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11. – 15. Juni 2018: L3S auf der CEBIT


Maschinelles Lernen am L3S

Das L3S widmet sich auf dem Niedersächsischen Gemeinschaftsstand (Halle 16, Stand G17) dem Trend zu Big Data und maschinellem Lernen. Mit maschinellen Lernverfahren und der Analyse großer Datenmengen lassen sich auch komplexe Aufgaben effizient lösen. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz werden Prozesse prognostiziert, gesteuert und verbessert, zum Beispiel in der Industrie, in der Medizin oder im Bereich der Mobilität. CEBIT-Besucher können sich am Stand des L3S anhand interaktiver Exponate, Lernmodule und Spiele über die vielfältigen Möglichkeiten des maschinellen Lernens informieren.

In vergangenen Jahren haben Forscher weltweit bemerkenswerte Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens erzielt. Unser Alltag wird bereits heute von Machine-Learning-Algorithmen erleichtert, die ihre Anwendung in zahllosen Produkten und Diensten finden. Ihr Anwendungspotential ist allerdings noch nicht ausgeschöpft, und es gibt weiterhin Bedarf an klugen Köpfen, die an der intelligenten Technik von morgen arbeiten wollen.

Applied Machine Learning Academy

Das L3S stellt unter anderem das Qualifizierungsangebot der Applied Machine Learning Academy (AMA) vor.
AMA setzt den Schwerpunkt auf den Einsatz des maschinellen Lernens in der Produktion, denn insbesondere im Mittelstand gilt der Mangel an Fachkräften als eines der größten Hemmnisse für den erfolgreichen Einstieg in die intelligente Digitalisierung.
www.ama-academy.eu

Battlesnake: Natürliche versus künstliche Intelligenz

Um Nachwuchsforscher zu motivieren und spielerisch neuartige Machine-Learning-Ansätze zu erkunden, bietet das Institut für Informationsverarbeitung der Leibniz Universität Hannover das „Video Game AI“-Projekt an. Studierende haben für verschiedene Videospiele eine eigene künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, um sich bei internationalen Wettbewerben mit Teams aus aller Welt zu messen. Beim Battlesnake-Wettbewerb mussten die Teilnehmer eine KI entwerfen, welche eine virtuelle Schlange steuert, die über ein Spielfeld navigiert werden muss. An unserem interaktiven Exponat haben Besucher bei einer Runde Battlesnake die Möglichkeit, die KI unserer Studierenden herauszufordern und natürliche gegen künstliche Intelligenz antreten zu lassen.


Battlesnake-KI in Aktion

Automatisierte Medienverarbeitung

In der Medienverarbeitung können komplexe Verfahren zum Beispiel zum professionellen Freistellen und Kombinieren von Fotos weitgehend automatisiert werden und eröffnen neue Vermarktungsmöglichkeiten. Das L3S zeigt ein in Entwicklung befindliches fotografisches Aufnahmesystem mit automatisierter Motivfreistellung (FAam).


Fotografisches Aufnahmesystem mit automatisierter Motivfreistellung (FAam)

Wissensmanagement und -entdeckung mit Wissensgraphen

Ob im Gesundheitswesen oder in der Fertigung – Big-Data-Tools werden zu Analyse- und Management-Zwecken überall dort eingesetzt, wo große Datenmengen entstehen. Analyseergebnisse können aber auch falsch oder irreführend sein, beispielsweise aufgrund von ungenauen oder fehlenden Daten. Das L3S und die Technische Informationsbibliothek demonstrieren auf der CEBIT, wie Big-Data-Technologien die Datenanalyse auf eine neue Qualitätsstufe bringen können. Das Big-Data-Framework wird bereits für die Interoperabilität biomedizinischer und wissenschaftlicher Datenbestände angewendet, um etwa Interaktionen zwischen Medikamenten und Proteinen zu analysieren. Beispiele dafür liefern die EU-geförderten Forschungsprojekte IASIS - Big Data for Precision Medicine und BigMedilytics - Big Data for Medical Analytics. Mit Anwendungsmöglichkeiten in der Industrie befasst sich das Projekt BOOST 4.0 - Big Data for Factories. In allen Projekten ermöglicht das Integrationsframework die Transformation von Big Data in umsetzbare Erkenntnisse, wodurch die Wissensfindung unterstützt und Entscheidungsprozesse vereinfacht werden.

Maschinelles Lernen in der wissenschaftlichen Informationsversorgung

Mit einem ähnlichen Thema beschäftigt sich die Technische Universität Braunschweig. Wissenschaftler des L3S am Institut für Informationssysteme demonstrieren auf der CEBIT, wie man so genannte Data-Lakes, die unterschiedliche Daten in ihrer natürlichen Form zusammenführen, strukturieren und in Services verwandeln kann, die sich schnell nach Schlagwörtern durchsuchen lassen. Als anschauliches Beispiel dient ein Medium aus der Pharmaziebranche.
Im Kontext von Big Data und der überwältigen Flut an Informationen in Unternehmen werden intelligente Systeme benötigt, die die richtige Information für jedes Problem liefern können.  Ein Vorzeigeprojekt dafür ist der interdisziplinäre Fachinformationsdienst Pharmazie (FID), einen umfassenden und service-orientierten Zugang zu pharmazeutischen Informationsressourcen (Publikationen, Forschungsdatensätze, Patente, Software etc.)  bereitstellt und dabei zwei Schwerpunkte bedient: das Wissen aus bereits vorliegenden Informationsressourcen mittels Deep-Learning-Technologien zu extrahieren und mittels einer narrativen Intelligenz strukturiert zur Verfügung zu stellen. Wissenschaftliche Produkte stehen also nicht mehr für sich allein, sondern bilden ein Netzwerk, ohne dessen tieferes Verständnis kaum noch Innovation möglich ist.
www.pubpharm.de