Rhombos-Online-Nachrichten (RON)
12.01.2019
Kategorie: Informatik / KI

Baden-Württemberg fördert Künstliche Intelligenz

Die KI-Forschung an der Universität Freiburg wird mit zwei neuen Juniorprofessuren gestärkt

Freiburg. Die Fragestellung, wie Computer selbstständig aus einer riesigen Datenmenge lernen, das Wissen verallgemeinern und eigenständig Lösungen für unterschiedliche Probleme finden können, steht im Mittelpunkt von zwei neuen Juniorprofessuren  „Robot Learning“ und „Representation Learning“ an der Universität Freiburg. Das Land Baden-Württemberg fördert diese Professuren mit insgesamt 1,2 Millionen Euro für die nächsten vier Jahre. Insgesamt finanziert das Wissenschaftsministerium über  das Förderprogramm „Künstliche Intelligenz Baden-Württemberg“ mit sechs Millionen Euro an den Universitäten Freiburg, Heidelberg, Hohenheim, Konstanz, Mannheim, Ulm und dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) zehn Professuren, die sich mit Methoden und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz beschäftigen. Die vakanten Stellen sollen im Laufe des Jahres 2019 besetzt werden, teilte das Ministerium im Januar 2019 mit.

Die neuen Professuren sind nach Auffassung von Wissenschaftsministerin Theresia Bauer eine wichtige Ergänzung des erfolgreichen Innovationscampus „Cyber Valley“, an dem die Universitäten Stuttgart und Tübingen und das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme beteiligt sind. Mit „Cyber Valley“ habe das Wissenschaftsministerium im Rahmen der Digitalisierungsstrategie des Landes bereits eine der größten Forschungskooperationen Europas im Bereich der künstlichen Intelligenz ins Leben gerufen. Wie Professor Dr. Gunther Neuhaus, Prorektor für Forschung und Vizerektor der Albert-Ludwigs-Universität, anlässlich der Bekanntgabe der Finanzierungszusage ausführte, werden die zwei Juniorprofessuren in Freiburg am neuen Forschungsgebäude „Intelligent Machine-Brain Interfacing Technology“ angesiedelt sein. Beide Stellen sollen dazu beitragen, „die Universität Freiburg als einen der stärksten Standorte Deutschlands auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz weiter auszubauen“, so Neuhaus.

Derzeit, so die Universität Freiburg, basieren die maßgeblichen Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) größtenteils auf Techniken des maschinellen Lernens. Dabei lerne ein Programm eigenständig aus eingespeisten Daten und sei anschließend imstande, dieses Wissen zu verallgemeinern und auf weitere Probleme anzuwenden. Insbesondere die Robotik biete ein großes Potenzial, um Aufgaben wie Wahrnehmung, Vorhersage und Navigation zu verbessern – zum Beispiel bei Robotern, die in der Lage sind, Objekte zuverlässig zu erkennen oder nach ihnen zu greifen. Das Ziel der Juniorprofessur „Robot Learning“ ist demnach „die Entwicklung von Methoden, die es Robotern erlauben, ihre Aufgaben effektiver und robuster auszuführen oder sich flexibler an ihre Umgebung anzupassen“.

 

Computer sollen eigenständig lernen, Wissen auswerten und Lösungen für unterschiedliche Probleme finden: Zwei neue Juniorprofessuren verstärken die Forschung und Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. (Foto: Jürgen Gocke)

Als weiteren Trend in der Künstlichen Intelligenz nennt die Universität das Deep Learning, eine Technik auf der Basis von künstlichen neuronalen Netzen. Mithilfe der heute verfügbaren großen Datenmengen und Rechenkapazitäten lernen diese Netze in vielen Verarbeitungsschichten, die Daten immer abstrakter zu repräsentieren: Frühe Verarbeitungsschichten extrahieren simple Muster aus Rohdaten, etwa das Erkennen von Kanten in der Bildverarbeitung. Spätere Verarbeitungsschichten kombinieren diese Muster zu immer komplexeren und abstrakteren Repräsentationen, sodass ein Computer am Ende robuste Klassifikationen vornehmen kann – zum Beispiel lernt er im Kontext selbstfahrender Autos, Menschen von Laternen zu unterscheiden oder Ampeln zu detektieren. Die Juniorprofessur „Representation Learning“ soll diese grundlegenden Methoden des Deep Learning verbessern und weiterentwickeln.

Die Künstliche Intelligenz ist ein fest verankerter Schwerpunkt an der Technischen Fakultät der Universität Freiburg: Sieben Professuren forschen bereits an unterschiedlichen Aspekten der Künstlichen Intelligenz und decken relevante Themen wie Robotik, Algorithmen und Datenstrukturen, Maschinelles Lernen, Computer Vision, Neurorobotik und Grundlagen der KI ab. Das geplante Forschungsgebäude „Intelligent Machine-Brain Interfacing Technology“ (IMBIT), das im Frühjahr 2020 eröffnet werden soll, wird eigenen Angaben zufolge dann die Infrastruktur und die Vernetzung der Forschung erweitern.
(Uni Freiburg, MWK-BaWü, rhomb, IDW)

Kontakt:

Professorin Dr. Hannah Bast

Professur für Algorithmen und Datenstrukturen

Technische Fakultät

Albert-Ludwigs-Universität Freiburg

Georges-Köhler-Allee 51

79110 Freiburg im Breisgau

eMail: bast@informatik.uni-freiburg.de

Internet: https://ad.informatik.uni-freiburg.de/


Die zehn neuen Professuren im Überblick:

Universität Freiburg

„Robot Learning“, Technische Fakultät

„Representation Learning“, Technische Fakultät

c/o Intelligent Machine-Brain Interfacing Technology (IMBIT)

Georges-Köhler-Allee 201

79110 Freiburg im Breisgau

Info: http://www.brainlinks-braintools.uni-freiburg.de/de/imbit/

http://www.brainlinks-braintools.uni-freiburg.de/de/ueber-uns/

http://www.cyber-valley.de/de

eMail: info(at)brainlinks-braintools.uni-freiburg.de


Universität Heidelberg

„Artificial Intelligence in Cardiovascular Medicine“ (Medizin)

„Machine Learning im Wissenschaftlichen Rechnen“ (Naturwissenschaften/ Mathematik/Informatik)

Universität Hohenheim

„Künstliche Intelligenz in der Agrartechnik“ (Agrarwissenschaften)

Karlsruher Institut für Technologie (KIT):

„KI-Methoden in den Materialwissenschaften“ (Informatik)

„KI-Methoden in der IT-Sicherheit/IT-Sicherheit KI-basierter Systeme“ (Informatik)

Universität Konstanz

„Künstliche Intelligenz“ (Linguistik & Philosophie)

Universität Mannheim

„Methoden in der Künstlichen Intelligenz“ (Informatik & Wirtschaftsinformatik / Data Science)

Universität Ulm

„Erklärbare KI“ (KI / Neuroinformatik)