10.10.2018 - 12:45

Kompetenzzentrum des Bundes für Maschinelles Lernen gestartet

In Dortmund und Bonn/Sankt Augustin ist das durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF initiierte und geförderte "Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr" (ML2R) gestartet.

Gemeinsam werden die Technische Universität Dortmund, die Universität Bonn sowie die Fraunhofer-Institute für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in Sankt Augustin sowie für Materialfluss und Logistik IML in Dortmund die Forschung im Bereich des Maschinellen Lernens vorantreiben. Sprecher des Zentrums sind Prof. Dr. Katharina Morik (TU Dortmund) und Prof. Dr. Stefan Wrobel (Universität Bonn/Fraunhofer IAIS).

Maschinelles Lernen (ML) ist die Basistechnologie für Anwendungen, die auf Künstliche Intelligenz setzen – sie interpretieren Texte und Bilder, stellen medizinische Diagnosen oder optimieren Fertigungsprozesse. In Verbindung mit immer preiswerteren und leistungsfähigeren Sensoren und Prozessoren werden ML-Techniken in vielen Bereichen zu wettbewerbsentscheidenden Faktoren. Forschung, Politik und Unternehmen möchten dieses Potenzial heben, stehen jedoch vor zentralen Herausforderungen: Sie benötigen nachvollziehbare, vertrauenswürdige Technologien, die flexibel in bestehende Prozesse integriert werden können. Es fehlen aktuell in Deutschland internationale Spitzenforscher sowie fundiert ausgebildete Fachkräfte, die entsprechende Technologien entwickeln. Oft mangelt es auch an gut aufbereiteten Datenbeständen, um lernende Systeme optimal zu trainieren und gewinnbringend zu nutzen.

Neben ML2R an den Standorten Dortmund und Bonn/Sankt Augustin sind drei weitere BMBF-Kompetenzzentren in Berlin, Baden-Württemberg und Bayern geplant. Die betriebene Forschungsarbeit hat verschiedene Schwerpunkte: "Menschenorientiertes Maschinelles Lernen", das den Menschen in den Mittelpunkt stellt und maschinelle Lernverfahren so gestaltet, dass die Entscheidungen, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz getroffen werden, für den Menschen verständlich, nachvollziehbar und validierbar werden. "Maschinelles Lernen unter Ressourcenbeschränkung" ermöglicht es, Berechnungen mithilfe von Maschinellem Lernen auch auf kleinen Geräten, wie Smartphones oder direkt in Sensoren, zuverlässig auszuführen. "Maschinelles Lernen mit komplexem Wissen" integriert logisches Wissen aus verschiedenen Quellen in lernende Systeme, um auch bei kleinen oder unsicheren Datenbeständen verlässliche Ergebnisse sicherzustellen.

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Ressort: M-Development, Business Solutions
Maximilian Feigl

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