energieeffizienter und skalierbarer sein. „Die meisten heutigen KI-Modelle sind zu starr und zentralisiert, um auf neue Umgebungen reagieren zu können“, erklärt Jyo Pari. „SEAL versucht, dieses Problem mit biologisch inspirierten Lernmethoden zu lösen.“

Evolution statt Training

SEAL nutzt sogenannte „local learners“, also kleine Netzwerkeinheiten mit eigener Lernlogik, die evolutionär angepasst und kombiniert werden. Über multiple Generationen hinweg entsteht so ein komplexes, anpassungsfähiges System – ähnlich einem Ökosystem. Besonders bemerkenswert: Der gesamte Code ist öffentlich zugänglich. Die Software lässt sich auf GitHub einsehen und nutzen, was die Nachvollziehbarkeit und Weiterentwicklung erleichtert. Erste Experimente zeigen, dass SEAL in bestimmten Aufgabenbereichen bereits mit spezialisierten Modellen mithalten kann.

Perspektiven für autonome Systeme

Ob SEAL in Zukunft als Grundstruktur für autonom lernende Systeme dienen kann, ist derzeit Gegenstand intensiver Diskussionen. Expert:innen sehen in der Architektur einen möglichen Weg zu resilienteren KI-Systemen, die sich besser in offene, unvorhersehbare Umgebungen integrieren lassen. Auch für Edge Computing – etwa in autonomen Fahrzeugen oder dezentralen IoT-Netzwerken – könnte der lokal adaptive Ansatz neue Möglichkeiten eröffnen.