Virtuelle Sommerschule zum Maschinellen Lernen begeistert globale Forschergemeinde

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15.09.2020 15:09

Virtuelle Sommerschule zum Maschinellen Lernen begeistert globale Forschergemeinde

Inga Daase Presse und Öffentlichkeitsarbeit
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

    Über 830 registrierte Teilnehmende aus 64 Ländern: Die Sommerschule zum Maschinellen Lernen mit beschränkten Ressourcen fand große Resonanz innerhalb der internationalen Forschergemeinde. Das Programm umfasste Vorträge, interaktive Formate und Gelegenheiten zum Kennenlernen und Netzwerken. Parallel lief ein Hackathon zu einer Aufgabe aus der Logistik. Die virtuelle Sommerschule fand erstmalig als Online-Veranstaltung statt und wurde gemeinsam durch das Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R) und dem zur Fakultät für Informatik der TU Dortmund gehörenden Sonderforschungsbereich 876 „Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung“ organisiert.

    Die internationale Sommerschule „Resource-aware Machine Learning“, die vom 31. August bis 4. September als Online-Veranstaltung stattfand, befasste sich mit den Themenschwerpunkten des Maschinellen Lernens (ML) und der Datenanalyse mit beschränkten Ressourcen. „Die diesjährige Sommerschule hat die internationale Aufmerksamkeit für unsere hochaktuelle Forschung zu Ressourcen schonenden maschinellen Lernverfahren erhöht. Mich freut besonders, dass wir nun auch international den wissenschaftlichen Nachwuchs fördern und Interessenten aus verschiedenen Berufen informieren konnten“, resümiert Prof. Dr. Katharina Morik, Sprecherin des Kompetenzzentrums ML2R und des Sonderforschungsbereiches 876.

    Maschinelles Lernen ist bereits heute der Schlüssel für viele Technologien der Künstlichen Intelligenz. Mithilfe von ML-Verfahren ist es möglich, Informationen und Wissen aus großen Datensätzen zu extrahieren. Das stetig wachsende Datenvolumen bietet große Potenziale, stellt das Maschinelle Lernen jedoch auch vor ein zentrales Problem: die Begrenztheit von Ressourcen, wie beispielweise Rechenleistung, Energieversorgung sowie Kommunikationsnetze und -verbindungen.

    Vielfältiges Programm mit Einblicken in neueste ML-Forschung
    Mit dem neuen Online-Format war es den veranstaltenden Kooperationspartnern – das Kompetenzzentrum ML2R und der Sonderforschungsbereich 876 – möglich, ein breites internationales Publikum bei der Sommerschule zu begrüßen. Von Peru bis Marokko, von Finnland bis Indien, von Russland bis Australien: Über 830 registrierte Teilnehmende aus 64 Ländern erhielten spannende Einblicke in die neueste Forschung des ML2R und bereicherten die interaktiven Programmpunkte mit ihren Erfahrungen aus den jeweiligen nationalen Wissenschafts- und Industrielandschaften.

    Die Sommerschule bot ihnen eine Vielzahl von Möglichkeiten zum gemeinsamen Lernen und Netzwerken. Im Rahmen von voraufgezeichneten und Live-Vorträgen präsentierten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des ML2R, des SFB 876 und externer Forschungseinrichtungen ihre neuesten Forschungsergebnisse im Bereich maschineller Lernverfahren. In Q&A-Sessions und einer Panel-Diskussion mit Prof. Dr. Katharina Morik traten die Teilnehmenden dann in Interaktion mit den Referent*innen. Im virtuellen Treffpunkt „Students‘ Corner“ konnten Nachwuchswissenschaftler*innen zudem ihre eigene Forschung präsentieren und im Austausch weiterentwickeln.

    Abendveranstaltungen ergänzten das Programm und ermöglichten ein Kennenlernen der Forschenden untereinander, sei es beim Speed-Dating, Chat oder Spiel. Dem Motto der Ressourceneffizienz folgend, hatten die Teilnehmenden außerdem die Möglichkeit, virtuell gemeinsam zu kochen und ressourcenschonende Rezepte auszutauschen.

    Logistik-Roboter aus der Ferne gesteuert
    Ein begleitender Hackathon mit einer Aufgabe aus der Logistik rundete das Programm der Sommerschule ab. Denn die Logistik ist ein wichtiges Anwendungsfeld des Maschinellen Lernens; hier stellen sich vielfältige Optimierungsaufgaben, die von der ML-Forschung profitieren. Aufgabe des Hackathons war es, möglichst genaue Positionsvorhersagen für Transport-Roboter zu erstellen, die sich auf einem logistischen Testfeld der TU-Dortmund befanden. Zur Lösung der Aufgabe konnten die Teilnehmenden auf Sensordaten aus dem Dortmunder Testfeld zugreifen, um damit ihre ML-Modelle zu trainieren.

    Den Abschluss und Höhepunkt der Sommerschule bildete eine Live-Übertragung aus der Dortmunder Logistik-Halle. Die Finalist*innen des Hackathons durften die Logistik-Roboter aus der Ferne steuern und über das Testfeld fahren lassen. Das ML2R gratuliert Mirco Hünnefeld, Doktorand an der TU Dortmund, zum Gewinn des Hackathons. Dem Wissenschaftler gelang es, Positionsvorhersagen für die Roboter zu erstellen, welche im Durchschnitt nur 15 cm von der tatsächlichen Position abwichen.

    Das Kompetenzzentrum ML2R und der Sonderforschungsbereich 876 bedanken sich bei allen Referent*innen, Kooperationspartnern und den engagierten Teilnehmenden für eine gelungene Sommerschule. Für alle diejenigen, die nicht an der Sommerschule teilnehmen konnten oder die einige Highlights noch einmal erleben möchten, stehen ausgewählte Vorträge online zur Verfügung.

    Über das Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R)
    Das Kompetenzzentrum ML2R betreibt ML-Spitzenforschung, fördert den wissenschaftlichen Nachwuchs und stärkt den Technologietransfer in Unternehmen. Das ML2R ist eines von sechs bundesweiten Kompetenzzentren für Künstliche Intelligenz und wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Beteiligt sind die Technische Universität Dortmund, die Universität Bonn, das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in Sankt Augustin sowie das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML in Dortmund. Sprecherin und Sprecher des Zentrums sind Prof. Dr. Katharina Morik (TU Dortmund) und Prof. Dr. Stefan Wrobel (Fraunhofer IAIS/Universität Bonn).


    Weitere Informationen:

    https://www.ml2r.de/ Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R)
    https://www-ai.cs.tu-dortmund.de/summer-school-2020/ Summer School on resource-aware Machine Learning
    https://www-ai.cs.tu-dortmund.de/summer-school-2020/lectures Vorträge der Summer School


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Studierende, Wissenschaftler
    Informationstechnik, Mathematik
    überregional
    Studium und Lehre, wissenschaftliche Weiterbildung
    Deutsch


    Abschluss und Höhepunkt der Sommerschule: Live-Übertragung aus der Dortmunder Logistik-Halle. Die Finalist*innen des Hackathons durften die Logistik-Roboter aus der Ferne steuern und über das Testfeld fahren lassen.


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