19. Dezember 2019 /

SimTech baut Kompetenz im Bereich Machine Learning aus

[Bild: © Bildagentur PantherMedia / Faithie]

Im Sommersemester 2019 hat der Ausschuss Machine Learning des Exzellenzclusters SimTech informelle ML Lunches ins Leben gerufen. Hintergrund der Reihe ist es, die Wissenschaftler in SimTech zusammenzubringen, die sich mit dem Thema Machine Learning – in welcher Form auch immer – beschäftigen und auseinandersetzen. 

Ziel des Ausschusses unter der Leitung von Prof. Dr. Bernard Haasdonk, Prof. Dr. Ingo Steinwart und Prof. Dr. Marc Toussaint ist es, Know-how über Machine Learning in das Cluster zu transportieren, Personen zu vernetzen und vorhandenes Wissen auszutauschen.

„Es gibt viele verschiedene Personen in SimTech, die Methoden des Machine Learning kennen und anwenden, aber nicht zwangsläufig von den anderen wissen, um so Synergien nutzen zu können.“, so Ingo Steinwart.

Nach dem Erfolg der ML Lunches wurden im Oktober 2019 die ML Sessions initiiert. Während das erste Meeting dazu diente, sich einen Überblick zu verschaffen, in dem alle Teilnehmer*innen jeweils in 5 Minuten präsentieren konnten, welche Methoden sie verwenden und wofür, geht es seitdem vor allem darum, in unabhängigen Vorlesungssitzungen, grundlegendes Know-how zu vermitteln und erste Anreize zu schaffen, sich mit der Thematik tiefergehend zu beschäftigen.

Bisherige Sessions beschäftigten sich mit „Neural Networks“ (Prof. Thang Vu) und „Statistical Aspects of Machine Learning“ (Prof. Steinwart). Anstehende Sessions finden am 15. Januar 2020 zu „Kernel Methods“ (Prof. Haasdonk) und am 5. Februar 2020 zu „Gaussian Processes“ (Prof. Toussaint) statt.

Der große Zulauf zu den Veranstaltungen zeigt, dass der Bedarf innerhalb des Clusters besteht und das Format sehr gut angenommen wird. Dennoch geht es für den Ausschuss aktuell vor allem noch darum, sich einen Überblick zu verschaffen, wo genau das Interesse der Teilnehmer*innen liegt und was diese genau benötigen. Die Aktivitäten des Ausschusses sind daher im Moment noch sehr flexibel koordiniert, um so ad hoc auf Bedarfe und Input reagieren und Formate und Maßnehmen entsprechend anpassen zu können.

„Wir sehen uns und unsere Maßnahmen derzeit vor allem als Kommunikationsinstrument oder als Plattform, um das bereits bestehende Know-how in SimTech zusammenzubringen, langfristig weiter auszubauen und auch die Akteure aus dem Bereich Machine Learning für die Belange aus der Simulationswissenschaft zu sensibilisieren.“, unterstreicht Ingo Steinwart das Selbstverständnis des Ausschusses.

Mit dem Fokus auf daten-integrierte Simulationswissenschaft gewinnt Machine Learning für die Forschung des Exzellenzclusters an Bedeutung. Das Maschinelle Lernen befasst sich mit Algorithmen, die aus Trainingsdaten Gesetzmäßigkeiten lernen, um dann möglichst gute Vorhersagen für neue, noch nicht beobachtete Daten herzuleiten.

 

Weitere Sessions auf einen Blick (Stand: Dezember 2019):

15. Januar 2020 „Kernel Methods“ (Prof. Haasdonk)
5. Februar 2020 „Gaussian Processes“ (Prof. Toussaint)

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