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Neulinge, Lernende, Forscher, Bauende und Kooperationspartner

Aktive Inferenz

Ein Rahmenwerk zur Verstehung von Wahrnehmung, Handlung, Lernen, Kognition und adaptiven Systemen.

Aktive Inferenz ist das zentrale wissenschaftliche und praktische Rahmenkonzept, um das sich die Arbeit des Instituts an Bildung, Forschung, Anwendungen und Ökosystemunterstützung orientiert.

Was Active Inference bietet

Active Inference verbindet Wahrnehmung, Handlung, Unsicherheit und modellbasierte Anpassung. Das Institut präsentiert es als gemeinsames Rahmenwerk für wissenschaftliche Forschung, Ingenieurpraxis, Bildung und kollektives Sinnbilden.

Implementierungen

Implementierungswege umfassen RxInfer.jl, PyMDP, SPM, symbolische kognitive Robotik, Notationswerkzeuge und domänenspezifische Repositorien. Diese unterstützen Modellierung, Simulation, Inferenz und angewandte Experimente.

Anwendungen

Active Inference findet Anwendung in Bereichen wie Biologie, Neurowissenschaften, psychischer Gesundheit, Robotik, Bildung, Wirtschaft, Physik, sozialen Systemen, Logistik, dezentraler Wissenschaft und wissenschaftlichem Methode. Die Institute veröffentlicht eine dedizierte Tiefgründungsseite für jeden Bereich mit dem aktuellen Stand der Literatur, wichtigen Projekten und Werkzeugen sowie offenen Problemen.

Schlüsselflächen

Ein schneller Überblick über Active Inference

Rahmenwerk

Eine gemeinsame Sprache für Wahrnehmung, Handlung, Unsicherheit und adaptive Systeme.

Ökosystem

Eine breite Gemeinschaft, die das Framework in wissenschaftlichen und praktischen Bereichen anwendet.

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Audience: Learner

A Python implementation of active inference for Markov Decision Processes

Python / 2 stars / updated 2024-11-09

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Repository / Learning

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Audience: Learner

START repository for scalable, tailored Active Inference research and training.

Python / 5 stars / updated 2026-01-19

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