Der Lehrstuhl 8 der Fakultät für Informatik beschäftigt sich mit dem weitläufigen Gebiet des maschinellen Lernens. Insbesondere steht dabei die praktische Umsetzung von Lernverfahren, die Entwicklung von Algorithmen für herausfordernde Probleme im Vordergrund.
Der Lehrstuhl 8 Künstliche Intelligenz hat neue Webseiten. Diese finden Sie unter
Das Sekretariat des LS8 ist vom 24.12.2022 bis einschließlich 08.01.2023 nicht besetzt. In dieser Zeit ist die TU Dortmund komplett geschlossen.
Mit guten Wünschen für eine geruhsame, friedliche Weihnachtszeit und einen zuversichtlichen, gesunden Start in das Jahr 2023! LS8-Team
Der Statistiker John Ioannidis von Stanford veröffentlicht eine Liste mit den 100.000 einflussreichsten Wissenschaftlern (domänenübergreifend).
In dem single-year Ranking der aktuellen Ausgabe (basierend auf den Daten für das Jahr 2021, veröffentlicht November 2022) rangiert Prof. Schubert auf dem Platz 92735.
Die TU Dortmund ist mit 17 Mitgliedern in den Top 100.000 vertreten, angeführt von Erman Tekkaya (Maschinenbau, #25235) und Oliver Kayser (Biochemie, #38430). Unser Rektor Manfred Bayer (Physik, #87172) ist ebenso enthalten wie mit Boris Otto (Industrielles Informationsmanagement, #78427) ein weiterer an der Informatik kooptierter Professor. Knapp verpasst hat den Einzug Günter Rudolph (#105622).
Das Ranking basiert auf den Scopus-Daten von Elsevier und dem vom Stanford-Statistiker John Ioannidis entwickelten composite citation index (c-score), in den unter anderem Zitationszahlen (ohne Selbstzitate), h-Index und hm-Index aber auch die Autorenreihenfolge skaliert einfließen. Dennoch basiert jedes derartige Ranking auf Designentscheidungen und Daten die bestimmte Domänen oder Autoren bevorzugen können, e.g., waren die Elsevier Scopus-Daten immer sehr journal-zentriert und haben die in der Informatik wichtigen Konferenzen lange Zeit weitgehend ignoriert.
In dem ähnlichen "career" ranking sind 19 Mitglieder der TU Dortmund enthalten, unter anderem die drei Informatiker Günter Rudolph (#43603), Ingo Wegener (#67497) und Bernhard Steffen (#75346).
Amal Saadallah hat ihre Dissertation Explainable Adaptation of Time Series Forecasting am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz mit sehr gutem Ergebnis (magna cum laude) verteidigt. In ihrer Arbeit befasst sie sich mit der Online-Verwaltung vieler Modelle für die Zeitreihenprognose, der Kombination von Methoden des maschinellen Lernens und Prozesssimulationssystemen sowie der erklärbaren modellbasierten Qualitätsvorhersage in der Industrie 4.0.
Die Mitglieder des Promotionskomitees waren Prof. Dr. Katharina Morik (Betreuerin und Erstgutachterin), Prof. Dr. Barbara Hammer (Zweitgutachterin, Universität Bielefeld), Prof. Dr. Petra Wiederkehr (Vorsitzende) und Jun.-Prof. Dr. Thomas Liebig (Vertreter der Fakultät). Amal Saadallah ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am LS8 und Mitglied des Sonderforschungsbereiches 876 (Projekt B3).
Lukas Pfahler hat seine Dissertation Some Representation Learning Tasks and the Inspection of Their Models am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz mit Auszeichnung (summa cum laude) verteidigt. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen Representation Learning mit unüberwachten Verfahren, unter anderem zur Suche nach verwandten und relevanten Formeln in wissenschaftlichen Arbeiten mithilfe von Graph-Convolutional Neural Networks. Außerdem untersuchte er Verfahren aus dem Bereich Trustworthy ML zur Inspektion von Modellen.
Die Mitglieder des Promotionskomitees waren Prof. Dr. Katharina Morik (Betreuerin und Erstgutachterin), Prof. Dr. Andreas Hotho (Zweitgutachter, Julius-Maximilians-Universität Würzburg), Prof. Dr. Jakob Rehof (Vorsitzender) und Priv.-Doz. Dr. habil Frank Weichert (Vertreter der Fakultät). Lukas Pfahler ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am LS8 und Mitglied des Sonderforschungsbereiches 876 (Projekt A1).
