Wasserstein-Optimierung bezeichnet eine Methode aus dem Bereich der optimalen Transporttheorie, die in der Künstlichen Intelligenz (KI) Anwendung findet. Der Begriff geht auf den Mathematiker Wasserstein zurück und ist eng mit der Messung der Distanz zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen verbunden. Diese Distanz, auch bekannt als Wasserstein-Distanz oder Earth Mover Distance (EMD), misst, wie viel „Arbeit“ benötigt wird, um eine Verteilung in eine andere umzuformen.
In der KI wird die Wasserstein-Optimierung vor allem im Zusammenhang mit generativen Modellen wie Generative Adversarial Networks (GANs) eingesetzt. Hierbei geht es darum, ein Modell zu trainieren, das in der Lage ist, Daten zu generieren, die einer gegebenen realen Verteilung sehr nahekommen. Die Wasserstein-Distanz hilft dabei, die Differenz zwischen der generierten und der realen Verteilung objektiv zu messen, was das Training solcher Modelle stabilisiert und verbessert.
Ein wesentlicher Vorteil der Wasserstein-Optimierung ist ihre Fähigkeit, auch in hochdimensionalen Räumen effektiv eingesetzt zu werden. Im Gegensatz zu anderen Distanzmaßen wie der Kullback-Leibler-Divergenz ist die Wasserstein-Distanz weniger anfällig für Instabilitäten, insbesondere wenn die Verteilungen nicht überlappen. Dies macht sie zu einem zuverlässigen Werkzeug in der KI-Forschung und -Anwendung.
Neben GANs findet die Wasserstein-Optimierung auch in anderen Bereichen der KI Verwendung, beispielsweise in der Domain-Adaptation, bei der Modelle auf neue Datenverteilungen angepasst werden, oder in der robusten Optimierung, um Modelle widerstandsfähiger gegenüber Störungen zu machen. Durch die Fähigkeit, komplexe Verteilungsbeziehungen zu modellieren, spielt die Wasserstein-Optimierung eine wichtige Rolle in der Weiterentwicklung der KI-Technologien.