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News 07.08.2018

Kompetenzzentrum für Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr geht an den Start

Eines von bundesweit vier ML-Kompetenzzentren nimmt in Bonn und Dortmund die Arbeit auf

Logo: ML2R - Maschinelles Lernen Rhein Ruhr

Die Grundlage einer erfolgreichen digitalen Transformation bildet das Maschinelle Lernen. Dazu startet nun an den Standorten Dortmund und Bonn/Sankt Augustin das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte „Kompetenzzentrum für Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr“ – kurz: ML2R. Gemeinsam werden die Technische Universität Dortmund, die Universität Bonn sowie die Fraunhofer-Institute für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) in Sankt Augustin und für Materialfluss und Logistik (IML) in Dortmund Modelle maschinellen Lernens auf ihre Verständlichkeit, Fairness, Nachvollziehbarkeit und Robustheit hin untersuchen und neue Verfahrensklassen entwickeln. Die Forschung soll insbesondere in Anwendungen der Industrie 4.0, der Logistik und des Internet of Things überführt werden.

Am Standort Dortmund werden die Arbeiten des Kompetenzzentrums durch Prof. Dr. Katharina Morik verantwortet, die auch Lead Expert der Fachgruppe Smart Data & Data Analytics des CPS.HUB NRW ist. Ihr Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz an der Technischen Universität Dortmund besitzt eine lange Historie der exzellenten Forschung im Bereich des maschinellen Lernens. Der Sonderforschungsbereich 876 „Maschinelles Lernen unter Ressourcenbeschränkung“ vereint seit knapp 8 Jahren das maschinelle Lernen mit Embedded Systems. Und auch die erfolgreiche Ausgründung RapidMiner illustriert, dass die Grundlagenforschung praktische Entwicklungen und Anwendungen vorantreibt.

Die Arbeit des Kompetenzzentrums konzentriert sich auf drei Schwerpunktthemen:

  • Maschinelles Lernen und Ressourcenbeschränkungen: Das Kompetenzzentrum untersucht Modelle des maschinellen Lernens für verteilte, stark beschränkte Rechnerarchitekturen und evaluiert moderne Hardware bezüglich der Eignung für maschinelles Lernen. Weisen existierende Geräte nicht die notwendigen Funktionen bei geringem Ressourcenbedarf auf, wird neue Hardware entworfen, wodurch Modell und Hardware optimal aufeinander abgestimmt werden können. Auch Forschungsthemen des Quantum Computing sollen aufgegriffen werden.
  • Interaktives Modellieren: Die Exploration großer Datenmengen erfordert realzeitliche Analysen, die Datenwissenschaftlern einen Überblick über die Daten geben, ihnen helfen Hypothesen zu bilden, bestehende Hypothesen zu präzisieren oder Beispiele zu erläutern. Beispielsweise könnte der Transfer abstrahierter Erkenntnisse dazu genutzt werden, Benutzern Vorschläge für weitere Analyseschritte zu machen.
  • Kuratierung und Zertifizierung: Die Theorie des maschinellen Lernens muss auf mehr als nur Laufzeit- und Speicherbedarf geprüft werden. Für die Anwendung sind Garantien zu Energieverbrauch, Laufzeitkomplexität, Speicherbedarf, Fehlerschranken, Privatsphäreeingriffen und Beispielkomplexität wichtig. Die standardisierte Verifikation theoretischer Eigenschaften von Modellen und Algorithmen ist eine schwierige Aufgabe, aber für Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit unerlässlich. Die Grundlagen einer Zertifizierung und die Einsichten zum Ressourcenverbrauch von Modellen und Algorithmen sollen in verständlichen Kennzeichnungen analog zu Waschzetteln oder bei Haushaltsgeräten umgesetzt werden.

Das „Kompetenzzentrum für Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr“ ist mit Zentren in Berlin, München und Tübingen eines von vier Kompetenzzentren für Maschinelles Lernen, die durch das BMBF mit insgesamt 30 Millionen Euro über vier bis sieben Jahre gefördert werden.

Weitere Informationen finden Sie hier.

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