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29.10.2019, 17:00 Uhr

Thementag Künstliche Intelligenz - Maschinelles Lernen als Schlüssel für die Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Thema des Wissenschaftsjahres 2019. In der Presse war viel zu lesen über die möglichen Auswirkungen von Robotern oder sozialer Medien. Insbesondere wurde die Frage diskutiert, ob die KI den Menschen ersetzen könne. Die großen Leistungen der KI wie z. B. der Durchbruch von DeepMind beim Spiel Go oder der von DeepL bei der maschinellen Übersetzung sind aber immer einzelne Fähigkeiten, die ein Rechner ausführt. Der Go-Spieler kann keine Gendaten analysieren und das System für maschinelle Übersetzung kann kein Auto lenken.

Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit von Rechnern, Aufgaben zu lösen, die beim Menschen Intelligenz erfordern.

Allerdings sind diese Aufgaben recht allgemein. Es geht also keinesfalls um die Programmierung einer speziellen Anwendung, sondern um allgemeine Methoden mit theoretischen Grundlagen. Eine Schlüsselfähigkeit ist das Lernen, denn es verbessert beliebige Tätigkeiten, sogar das Lernen selbst. Die Algorithmen des maschinellen Lernens modellieren unterschiedliche Arten zu lernen. Sie sind anwendungsunabhängig und können daher auf völlig unterschiedliche Gebiete angewandt werden. Der Thementag der Akademie geht mit wissenschaftlichen Vorträgen auf die Methoden des maschinellen Lernens ein.

Die Forschung in Nordrhein-Westfalen ist im Bereich des maschinellen Lernens besonders gut ausgewiesen. Dies gilt für die Methoden-entwicklung ebenso wie für Anwendungen. Tatsächlich ist das maschinelle Lernen für den nachhaltigen Erfolg der Wirtschaft wichtig. Der Thementag vermittelt einen Eindruck der Breite des Gebiets. Nach den beiden allgemeineren Vorträgen werden Anwendungen in der Astrophysik und Robotik präsentiert. Poster und Systemvorführungen zeigen weitere Facetten des Gebietes. 

 

Programm

Begrüßung

Prof. Dr. Wolfgang Löwer
Präsident der Nordrhein-Westfälischen Akademie der Wissenschaften und der Künste

 

Einführung

Prof. Dr. Katharina Morik
Professorin für Künstliche Intelligenz an der Technischen Universität Dortmund

 

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Chancen und Herausforderungen
Prof. Dr. Stefan Wrobel
Professor für Informatik an der Universität Bonn und Leiter des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

 

Unsicherheit in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Prof. Dr. Eyke Hüllermeier

Direktor des SICP - Software Innovation Campus und des DaSCo - Institute for Data Science and Scientific Computing, Paderborn

 

Von Wahrscheinlichkeit zum Wissen
Prof. Dr. Dr. Wolfgang Rhode

Professor für Astroteilchenphysik an der Technischen Universität Dortmund

 

Umgebungswahrnehmung und Verhaltensplanung für Kognitive Roboter
Prof. Dr. Sven Behnke

Professor für Autonome Intelligente Systeme an der Universität Bonn

 

In der Pause und beim abschließenden Umtrunk findet eine Posterausstellung statt.

 

In der Poster-Ausstellung präsentieren:

Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung
Dr. Nico Piatkowski, TU Dortmund, SFB876

Potentiale und Anwendungsbeispiele für Künstliche Intelligenz in der Textilindustrie
Dr. Christoph Greb, RWTH Aachen

Wenn Maschinen nachsitzen müssen: lebenslanges Lernen und Transferlernen
Prof. Dr. Barbara Hammer und Dr. Benjamin Paaßen, Universität Bielefeld

Von Daten zur (richtigen) Entscheidung
AG Daten des Jungen Kollegs

Maschinelles Lernen zur Echtzeitprognose im maschinellen Tunnelbau
Prof. Günther Meschke, Ruhr-Universität Bochum

Versteckte Sprachbefehle – Ausnutzen von blinden Flecken bei Neuronalen Netzen zur Täuschung von modernen Spracherkennern
Lea Schönherr, Ruhr-Universität Bochum

