Hier geht es um Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz und alles was man dazu braucht, also Daten, Modelle, Algorithmen und schlaue Ideen. Die Beiträge kommen von Wissenschaftler*innen und Gästen des Kompetenzzentrums Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr. Der Blog ist nicht nur für Forschende gedacht, sondern auch für neugierige Einsteiger, Anwender*innen aus Wirtschaft und Industrie und alle, die Trends mitbekommen und mehr wissen möchten. Viel Spaß beim Entdecken!
Kontakt
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Für den Blog schreiben neben Gastautor*innen vor allem Wissenschaftler*innen aus dem ML2R. Das Team stellt sich hier mit kurzen Profilen vor. Die Autor*innen verraten, an welchen Themen sie gerade arbeiten, was sie besonders interessiert und welchem der ML2R-Forschungsschwerpunkte ihre Arbeit zugeordnet ist. Die Redakteur*innen kommen aus dem PR-Team des ML2R und beantworten Ihnen auch gern Fragen zum Blog. Alle Teammitglieder gehören zu einer der vier Partnerorganisationen des ML2R: die Technische Universität Dortmund, das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML sowie die Universität Bonn.
Unsere Autorinnen und Autoren
Forschungsschwerpunkt:
Menschenorientiertes ML, ML mit komplexem Wissen
An welchen Problemstellungen arbeiten Sie zurzeit?
- Modellierung der visuellen Aufmerksamkeit von Anästhesisten mit Schwerpunkt auf dem Parameter Anstrengung
- Aktives Lernen mit Experten-Input steuern
- Ermittlung von schlechter medizinischer Berichterstattung mithilfe von Text Mining Tools
Woran sind Sie besonders interessiert?
Interaktives ML: Das Zusammenspiel von Mensch und maschinellem Lernalgorithmus zu verbessern und dafür passende Schnittstellen und Modelle zu entwerfen.
Awards:
Best Paper Award auf der ICANN 2019
Forschungsschwerpunkt:
Vertrauenswürdiges ML
An welchen Problemstellungen arbeiten Sie zurzeit?
- eine Bestandsaufnahme neuerer Arbeiten zum Thema ‚Vision und Sprache‘
- Reproduktion von Experimenten in einigen der Arbeiten
- regionale Wissensgraphen-Schlussfolgerung
Woran sind Sie besonders interessiert?
Ich interessiere mich für die Vereinheitlichung symbolischer Strukturen und für das Deep Learning und seine Anwendungen im Bereich des Verstehens natürlicher Sprache, des Wissensgraphen-Schlussfolgerns und der visuell-sprachlichen Interaktion.
Forschungsschwerpunkt:
Menschenorientiertes ML, ML mit komplexem Wissen
An welchen Problemstellungen arbeiten Sie zurzeit?
Anwendung von probabilistischem ML auf raum-zeitliche Daten, wie z.B. Bildzeitreihen, unter Verwendung von generativem ML, um Lücken in unvollständigen Datensätzen, wie z.B. bewölkten Satellitenbilddaten, zu füllen
Woran sind Sie besonders interessiert?
Zu untersuchen, wie probabilistische ML zum Verständnis unserer Welt beitragen kann, während Wissen und Wahrnehmung in andere Forschungsbereiche und sogar in die Gesellschaft im Allgemeinen übertragen werden.
Forschungsschwerpunkt:
Vertrauenswürdiges ML
An welchen Problemstellungen arbeiten Sie zurzeit?
- Theoretische und praktische Garantien von Erklärbarkeitsmodellen mittels Shapleywerten erarbeiten
- Kombinieren von Erklärbarkeitsmodellen mit Bayesianischen Neuronalen Netzen (BNN)
Woran sind Sie besonders interessiert?
Den Entscheidungsprozess von black-box Modellen verständlich machen, Benutzern und Experten Vertrauen und Sicherheit in die Entscheidungen von Neuronalen Netzen geben
Forschungsschwerpunkt:
ML mit komplexem Wissen
An welchen Problemstellungen arbeiten Sie zurzeit?
- Kalt-Start Befüllung von Wissensdatenbanken durch Einbindung von Vorwissen (Ontologien, domänenspezifische Bedingungen, … )
- Bereinigung von Trainingsdatensätzen für die Extraktion von Relationen in Text durch Verfahren des statistischen Relationalen Lernens
Woran sind Sie besonders interessiert?
Gemeinsames Lernen von Neuronalen Netzen und logikbasierten Systemen
Forschungsschwerpunkt:
ML unter Ressourcenbeschränkung, evtl. in Zukunft Quantum-ML
An welchen Problemstellungen arbeiten Sie zurzeit?
