Mit einem gemeinsamen Präsenz-Workshop am 14. Juni vertiefen das Netzwerk deutscher KI-Kompetenzzentren und das Französische KI-Forschungsnetzwerk die bilaterale Zusammenarbeit im Forschungsfeld Künstlicher Intelligenz. Die Veranstaltung im Inria-Hauptsitz nahe Versailles wurde durch die Koordinatorinnen der deutsch-französischen KI-Zusammenarbeit, Katharina Morik und Isabelle Herlin, organisiert.
Der Pumpenhersteller Wilo und das ML2R an der Technischen Universität Dortmund schließen eine strategische Partnerschaft. Die Kooperationspartner arbeiten gemeinsam mit dem Ziel, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen bei Wilo im Hinblick auf Kundenvorteile, optimierte Geschäftsprozesse und neue Produktfunktionen zu etablieren und auszubauen.
Ein zentrumsweiter Science Code Slam markierte das Ende des Jahres 2021 im ML2R. Die Forschenden des Kompetenzzentrums bearbeiteten in virtuellen Themengruppen eine Vielzahl von Fragestellungen rund um Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning. Das ML2R-Team treibt zukunftsweisende KI-Forschung an Rhein und Ruhr gemeinschaftlich und aktiv voran.
Künstliche Freundschaften mit Maschinen, Herausforderungen fairer Künstlicher Intelligenz und Verantwortlichkeit KI-basierter Entscheidungen: In einer dreiteiligen Beitragsreihe widmet sich der ML2R-Blog dem Thema KI-Ethik. Sara Mann, Astrid Schomäcker und Eva Schmidt geben Leser*innen spannende Einblicke in die aktuelle Forschung zur ethisch verantwortungsvollen Gestaltung von KI-Systemen.
Professor Christian Bauckhage, leitender Wissenschaftler am Kompetenzzentrum ML2R, ist als Experte für Künstliche Intelligenz Gesprächspartner in einer Folge der 3Sat-Reihe „Beim Pelzig auf der Bank“. In der Sendung geht es um die Frage, wie Künstliche Intelligenz die Zukunft prägen und die Rolle des Menschen verändern wird.
Die virtuelle ML2R Autumn School 2021 vom 4. bis 8. Oktober widmete sich dem industrierelevanten „Bin Packing“. Neben Vorträgen, einem Design-Thinking-Workshop und Social Events arbeiteten die Teilnehmenden in Kleingruppen an einem konkreten Bin-Packing-Problem und entwickelten Machine-Learning-Lösungen für dieses.
Dr. Tiansi Dong ist federführender Organisator eines Dagstuhl-Seminars vom 5. bis 10. September. Unter Beteiligung von interdisziplinären Experten aus der ganzen Welt, zielt das Seminar „Structure and Learning“ auf die Entwicklung eines Fahrplans ab, der Struktur und Lernen in den Bereichen Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz integrativ zusammenbringt.
Lukas Heppe (ML2R) und Mirko Bunse (SFB 876) haben den zweiten Platz in der Ariel Machine Learning Data Challenge auf der ECML PKDD 2021 belegt. Die Forschenden entwickelten einen Deep-Learning-Ansatz, der genaue Vorhersagen zu den Radien extrasolarer Planeten ermöglicht. ML2R-Wissenschaftler*innen forschen zur maschinellen Analyse und Verarbeitung großer astrophysischer Datensätze.
Das Booklet „KI im Mittelstand: Potenziale erkennen, Voraussetzungen schaffen, Transformationen meistern“ der Plattform Lernende Systeme zeigt die Potenziale von Künstlicher Intelligenz für KMUs anhand von 17 detaillierten Use Cases auf. Das ML2R beteiligt sich mit einem Projekt zu intelligenten Datenzusammenfassungen (Data Summaries) in Walzwerkanlagen an der Broschüre.
Forschende des ML2R-Netzwerks sind im Jahresranking des Online-E-Magazins AI 2000 als „Most Influential Scholars“ ausgezeichnet worden. Mittels Computeralgorithmen generiert das AMiner-System Ranglisten auf der Grundlage von Zitierhäufigkeiten von über 250 000 renommierten Wissenschaftler*innen in den wichtigsten Publikationen.