AG 1: Technologische Wegbereiter und Data Science

Die größten Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz beruhen aktuell auf Methoden des maschinellen Lernens. Deren Nutzung ist – in Verbindung mit umfangreichen Datensätzen und hohen Rechenkapazitäten – in zahlreichen Bereichen von Wissenschaft und Wirtschaft zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden. Data Science umfasst den gesamten Prozess des Datenmanagements – von der Kuratierung über die Bereinigung und Analyse der Daten bis hin zum Speichern, Validieren und Anwenden der gelernten Modelle. Die Entwicklung führte in den vergangenen Jahren dabei von wissensbasierten Systemen über die Analyse gegebener Datenbanken (z.B. für Empfehlungssysteme) bis hin zum Lernen aus großen Datenströmen und der Anwendung des Gelernten in Echtzeit.

Themen und Organisation der Arbeitsgruppe

Die Arbeitsgruppe „Technologische Wegbereiter und Data Science“ befasst sich mit den technologischen Grundlagen und Enablern von Lernenden Systemen. Sie übernimmt innerhalb der Plattform Lernende Systeme eine Querschnittsfunktion und gibt Impulse an alle weiteren Arbeitsgruppen.

Ute Schmid

Volker Tresp

Mitglieder der Arbeitsgruppe

  • Prof. Dr. Ulf Brefeld
  • Leuphana Universität Lüneburg
  • Dr. Carl-Helmut Coulon
  • INVITE GmbH
  • Dr. Wolfgang Ecker
  • Infineon Technologies AG
  • Dr. Tim Gutheit
  • Infineon Technologies AG (für das Lenkungskreis-Mitglied Constanze Hufenbecher)
  • Dr. Johannes Hoffart
  • SAP SE
  • Prof. Dr. Kristian Kersting
  • Technische Universität Darmstadt
  • Prof. Dr. Stefan Kramer
  • Johannes-Gutenberg-Universität Mainz
  • Prof. Dr. Gitta Kutyniok
  • Ludwig-Maximilians-Universität München
  • Prof. Dr. Marius Lindauer
  • Leibniz Universität Hannover
  • Prof. Dr.-Ing. Alexander Löser
  • Berliner Hochschule für Technik
  • Prof. Dr. Ulrike von Luxburg
  • Universität Tübingen
  • Prof. Dr. Volker Markl
  • Technische Universität Berlin
  • Prof. Dr. Katharina Morik
  • Technische Universität Dortmund
  • Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
  • Technische Universität Berlin
  • Prof. Dr. Wojciech Samek
  • TU Berlin, Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut HHI
  • Prof. Dr. Kai-Uwe Sattler
  • Technische Universität Ilmenau
  • Phillip Schlunder
  • daibe UG
  • Dr. Harald Schöning
  • Software AG
  • Dr. Jack Thoms
  • Deutsches Institut für Künstliche Intelligenz (DFKI) GmbH (für das Lenkungskreis-Mitglied Wolfgang Wahlster)
  • Dr. Joachim Tödter
  • KION Group
  • Dr. Jilles Vreeken
  • Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit (CISPA) / Max-Planck-Institut für Informatik
  • Prof. Dr.-Ing. Gerhard Weikum
  • Max-Planck-Institut für Informatik
  • Prof. Dr. Stefan Wrobel
  • Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

Von den aufgeführten Personen liegt uns ein schriftliches Einverständnis zur Veröffentlichung ihrer Daten gemäß DSGVO vor. Diese Mitgliederliste stellt einen Auszug dar und wird laufend vervollständigt.

Leitfragen der Arbeitsgruppe

  • Was sind die wichtigsten Forschungsfelder bei Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Data Science? Welches Potenzial haben sie für disruptive Anwendungen?
  • Wo liegen die Stärken und Schwächen der KI-Forschung in Deutschland?
  • Wie kann die Ausbildung von Forscherinnen, Forschern und Fachkräften für maschinelles Lernen und Data Science an Hochschulen weiter verbessert werden?
  • Welche Kompetenzen aus der KI-Forschung werden in der Anwendung nachgefragt?
  • Welche Faktoren begünstigen bzw. hemmen die schnelle und erfolgreiche Anwendung von maschinellem Lernen und Data Science?

Ergebnisse und Beiträge der Arbeitsgruppe

  • Publikationen

  • Expertise

  • Videos

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Koordination der Arbeitsgruppe in der Geschäftsstelle der Plattform Lernende Systeme: Dr. Maximilian Hösl