{"id":163907,"date":"2019-01-20T18:07:51","date_gmt":"2019-01-20T17:07:51","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=163907"},"modified":"2019-01-20T18:07:51","modified_gmt":"2019-01-20T17:07:51","slug":"lmu-tu-ki-projekt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/lmu-tu-ki-projekt\/","title":{"rendered":"LMU und TUM starten neues KI-Projekt"},"content":{"rendered":"

K\u00fcnstliche Intelligenz ist weltweit auf dem Vormarsch, auch in Deutschland. In einem Ranking des britischen Magazins \u201eTimes Higher Education (THE)\u201c liegt die Technische Universit\u00e4t M\u00fcnchen bei der Forschung auf diesem Gebiet weltweit auf Platz 6. Vor Deutschland liegen die Schweiz, Singapur, Hongkong, USA, Italien, Niederlande und Australien.<\/p>\n

Ein zentrales Gebiet in der Forschung rund um K\u00fcnstliche Intelligenz ist \u201eWissen aus Erfahrung\u201c, d. h., wie Menschen sollen auch Maschinen immer mehr aus Erfahrungen lernen k\u00f6nnen, damit sie nicht f\u00fcr jede Aufgabe extra programmiert werden m\u00fcssen. Je mehr sie \u00fcben, desto mehr und desto sicherer k\u00f6nnen sie Daten Muster und Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten erkennen und in Zusammenhang bringen und sogar R\u00fcckschl\u00fcsse ziehen und Vorhersagen treffen \u2013 der \u00dcbergang zu k\u00fcnstlicher Intelligenz.<\/p>\n

Praktische Anwendungen diese maschinellen Lernens gibt es bereits in Sprachassistenzsystemen, Gesichtserkennung oder auch Bildverarbeitung. In nicht allzu fernen Zukunft soll K\u00fcnstliche Intelligenz auch in Diagnosesystemen in der Medizin Einzug haltenwie auch f\u00fcr selbststeuernde Systeme in Logistik oder industrieller Fertigung. Das Potenzial solcher Anwendungen gilt als gewaltig.<\/p>\n

In M\u00fcnchen haben sich nun 15 Teams von Wissenschaftlern aus den Fachgebieten Data Science, Informatik und Statistik der Ludwig-Maximilians-Universit\u00e4t<\/a> (LMU) und der Technischen Universit\u00e4t<\/a> (TU) zum neuen Munich Center for Machine Learning (MCML) zusammengetan. Das MCML ist eines von vier vom Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung<\/a> (BMBF) \u00fcber vier Jahre mit 7,5 Millionen Euro gef\u00f6rderten Kompetenzzentren. Projekttr\u00e4ger der BMBF-Initiative ist das Deutsche Zentrum f\u00fcr Luft- und Raumfahrt<\/a> (DLR).<\/p>\n

\u201ePotenzial auch Anwendern aus Wissenschaft und Wirtschaft er\u00f6ffnen\u201c<\/h4>\n

\u201eDas Ziel ist nicht nur, die Grundlagenforschung im Bereich des Maschinellen Lernens voranzutreiben, sondern das Potenzial auch Anwendern aus Wissenschaft und Wirtschaft zu er\u00f6ffnen\u201c, sagt Professor Thomas Seidl, Inhaber des Lehrstuhls f\u00fcr Datenbanksysteme und Data Mining an der LMU und Koordinator des MCML.<\/p>\n

Die Forscher des MCML beziehen auch andere Wissenschaftseinrichtungen und Unternehmen mit ein. So wollen sie Fragen praxisnaher Forschung und Methodenentwicklung l\u00f6sen und f\u00fcr innovative Konzepte des Maschinellen Lernens den Weg in die Wirtschaft bereiten. Dabei stehen insbesondere \u201eIndustrie 4.0\u201c, Mobilit\u00e4t, Gesundheitswesen und Lebenswissenschaften im Vordergrund.\"\"<\/p>\n

\u201eDie Palette gesellschaftlich relevanter Anwendungen f\u00fcr neue Methoden des maschinellen Lernens ist riesig\u201c, sagt Professor Daniel Cremers, Inhaber des Lehrstuhls f\u00fcr Bildverarbeitung und K\u00fcnstliche Intelligenz der TUM und Co-Koordinator des MCML. Das neue Kompetenzzentrum widmet sich der Aufarbeitung verschiedenster Datentypen wie Wetterdaten, Aktienkurse, Sprachaufnahmen oder Videosequenzen. Die Deep-Learning-Methoden f\u00fcr solche Datenreihen zu verbessern, bringt zum Beispiel das Fachgebiet der Computer Vision voran \u2013 ein wichtiger Bestandteil des autonomen Fahrens.<\/p>\n

Aus- und Weiterbildungskonzepte<\/h4>\n

\u201eAutomatisierte Modellierung, offene Software und Erkl\u00e4rbarkeit sind Schl\u00fcsseleigenschaften f\u00fcr den erfolgreichen Transfer von Machine-Learning-Methoden in die Praxis. Dazu braucht Deutschland aber auch die Sicherstellung einer grundlegenden, kompetenten Ausbildung in Statistik, Datenanalyse und Algorithmik. Das MCML strebt genau diese Ziele an\u201c, erkl\u00e4rt Professor Bernd Bischl, Professor f\u00fcr Computationale Statistik an der LMU und ebenfalls Co-Koordinator des MCML.<\/p>\n

Die grundlegende, kompetente Ausbildung soll erreicht werden, indem nicht nur die neu erarbeiteten Methoden in die Anwendungswissenschaften und in unternehmerische Prozesse eingespeist werden. Studenten sollen ebenfalls entsprechend ausgebildet und Mitarbeiter Vi\u00f1ales Unternehmen weitergebildet werden.<\/p>\n

Bilder: Pixabay<\/em><\/p>\n

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