- Implementierung und kontinuierliche Verbesserung eines FPGA-basierten Hardware-Lösers für Ising-Modelle
- Untersuchung von Anwendungen von MAP-Lösern, insbesondere zur Analyse probabilistischer Modelle
Woran sind Sie besonders interessiert?
Probabilistische grafische Modelle; quantenbasierte Optimierung und ihre möglichen Anwendungen für Maschinelles Lernen
Forschungsschwerpunkt:
ML mit komplexem Wissen, Vertrauenswürdiges ML
An welchen Problemstellungen arbeiten Sie zurzeit?
- Informed Machine Learning: Taxonomie und Survey über die Integration von Vorwissen in maschinelle Lernsysteme
- Straßenkarten-basierte Validierung von semantischen Segmentierungen im autonomen Fahren
Woran sind Sie besonders interessiert?
Die Kombination von Daten-basiertem Maschinellen Lernen mit Wissens-basierter Modellierung (Hybride KI)
Unsere Redakteurinnen
Inga Daase
Inga Daase ist seit 2018 Referentin am ML2R. Ihr Arbeitsschwerpunkt liegt auf der Kommunikation zu Forschungsaktivitäten und wissenschaftlichen Ergebnissen. Sie ist Mitarbeiterin im Team Presse- und Öffentlichkeitsarbeit am Fraunhofer IAIS. Neben den Kommunikationsaktivitäten für das ML2R betreut sie weitere strategische Projekte des Instituts wie die europäische Plattform AI4EU und das Fraunhofer-Forschungszentrum Maschinelles Lernen.
Nach ihrem Studium und Abschluss als Diplom-Physikerin an der Universität Bonn arbeitete Inga Daase in verschiedenen Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen, wie dem Karlsruher Institut für Technologie, in den Bereichen Kommunikation und Marketing. Während ihrer beruflichen Laufbahn hat sie für internationale Konzerne und Organisationen in Deutschland und Japan Projekte zum kulturellen Austausch sowie zu Forschung und Technik koordiniert. Sie hat Erfahrung mit der Vermittlung von wissenschaftlichen Inhalten und der Vermarktung von Forschungsergebnissen, Technologien und Patenten.
Katrin Klug
Katrin Klug ist Data Scientist mit Schwerpunkt KI-Kommunikation am Fraunhofer IAIS. In ihrer Funktion im ML2R ist sie Ansprechpartnerin für den Wissenstransfer der ML2R Forschung an die Industrie und Wissenschaft. Im Zuge dessen koordiniert sie den ML2R Blog, der die ML2R Kompetenzen und Aktivitäten darstellen soll. Ihr Ziel ist es, die Ergebnisse der Forschung zu kommunizieren und somit die Relevanz für wirtschaftsrelevante Transferprojekte darzulegen.
Nach ihrem Doppelbachelor „International Business“ und „Marketing and Commercial Management“ an der FH Dortmund und der ESIC Business School Valencia spezialisierte sie sich in ihrem Master auf „Business Analytics“ an der Hochschule Düsseldorf. Während ihres Studiums war sie bereits für verschiedene Organisationen und Unternehmen in der Flugbranche tätig. Dort hat sie vor allem die Datenanalyse und das strategische Reporting verantwortet.
Andrea Müller
Andrea Müller ist Referentin am Institut für Informatik der Universität Bonn, am Bonn-Aachen International Center for Information Technologies (b-it) und am Fraunhofer IAIS. In dieser Funktion ist sie auch für das Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr im Bereich der internen und externen Kommunikation mit Schwerpunkt Webpräsenz tätig. Nach ihrem Studium der Germanistik und Politischen Wissenschaften in Bonn, welches sie mit dem Magister Artium abschloss, war Müller für unterschiedliche Unternehmen und Agenturen als PR Managerin operativ und strategisch beratend tätig.
Ann-Kathrin Oster ist Referentin am Kompetenzzentrum für Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr. In dieser Funktion bereitet sie wissenschaftliche Ergebnisse und Ereignisse im Kontext des Kompetenzzentrums in verständlicher Sprache auf. Ihr Ziel ist es, die Forschung zum Maschinellen Lernen als Schlüsseltechnologie Künstlicher Intelligenz einer breiten Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Sie agiert zudem als Schnittstelle zu den Aktivitäten des Landes Nordrhein-Westfalen und koordiniert die Kooperation mit anderen Landesakteuren.
Im Rahmen ihres Studiums, welches sie mit einem Master of Arts im Studienfach Medien und politische Kommunikation an der Freien Universität Berlin abschloss, spezialisierte sich Ann-Kathrin Oster auf die politische Öffentlichkeitsarbeit. Diese Schwerpunktsetzung forcierte sie durch Arbeitseinsätze in politischen Institutionen auf Bundes- und Landesebene.
