Forschende von Allora Labs zeigen, dass eine gezielte Verschlechterung einzelner KI-Modelle durch genetische Mutationen deren kollektive Leistungsfähigkeit verbessert
NEW YORK, 3. September 2026 /PRNewswire/ -- Aktuelle KI-Systeme sind dadurch eingeschränkt, dass sie sich nicht anpassen können, wenn sich die Welt, auf deren Grundlage sie trainiert wurden, verändert. Eine neue Abhandlung des Chief Scientist von Allora Labs beweist mathematisch, dass diese grundlegende Einschränkung mithilfe derselben evolutionären Prinzipien überwunden werden kann, die auch in der Natur zur Entstehung von Intelligenz geführt haben. Die Forschungsergebnisse zeigen, dass die Einführung gezielter zufälliger Mutationen in eine Population von KI-Modellen es dieser Population ermöglicht, gemeinsam jedes einzelne optimierte Modell zu übertreffen, wenn sich die Welt um sie herum verändert. Der Artikel trägt den Titel „Flawed in Nature, Perfect through Evolution" und wurde in der Zeitschrift „Allora Decentralized Intelligence" veröffentlicht.
„Jedes einzelne KI-Modell, egal wie gut es trainiert wurde, sammelt Fehler an, sobald sich die Welt, auf der es trainiert wurde, verändert", sagt Dr. Diederik Kruijssen, Chief Scientist bei Allora Labs und Autor der Studie. „Dies ist eine unumgängliche informationstheoretische Obergrenze. Wir beweisen, dass eine Population bewusst diversifizierter Modelle diese Obergrenze durchbricht – aus demselben Grund, aus dem biologische Arten Umweltveränderungen überstehen. Sie weisen bereits bestehende Unterschiede auf, von denen einige gut für die Welt nach dem Wandel geeignet sind."
Die zentrale Erkenntnis leitet sich direkt aus der Evolutionsbiologie ab. In der Natur erhalten Arten ihre genetische Vielfalt durch Mutationen aufrecht. Die meisten Mutationen sind für den einzelnen Organismus schädlich, doch die Population profitiert davon, da sich manche Varianten zufällig gut an neue Bedingungen anpassen, wenn sich die Umwelt verändert. Diese Untersuchung zeigt, dass dasselbe Prinzip auch für Populationen von KI-Modellen gilt: Jedes mutierte Modell schneidet für sich genommen schlechter ab, doch das beste Modell im mutierten Schwarm übertrifft das beste Modell in einem optimierten Schwarm in etwa 80 % der Fälle, wenn sich die Bedingungen ändern.
„Die Vorstellung, dass individuelle Unvollkommenheit eine kollektive Anpassung ermöglicht, ist in der Evolutionstheorie fest verankert, doch ihre Formalisierung mit mathematischen Garantien für künstliche Systeme stellt einen bedeutenden Schritt dar. Diese Arbeit eröffnet eine neue Sichtweise auf die Robustheit künstlicher Intelligenz unter sich ändernden Bedingungen."
— Prof. Steven Longmore, Liverpool John Moores University, AI-Driven Biodiversity Conservation.
Die vier mathematischen Arbeitstheoreme beweisen Schritt für Schritt, dass kein einzelnes Modell diese Leistungsgrenze überwinden kann und dass eine Population mutierter Modelle diese nachweislich durchbricht. Numerische Experimente bestätigen alle vier Theoreme, wobei die Gesamtleistung des mutierten Schwarms die des ursprünglichen Schwarms mit hoher statistischer Signifikanz übertrifft.
Der Vorteil ist am größten, wenn die Mutationsrate der Modelle in etwa der Veränderungsrate der Umwelt entspricht: eine „Goldlöckchenzone", die die Evolutionsdynamik widerspiegelt. Der optimale Bereich ist breit gefächert: Der Bereich um den Spitzenwert herum erstreckt sich etwa um das Hundertfache, und die Beeinträchtigung bei zu langsamer Mutation ist gering, während eine zu schnelle Mutation die Leistung drastisch verschlechtert. Dieses tolerante Verhalten eröffnet praktische Anwendungsmöglichkeiten.
Nick Emmons, CEO von Allora Labs, kommentiert die Arbeit: „Da KI-Systeme in Finanzmärkten, im Gesundheitswesen, bei autonomen Fahrzeugen und in anderen sich ständig verändernden Umgebungen zum Einsatz kommen, ist die Unfähigkeit, sich an wechselnde Bedingungen anzupassen, zu ihrem Hauptversagensgrund geworden. Der Großteil der KI-Forschung konzentriert sich darauf, einzelne Modelle größer und schneller zu machen. Wir glauben, dass der größere Gewinn darin liegt, wie Modellpopulationen miteinander interagieren und sich weiterentwickeln, und diese Arbeit beweist, dass dies die richtige Sichtweise ist."
„Die Eigenschaften, die wir mit Intelligenz in Verbindung bringen, wie Originalität, Anpassungsfähigkeit und Kreativität, erfordern alle die Fähigkeit, unter Bedingungen, denen man noch nie zuvor begegnet ist, gute Leistungen zu erbringen", sagt Dr. Kruijssen. „Aktuelle KI-Modelle sind dazu nicht in der Lage. Sie wenden das Gelernte an, passen sich aber nicht an Unbekanntes an. Eine Population sich weiterentwickelnder Modelle kann dies. Genau das zeigt diese Arbeit, und genau das tut die Evolution schon seit Milliarden von Jahren."
