Innovationen für vertrauenswürdige KI
Redaktion: Universität Bielefeld
PRESSEMITTEILUNG
Bielefeld/gc. Abschlusskonferenz des nordrhein-westfälischen Graduiertenkollegs: Das Graduiertenkolleg DataNinja zog nach drei Jahren Forschung Bilanz, in denen das Team aus Doktoranden und etablierten Wissenschaftlern an vertrauenswürdigen KI-Systemen und ihrer Einbettung gearbeitet hat.
Auf der Abschlusskonferenz „sAIOnARA“ diskutierten Wissenschaftler und Branchenexperten vom Dienstag bis Donnerstag, 25. bis 27. Juni 2024, über die Entwicklungen der 18 Doktoranden des Kollegs. In dem von der Universität Bielefeld koordinierten Graduiertenkolleg kooperieren neun nordrhein-westfälische Universitäten und Hochschulen.
Die Konferenz im CITEC-Gebäude der Universität Bielefeld bringt täglich bis zu 130 Teilnehmende aus Informatik, Linguistik und Ingenieurwissenschaften zusammen.
„Unsere Forschung zeigt, dass KI-Systeme nicht nur leistungsfähig, sondern auch transparent und robust sein können“, sagt Professorin Dr. Barbara Hammer von der Technischen Fakultät der Universität Bielefeld. Sie leitet das universitätsübergreifende Graduiertenkolleg. „Durch die Initiative des Graduiertenkollegs gelang es, KI-Forschende aus ganz Nordrhein-Westfalen zusammenzubringen und es entstanden über das Projekt hinaus mehrere Kooperationen.“
Praxisnahe Erfolge: Von Online-Shopping bis Medizintechnik
Koordiniert wird das Kolleg von Dr. Ulrike Kuhl, die auch die dreitägige Konferenz organisiert. „Entwicklungen aus der DataNinja-Forschung werden insbesondere in Medizin, Bildung und Industrie erprobt und angewendet“, berichtet Kuhl. „Unsere Forschungsteams haben konkrete Lösungen entwickelt, die Unternehmen und Forschung gleichermaßen voranbringen.“
Fortschritte erzielten die DataNinja-Forschenden zum Beispiel zu diesen Themen:
● Das Projekt ML4ProM entwickelte KI-gestützte
Programme für transparente Kaufempfehlungen
im Online-Shopping.
● In NireHApS wurde „RAVSim“ auf den Weg gebracht
Ein Werkzeug für die einfache Erstellung großer
Bilddatensätze und schnelle Qualitätstests für KI-Algorithmen.
● Im RoSe-Projekt wurden tragbare Sensoren für medizinische
Anwendungen entwickelt, darunter ein selbstanpassendes
Exoskelett und eine intelligente Einlegesohle.
„Diese Projekte zeigen exemplarisch, wie sich KI-Systeme robuster, transparenter und ethisch vertretbarer gestalten lassen“, sagt Barbara Hammer.
Stärken und Grenzen heutiger KI-Systeme
Auf dem Programm der Konferenz stehen sieben Keynotes renommierter Wissenschaftler*innen, Präsentationen der DataNinja-Doktoranden sowie von Forschenden, die über die Förderlinie KI-Starter des Landes NRW gefördert werden. Neben den Fachvorträgen gibt es außerdem eine Podiumsdiskussion unter dem Titel „KI – Bedürfnisse und Risiken“. Bei einer Postersession zu aktuellen Forschungsergebnissen tragen vor allem Juniorwissenschaftler*innen aus ganz Nordrhein-Westfalen vor.
Der erste Tag widmet sich aktuellen Entwicklungen bei vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz (KI). Eine der Keynotes wird von dem Mathematiker und Humboldt-Professor Dr. Holger Hoos von der RWTH Aachen gehalten. Er erörtert grundlegende Stärken, Schwächen und Grenzen der derzeitigen KI-Systeme. Am zweiten Tag liegt der Fokus auf den Herausforderungen und Chancen von KI in Nordrhein-Westfalen. Dann wird es auch um Large Language Models (LLM, große Sprachmodelle) wie ChatGPT gehen. Die Informatikerin Professorin Dr. Lucie Flek von der Universität Bonn geht auf die Perspektivübernahme in großen Sprachmodellen ein. Die Konferenz endet mit einer feierlichen Verleihung der Preise für herausragende Poster.
Um die Erkenntnisse öffentlich zugänglich zu machen, planen die DataNinja-Verantwortlichen eine Ergebnisplattform mit Science-Blog, interaktiven Anwendungen und Erklärvideos.
Landesweites Promotionsnetzwerk
Das Graduiertenkolleg DataNinja wird seit 2021 mit fünf Millionen Euro gefördert, als Teil der Förderlinie Künstliche Intelligenz/ Maschinelles Lernen des Ministeriums für Kultur und Wissenschaft. DataNinja ist der Kurzname des Graduiertenkollegs. Der volle Titel lautet: „Trustworthy AI for Seamless Problem Solving: Next Generation Intelligence Joins Robust Data Analysis“ (Vertrauenswürdige KI für einfache und nahtlose Problemlösungen als KI der nächsten Generation).
Wissenschaftliche Ansprechpartnerin:
Prof’in Dr. Barbara Hammer
Universität Bielefeld
Technische Fakultät
Telefon: 0521 106 12115
bhammer@techfak.uni-bielefeld.de
Weitere Informationen:
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