Sascha Mücke ist wisschenschaftlicher Mitarbeiter am Lamarr-Standort der
Technischen Universität Dortmund. Schwerpunkte seiner Forschung sind
unter anderem Hardware-Beschleunigung für Lern- und Optimierverfahren,
insbesondere Evolutionäre Optimierung, sowie Quantencomputing.
Durch ihr stochastisches Verhalten können Qubits (Quanten-Bits) als Quelle von (echten) Zufallszahlen im Maschinellen Lernen verwendet werden. Forschende des ML2R untersuchten den Einsatz von Quanten-Zufallszahlen zur Initialisierung von maschinellen Lernmodellen.
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Die Evolutionäre Optimierung ist eine echte Alternative zu gradientenbasierten Verfahren, da sie flexibler in verschiedenen Anwendungsszenarien eingesetzt werden kann. ML2R-Forschende nutzten evolutionäre Algorithmen, um Schaltkreise von Quantencomputern zu optimieren.
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Mikrochips wie ASICs sind klein, schnell und energiesparend. Vor allem FPGAs sind darüber hinaus sehr flexibel, da sie neu programmierbar sind. Damit sind sie interessante Plattformen für die Entwicklung von ML-Methoden.
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