Der Artikel skizziert mehrere zukünftige Forschungsrichtungen, darunter die Anwendung des „Flawed-in-Nature"-Prinzips auf große Sprachmodelle mithilfe von Feinabstimmungsmethoden, dessen Erweiterung auf dezentrale KI-Netzwerke sowie die Entwicklung eines Steuerungsalgorithmus, der die Mutationsstärke automatisch anpasst, ohne dass Kenntnisse über die Veränderungen in der Umgebung erforderlich sind. „Ein solches Ergebnis eröffnet unglaublich viele nachgelagerte Möglichkeiten", fügt Dr. Kruijssen hinzu. „Unser Team hat bereits den Regler entwickelt, mit dem sich dieses Prinzip in der Praxis umsetzen lässt, und auch die Arbeit an mehreren konkreten Anwendungen hat bereits begonnen."
Informationen zu Allora Labs
Allora Labs ist der wichtigste beitragende Entwickler von Allora Network, einem dezentralen KI-Inferenznetzwerk, das eine weltweit verteilte Gemeinschaft von Modellen für maschinelles Lernen nutzt, um hochpräzise, kontextbezogene Vorhersagen in Echtzeit zu erstellen. Allora Labs wurde von CEO Nick Emmons gegründet und betreibt Forschung in den Bereichen Schwarmintelligenz, Modellkoordination und Inferenzsynthese. Das Unternehmen ist Partnerschaften mit Organisationen wie AWS, Alibaba Cloud, Saudi Telecom und Pairpoint (einem Unternehmen von Vodafone) eingegangen und hat Finanzmittel von Investoren wie Polychain, Framework, Blockchain Capital und CoinFund eingeworben. Weitere Informationen finden Sie auf alloralabs.xyz, und allora.network.
Informationen zu Allora Decentralized Intelligence
Allora Decentralized Intelligence (ADI) ist eine wissenschaftliche Fachzeitschrift, die Forschungsergebnisse zu dezentraler maschineller Intelligenz, Modellkoordination und Schwarmintelligenz veröffentlicht. ADI wurde von Dr. Diederik Kruijssen, Chief Scientist bei Allora Labs, gegründet und wird von ihm geleitet. Er ist Forscher im Bereich KI/ML und Astrophysiker mit 20 Jahren Erfahrung in der Entwicklung modernster quantitativer Modelle in den Bereichen Forschung, Technologie, Finanzen und Web3 und hat mehr als 300 begutachtete Publikationen verfasst.
Angaben zur Veröffentlichung
Medienkontakt
Phi Tran
VP of Marketing, Allora Labs
phi@alloralabs.xyz
View original content to download multimedia:https://www.prnewswire.com/news-releases/neue-forschungsergebnisse-belegen-dass-mutierte-ki-schwarme-in-einer-sich-wandelnden-welt-optimierte-modelle-ubertreffen-302868508.html
Beim Winterthurer Textilmaschinenhersteller Rieter kommt es zu einem abrupten Führungswechsel. CEO und Verwaltungsratspräsident Thomas Oetterli gibt beide Ämter per Ende Oktober ab. An die Spitze der Geschäftsführung rückt Anfang November der Branchenkenner Daniel Lippuner, während Carl Illi mit sofortiger Wirkung das Präsidium des Verwaltungsrats übernimmt. Rieter begründet den Schritt damit, dass nach der Umsetzung zentraler strategischer Projekte nun der Zeitpunkt gekommen sei, die Verantwortung in neue Hände zu legen.
Lippuner gilt als ausgewiesener Experte für Spinnmaschinen, Garnverarbeitung und Textilkomponenten. Er leitete früher den Textilmaschinenhersteller Saurer und zuvor den Bereich Oerlikon Textile Components. Zudem ist er Verwaltungsratspräsident und Miteigentümer von Heberlein Technology und damit weiterhin eng in der Chemiefaserindustrie verankert. Illi gehört dem Rieter-Verwaltungsrat seit 2017 an und wird vom Unternehmen ebenfalls als Textilexperte charakterisiert. Er soll das Präsidium mindestens bis zur nächsten Generalversammlung führen.
Oetterli, Jahrgang 1969 und früher Chef des Lift- und Rolltreppenherstellers Schindler, war im März 2023 zu Rieter geholt worden, um den bereits damals kriselnden Maschinenbauer zu stabilisieren. Noch im selben Jahr lancierte er das Performance-Programm «Next Level», das ein massives Kostensenkungs- und Restrukturierungspaket umfasst. Der Plan sah unter anderem vor, bis 2025 rund 1400 Vollzeitstellen vorwiegend in Deutschland, der Schweiz und weiteren europäischen Ländern abzubauen und Standorte zu konsolidieren. Parallel dazu übernahm Rieter im Februar die Textilmaschinensparte Barmag von OC Oerlikon, was mit einem deutlichen Anstieg der Verschuldung einherging.
Trotz dieser einschneidenden Massnahmen blieb die erhoffte Trendwende aus. Die Amtszeit Oetterlis war von einem ausserordentlich schwachen Marktumfeld mit anhaltender Nachfrageschwäche geprägt. 2024 hatte er zusätzlich das Präsidium des Verwaltungsrats übernommen – ein Doppelmandat, das den Aktionären ursprünglich als Übergangslösung zur konsequenten Umsetzung von «Next Level» verkauft worden war. Grösster Anteilseigner bei Rieter ist der Schweizer Industrielle Peter Spuhler mit einem Anteil von 33,1 Prozent; er sitzt ebenfalls im Verwaltungsrat. Der Führungswechsel in Winterthur folgt zeitlich auf eine ebenfalls angekündigte Neubesetzung an der Spitze von Stadler Rail, einem weiteren Unternehmen, an dem Spuhler die Kontrolle hält.
