Neues Zentrum für Machine Learning an TU Wien

Nach den neuen Räumlichkeiten für Mikro- und Nanostrukturen 2018, eröffnet die TU Wien heuer ein neues Zentrum für Machine Learning.
Nach den neuen Räumlichkeiten für Mikro- und Nanostrukturen 2018, eröffnet die TU Wien heuer ein neues Zentrum für Machine Learning. ©APA/HANS PUNZ
Die TU Wien hat ein neues "Center for Artificial Intelligence and Machine Learning" gegründet. Sie will damit die Aktivitäten in diesen Bereichen vernetzten.

Sie will damit die Aktivitäten in diesem Bereich, die an unterschiedlichen Instituten mit unterschiedlichen Methoden und Zielsetzungen betrieben werden, vernetzen und zusammenführen. Ziel sei es, die TU im internationalen Spitzenfeld dieses Forschungsbereichs fest zu verankern, heißt es am Montag in einer Aussendung.

Neues Zentrum für AI und Machine Learning an der TU Wien

Bei den boomenden Artificial Intelligence(AI)- und Machine Learning(ML)-Technologien "haben sich im Lauf der Jahrzehnte verschiedene Communities entwickelt, die nicht so gut miteinander verflochten sind wie sie sein sollten", erklärte Stefan Woltran vom Institut für Logic and Computation der TU Wien. Es gebe hier ganz unterschiedliche Ansätze, die von unterschiedlichen Leuten in unterschiedlichen Fachjournalen und auf unterschiedlichen Fachtagungen diskutiert würden.

Versuch Intelligenz mit klar definierten Regeln zu simulieren

Auf der einen Seite steht laut TU die klassische oder symbolische "Artificial Intelligence", wo die mathematische Logik eine zentrale Rolle spielt und versucht wird, Intelligenz mit klar definierten Regeln zu simulieren. Der Computer arbeite hier symbolisch, also mit klar definierten Objekten wie etwa Schachfiguren. Auf der anderen Seite gehe es beim maschinellen Lernen oft um die Frage, wie sich Algorithmen durch große Datenmengen, Modelle und Simulationen verbessern und so neue Erkenntnisse gewonnen werden. Dabei spielt die Statistik eine entscheidende Rolle sowie Differentialgleichungen.

"Diese beiden Lager haben sich aus historischen Gründen unterschiedlich entwickelt", betonte Clemens Heitzinger vom Institut für Analysis und Scientific Computing der TU Wien. Es zeige sich aber immer deutlicher, dass erst ein Zusammenspiel der Methoden intelligente Systeme ermögliche.

Vereinigung von unterschiedlichen Denkschulen

Dieses Zusammenspiel finde sich insbesondere in der sogenannten "explainable AI": "Man möchte eine künstliche Intelligenz nicht einfach nur als Black Box betrachten, sondern man will auch verstehen, wie sie zu ihrem Ergebnis gekommen ist, und wie zuverlässig dieses Ergebnis ist", so Heitzinger. Dafür müssten die unterschiedlichen Denkschulen vereint werden.

Am CAIML will man dazu mit gemeinsamen Forschungsinitiativen, Exzellenzprogrammen und Ausbildungs-Maßnahmen einen Beitrag leisten. Gleichzeitig will man auch die Verbindung zwischen Grundlagenforschung und Anwendung stärken.

(APA/Red)

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