Differenzierbare Programmierung
Differenzierbare Programmierung ist ein Programmierparadigma, bei dem digitale Computerprogramme durch automatische Differenzierung vollständig differenzierbar gemacht werden können. Dies ermöglicht eine gradientenbasierte Optimierung der Parameter im Programm, die typischerweise über Gradientenabstieg erfolgt, sowie andere Lernmethoden, die auf Informationen zu Ableitungen höherer Ordnung basieren. Differenzierbare Programmierung wird in vielen Bereichen breit eingesetzt, insbesondere im wissenschaftlichen Rechnen und im maschinellen Lernen.
Methoden der Differenzierbaren Programmierung
Die meisten Frameworks für differenzierbare Programmierung arbeiten mit der Erstellung von Graphen, die den Kontrollfluss und die Datenstrukturen eines Programms enthalten. Dabei lassen sich im Allgemeinen zwei Kategorien von Ansätzen unterscheiden:
- Statischer, kompilierter graphenbasierter Ansatz: Zum Beispiel TensorFlow, Theano und MXNet. Sie erlauben tendenziell gute Compileroptimierungen und eine einfachere Skalierung auf große Systeme, ihre statische Natur begrenzt jedoch die Interaktivität und die Arten von Programmen, die leicht erstellt werden können (wie etwa solche mit Schleifen oder Rekursion) und erschwert es Benutzern, ihre Programme effektiv zu analysieren. Eine Proof-of-Concept-Compiler-Toolchain namens Myia verwendet eine Teilmenge von Python als Frontend und unterstützt Funktionen höherer Ordnung, Rekursion und Ableitungen höherer Ordnung.
- Operatorüberladung, dynamischer graphenbasierter Ansatz: Zum Beispiel das Autograd-Paket für PyTorch und NumPy. Aufgrund ihrer dynamischen und interaktiven Natur lassen sich die meisten Programme leichter schreiben und begründen.
Eine Einschränkung früherer Ansätze besteht darin, dass sie nur Code differenzieren können, der so geschrieben ist, dass er zum Framework passt, wodurch ihre Interoperabilität mit anderen Programmen eingeschränkt ist. Neuere Ansätze gehen dieses Problem an, indem sie Graphen auf Grundlage der Grammatik der Sprache (IR) erstellen, wodurch die Differenzierung beliebigen Codes ermöglicht wird.
Die differenzierbare Programmierung hat in vielen Bereichen über traditionelle Anwendungen hinaus bedeutende Fortschritte gemacht. Im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften wird es beispielsweise für Deep Learning bei der biophysikbasierten Modellierung molekularer Mechanismen verwendet. Dabei geht es um die Nutzung differenzierbarer Programmierung in Bereichen wie der Vorhersage von Proteinstrukturen und der Arzneimittelforschung. Diese Anwendungen demonstrieren das Potenzial der differenzierbaren Programmierung, bedeutende Fortschritte beim Verständnis komplexer biologischer Systeme und der Verbesserung von Gesundheitslösungen zu ermöglichen.