Mirko Bunse hat seine Dissertation Machine Learning for Acquiring Knowledge in Astro-Particle Physics am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz mit sehr gutem Ergebnis (magna cum laude) verteidigt. In seiner Arbeit erforscht er die vielfältigen Anwendungen maschineller Lernalgorithmen in der Astroteilchen-Physik. Er widmet sich insbesondere der intelligenten und ressourcen-gewahren Steuerung von Simulationen durch Active Class Selection und der domänen-spezifischen Aggregation von Vorhersagen im Sinne von Quantification und Unfolding.
Die Mitglieder des Promotionskomitees waren Prof. Dr. Katharina Morik (Betreuerin und Erstgutachterin), Dr. Fabrizio Sebastiani (Zweitgutachter, Consiglio Nazionale delle Ricerche, Pisa), Prof. Dr. Johannes Fischer (Vorsitzender) und Jun.-Prof. Dr. Thomas Liebig (Vertreter der Fakultät). Mirko Bunse ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am LS8, Mitglied des Sonderforschungsbereiches 876 (Projekt C3) und Koordinator für das Anwendungsfeld Astroteilchenphysik am Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (ehemals Kompetenzzentrum ML2R).
Das 3. trilaterale Symposium zur Künstlichen Intelligenz von Japan, Deutschland und Frankreich fand am 27.10.2022 in Tokio statt. Katharina Morik leitete die Session zu Smart Cities mit je zwei Sprechern der drei Länder. Sie selbst stellte die EU-Projekte INSIGHT und VAVEL (Koordinator: Dimitrios Gunopoulos) vor, an denen sie und Thomas Liebig teilgenommen haben. Die abschließende Diskussion behandelte die Beschaffung von Mobilitätsdaten und die Interaktion der vielen Beteiligten. Wie können Verkehrsunternehmen, kommunale Institutionen, IT-Firmen und Nutzer gut zusammen arbeiten.
Auf der Konferenz SISAP 2022 an der Universität Bologna wurde Lars Lenssen mit dem "best student paper award" ausgezeichnet für den Beitrag "Lars Lenssen, Erich Schubert. Clustering by Direct Optimization of the Medoid Silhouette. In: Similarity Search and Applications. SISAP 2022. https://doi.org/10.1007/978-3-031-17849-8_15".
Der Springer-Verlag unterstützt diese Konferenz, und stellt ein Preisgeld für diese Auszeichnung. Die besten Beiträge der Konferenz werden zudem eingeladen, eine erweiterte Fassung für ein Special Issue des A*-Journals "Information Systems" einzureichen.
In diesem Artikel wird ein Clusteringverfahren vorgestellt, dass direkt die Medoid Silhouette optimiert, eine Variante des populären Qualitätsmaßes Silhouette; dabei ist das neue Verfahren aber O(k²) Mal schneller ist als bisherige Vorschläge. Dadurch können nun viel größere Datenmengen mit diesem Ansatz geclustert werden, den gerade bei großem k ist das neue Verfahren um Größenordnungen schneller und effizienter als bisherige Ansätze. Die Implementierung ist verfügbar im Rust "kmedoids" crate sowie dem Python-Paket "kmedoids", der Quellcode ist als Open Source auf Github.
Bereits 2020 war die Arbeitsgruppe bei dieser Auszeichnung erfolgreich, damals vertreten durch Erik Thordsen mit dem Beitrag "Erik Thordsen, Erich Schubert. ABID: Angle Based Intrinsic Dimensionality. In: Similarity Search and Applications. SISAP 2020. https://doi.org/10.1007/978-3-030-60936-8_17".
In diesem Beitrag wurde eine neuartige winkel-basierte Schätzung der lokalen intrinsischen Dimensionalität (einem Maß für die lokale Komplexität von Daten) vorgestellt hat, für das bisher normalerweise distanzbasierte Ansätze verwendet werden.
Sebastian Buschjäger hat seine Dissertation Ensemble Learning with Discrete Classifiers on Small Devices am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz mit Auszeichnung (summa cum laude) verteidigt. Er hat im Rahmen des Sonderforschungsbereichs 876, Projekt A1 zum Thema ressourcengewahres Maschinelles Lernen geforscht. Dabei erforschte er Ensemblemethoden im Kontext von eingebetteten Systemen. Dies beinhaltete das Training sowie das Deployment von Entscheidungswäldern auf kleinen Geräten.
