FreeHAL@home – Planet 3DNow! Distributed Computing Wiki

Steckbrief
Kategorie:	Künstliche Intelligenz
Betreiber:	Tobias Schulz
Nationalität:	Deutschland
Start:	August 2008
Status:	Alpha
Checkpoints:	ja
Webseite:	boinc.freehal.org/projects/freehal_at_home/
Anmelde-URL:	http://boinc.freehal.org/projects/freehal_at_home/
Clients
x86	x	x	-	-	-
Planet 3DNow! Teamstatistik
Platzierung Planet 3DNow!: (powered by BOINCstats)

FreeHAL@home ist ein Projekt des Schülers Tobias Schulz, welches Texte parst und in semantische Netze für das Projekt FreeHAL konvertiert. Das Ziel von FreeHAL ist die Erschaffung einer Konversations-KI, welche in semantisch richtigen Sätzen antwortet. Jede FreeHAL-Kopie soll auf ein bestimmtes Themengebiet hin trainiert werden können.

Projektbeschreibung

Dieser Abschnitt ist ausbaufähig. Falls dir weitere nennenswerte Details über die Hintergründe dieses Projekts bekannt sind, kannst du sie hier eintragen.

FreeHAL besteht aus einem Parser für Sätze in natürlicher Sprache, der eingegebene Fakten in ihre semantischen Bestandteile aufteilt, sowie einem semantischen Netz, mit dem Verknüpfungen zwischen einzelnen Begriffen abgebildet werden. Entspricht ein Satz den Regeln, die auf der Webseite beschrieben werden (TODO: wo?), kann er in das Netz eingebracht werden.

FreeHAL@home ist das zu FreeHAL gehörende BOINC-Projekt. Es wird genutzt, um große Mengen Texte zu parsen und in semantische Netze einzupflegen, welche von FreeHAL genutzt werden können. Die Texte stammen aus freien Quellen wie Wikipedia.

Erfolge des Projekts

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Planet 3DNow!

Planet 3DNow! nimmt seit dem 13.09.2008 mit einem eigenen Team an FreeHAL@home teil.

Teilnahme

Zur Teilnahme am Projekt ist der BOINC-Client nötig. Die Anmeldung ist sowhl über die Projekthomepage, als auch über den BOINC-Manager möglich. Derzeit gibt es von FreeHAL@home lediglich 32-Bit-Anwendungen für Windows und Linux. Der Initialisationsdownload liegt bei unter 5 MB.

Eine Besonderheit des Projekts ist, dass es kaum Rechenzeit benötigt und deshalb die Work-Units keine eigenen Prozessorkerne zugewiesen bekommen. Andere Projekte können somit parallel laufen. Eine WU benötigt ca. 5-6 MB RAM.