Helle Köpfe für künstliche Intelligenz
Das L3S baut eine Applied Machine Learning Academy (AMA) auf - mit besonderem Schwerpunkt auf dem Einsatz des maschinellen Lernens in der intelligenten Produktion. Dies geschieht in Kooperation mit dem Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) und im Rahmen des gleichnamigen BMBF-geförderten Projekts.
Warum eine Machine-Learning-Academy?
Universitäten wie die Leibniz Universität bieten bereits hervorragende Vorlesungen und andere Veranstaltungen im Bereich des maschinellen Lernens (ML), der künstlichen Intelligenz und Data-Science an. Diese richten sich jedoch hauptsächlich an Studierende der Informatik und verwandter Studienfächer. Qualifizierungsbedarf herrscht hingegen bei Mitarbeitern, die bereits in der Industrie tätig sind und sich für die Nutzung maschinellen Lernens in ihrem Arbeitsumfeld fit machen wollen oder müssen. Tatsächlich wird insbesondere im Mittelstand der Mangel an Fachkräften als eines der größten Hemmnisse für den erfolgreichen Einstieg in die Digitalisierung gesehen. Eine Applied Machine Learning Academy (AMA) kann hier wichtige Beiträge zur Qualifizierung leisten. Zusätzlich sind in AMA auch ML-Qualifizierungsangebote für Studierende aus Fachrichtungen wie dem Maschinenbau geplant, um zukünftige Absolventen besser auf die zentrale Rolle intelligenter Systeme vorzubereiten.
Was hat AMA zu bieten?
Das Kursangebot von AMA umfasst einführende Veranstaltungen, etwa ein ML-Schnuppertag, und eine Reihe von grundlegenden Kursen zu ML-relevanten Themen, zum Beispiel Deep Learning. Einen zweiten Baustein bilden die anwendungsorientierten Kurse. Sie konzentrieren sich auf die speziellen Herausforderungen des Einsatzes von ML im Kontext der intelligenten Produktion. Die praktische Ausbildung in Laboren und in Hands-on-Sessions spielt eine wichtige Rolle im AMA-Ausbildungskonzept. Ergänzt wird das AMA Portfolio durch weiterführende Kurse etwa zu juristischen Aspekten der Nutzung von Big Data oder zu Bias und Fairness in intelligenten Systemen. Bei der Auswahl und Gestaltung der Kurse wird besonderer Wert auf eine starke Bedarfsorientierung des Kursangebots und die Nachhaltigkeit der Qualifizierung gelegt.
Was bedeutet nachhaltige Qualifizierung?
Intelligente Systeme und maschinelles Lernen als wichtige Bausteine der Digitalisierung unterliegen einem rasanten Wandel. Mitarbeiter müssen sich daher regelmäßig weiterbilden. AMA kombiniert anwendungsorientierte Wissensvermittlung mit Lernmodulen, die Mitarbeiter in die Lage versetzen, sich selbständig in neue Entwicklungen einzuarbeiten.
Dialog mit der Wirtschaft
Für ein bedarfsorientiertes AMA-Qualifizierungsangebot ist ein reger Dialog mit der Industrie von zentraler Bedeutung. Das interdisziplinäre AMA-Team kann auf hervorragende Kontakte zurückgreifen: zum Beispiel aus dem Productions Innovations Network (PIN) und dem Machining Innovations Network e.V. (MIN). Eine enge Zusammenarbeit mit dem Kompetenzzentrum Mittelstand 4.0 in Hannover wird für weitere Synergieeffekte sorgen und zur Attraktivität des AMA-Qualifizierungsangebots beitragen.
Forschung und Qualifizierung?
Das neue, sich schnell entwickelnde und vielfältige ML-Anwendungsfeld intelligente Produktion – oft auch unter dem Schlagwort Industrie 4.0 gefasst – befindet sich aktuell in einem experimentellen Zustand, sodass noch kein wohldefiniertes Methodenportfolio für die Anwendung und Ausbildung existiert. Es gehört zu den Aufgaben von AMA, ein Portfolio zu entwickeln, das als Grundlage für die Qualifizierung in diesem Bereich dienen kann. Zu diesem Zweck erforschen und erproben Teams aus Data-Scientists und Produktionstechnikern auf der Grundlage konkreter Anforderungen aus der Industrie in Mini-Projekten innovative ML-Lösungen für die intelligente Produktion. Diese exemplarischen Lösungen und gesammelten Erfahrungen bilden die Grundlage für die Entwicklung weiterer anwendungsorientierter ML-Trainingsinhalte.