Die Mitglieder des Promotionskomitees waren Prof. Dr. Katharina Morik (Betreuerin und Erstgutachterin), Prof. Johannes Fürnkranz (Zweitgutachter, Universität Linz), Prof. Dr. Jian-Jia Chen (Vorsitzender) und Prof. Dr. Jens Teubner (Vertreter der Fakultät). Sebastian Buschjäger ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am LS8 und Mitglied des Sonderforschungsbereichs 876 (Projekt A1).
Als „Vordenker 2022“ wurde der Technologie-Pionier für autonomes Fahren, Prof. Sebastian Thrun, am 15. September an der Goethe-Universität Frankfurt ausgezeichnet. Der ehemalige Vize-Direktor von Google und Stanford-Professor hat die online-Lernplattform Udacity gegründet und widmet sich jetzt dem autonomen Fliegen. In seiner Rede würdigte er Katharina Morik als führende Vorreiterin im Feld des Künstlichen Lernens. Prof. Thrun sagte, sie „war damals bereits die Göttin des Künstlichen Lernens. Die Allererste, die es in Deutschland gemacht hat und bis heute ganz führend ist.“ In dem Panel erklärte Prof. Morik, wie Künstliche Intelligenz dabei helfen kann, Arbeit produktiver, sicherer und umweltfreundlicher zu gestalten und so Kapazitäten für Soziales zu schaffen. Die Direktorin des Lamarr-Instituts für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz stellte zudem die Lamarr-Forschung zur verständlichen Kommunikation Künstlicher Intelligenz in Form sogenannter Care Labels vor.
Ein Mitschnitt der Veranstaltung ist online abrufbar:
(Weitere Informationen finden Sie hier )
Mit dem 1. Juli 2022 tritt das Kompetenzzentrum ML2R, an welchem neben dem Lehrstuhl 8 für Künstliche Intelligenz an der TU Dortmund auch die Fraunhofer Institute IAIS und IML sowie die Universität Bonn beteiligt sind, in eine langfristige, institutionelle Förderung durch den Bund und das Land Nordrhein-Westfalen ein. Das Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz baut auf den Erfolgen des ML2R auf und widmet sich der wertebasierten Erforschung und Entwicklung von leistungsfähiger und gleichzeitig vertrauenswürdiger sowie ressourcenschonender Künstlicher Intelligenz.
TU-Professorin Katharina Morik wird auch im neuen internationalen KI- Spitzenzentrum als Co-Direktorin die Leitung innehaben. Das Lamarr-Institut ist eines von fünf deutschen KI-Kompetenzzentren, die bislang als Projekte zeitlich befristet gefördert wurden und jetzt mit einer institutionellen Förderung als dauerhafte Einrichtungen verstetigt werden. Gemeinsam mit dem DFKI bilden sie den Nukleus der deutschen KI-Forschung.
Erhalten Sie erste Einblicke in das Lamarr-Institut: https://lamarr-institute.org/
(Weitere Informationen finden Sie hier )Wir haben es alle schon einmal gehört: KI nimmt uns die Arbeitsplätze weg! – Aber stimmt das? Am 07.04.2022 trafen sich 4 Expert*innen, moderiert von Katja Scherer, um über das Thema zu diskutieren und Möglichkeiten aufgezeigt, wie wir als Gesellschaft mit der technologischen Innovation umgehen können.
Am Lehrstuhl VIII der Fakultät für Informatik ist ab sofort eine Stelle für Hilfskräfte (SHK / WHF) im Bereich Federated Learning zu besetzen. Der Stundenumfang kann individuell besprochen werden. Das Angebot richtet sich an Studierende der Informatik, die ihr Studium bisher mit sehr gutem Erfolg absolviert haben.
Mehr Informationen zur Ausschreibung sowie Ihrer Bewerbung finden Sie hier
Am Lehrstuhl VIII der Fakultät für Informatik sind ab sofort mehrere Stellen für Hilfskräfte (SHK / WHF) zu besetzen. Der Stundenumfang kann individuell besprochen werden. Das Angebot richtet sich an Studierende der Informatik, die ihr Studium bisher mit sehr gutem Erfolg absolviert haben.
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