Data Mining mit KI zur Lösung komplexer Umweltprobleme im Wassersekto
Prof. Dr. Andreas Schumann, Ruhr-Universität Bochum

 

Initiatorin und Mitglied der Akademie

Prof. Dr. Katharina Morik richtete 1991 an der TU Dortmund den Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz ein. Sie war Program Chair der IEEE ICDM und der ECML PKDD und ist regelmäßig Vice/Area/Senior Chair der Tagungen KDD und ICML. 2011 warb sie den Sonderforschungsbereich 876 „Informationsgewinnung durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung“ ein, dessen Sprecherin sie ist. Mit Prof. Markl leitet sie die AG 1 „Technologische Wegbereiter“ der BMBF-Plattform „Lernende Systeme“.Sie leitet mit Prof. Wrobel das Kompetenzzentrum für maschinelles Lernen Rhein Ruhr und sie koordiniert die Kompetenzzentren untereinander sowie die deutsch-französische Zusammenarbeit. Seit ist seit 2015 Mitglied in der Akademie der Technikwissenschaften und seit 2016 der Nordrhein-Westfälischen Akademie der Wissenschaften und der Künste.

 

Zu den Vortragenden

Prof. Dr. Sven Behnke leitet seit 2008 die Arbeitsgruppe Autonome Intelligente Systeme am Institut für Informatik der Universität Bonn. Er hat 2002 an der Freien Universität Berlin promoviert, im Jahr 2003 als Postdoktorand am International Computer Science Institute in Berkeley, CA, geforscht und in den Jahren 2004–2008 die Nachwuchsgruppe „Humanoide Roboter“ an der Universität Freiburg geleitet. Zu seinen Forschungsinteressen gehören Kognitive Robotik, Computer Vision und Maschinelles Lernen.

Prof. Dr. Eyke Hüllermeier ist Professor am Institut für Informatik der Universität Paderborn und Inhaber des Lehrstuhls Intelligente Systeme und Maschinelles Lernen am Heinz Nixdorf Institut. Er studierte Mathematik und Wirtschaftsinformatik in Paderborn, promovierte im Jahr 1997 und habilitierte sich 2002. Vor seiner Rückkehr nach Paderborn im Jahr 2014 verbrachte er zwei Jahre als Marie Curie Stipendiat am IRIT in Toulouse und hatte Professuren u. a. an den Universitäten Magdeburg und Marburg inne.

Prof. Dr. Dr. Wolfgang Rhode ist seit 2004 Professor für Astroteilchen-physik an der TU Dortmund. Nach dem Studium der Physik und Philosophie in Freiburg und Wuppertal, folgte die Promotion in beiden Fächern. Er ist beteiligt an den Astroteilchen-Experimenten AMANDA, IceCube, MAGIC, FACT und CTA. Neben interdisziplinärer Lehrer in der Philosophie, gründete er 2004 den Arbeitskreis „Physik und Philosophie“. 2017 folgte die Gründung des Arbeitskreises „Arbeitskreis Physik, moderne Informationstechnologie und Künstliche Intelligenz“ in der DPG.

Prof. Dr. Stefan Wrobel ist Professor für Informatik an der Universität Bonn und Leiter des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. Er studierte Informatik in Bonn und Atlanta, Georgia, mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz und promovierte an der Technischen Universität Dortmund. Nach Stationen in Berlin und Sankt Augustin wurde er Professor für Informatik an der Universität Magdeburg, bevor er im Jahr 2002 den Ruf auf seine aktuelle Position annahm. Seit 2014 ist er zudem einer der Direktoren des Bonn-Aachen International Center for Information Technology (b-it).

Stefan Wrobel beschäftigt sich seit vielen Jahren mit Aspekten der Digitalisierung, insbesondere mit intelligenten Algorithmen und Systemen zur Analyse großer Datenmengen und dem Einfluss von Big Data/Smart Data auf die Nutzung von Informationen in Unternehmen und der Gesellschaft. Er engagiert sich national und international für die Themen Digitalisierung, intelligente Nutzung von Big Data und Künstliche Intelligenz.