Anfang April kam das L3S-Team zum ersten Town Hall Meeting im Jahr 2024 zusammen, um neue Kollegen und Projekte kennenzulernen. Es gab auch Grund zum Feiern, denn es wurden mehrere Best Paper Awards verliehen.  

Prof. Sören Auer stellte sein neues Projekt "Turning online atomic-scale processing databases into AI-ready tools for development of new sustainable materials and fabrication processes" vor, das von Intel und Merck im Rahmen des AWASES-Programms mit 150.000 Euro für zwei Jahre gefördert wird. Projektpartner sind die Technische Universität Eindhoven (NL) und die University of Warwick (UK). Dieses Projekt zielt darauf ab, die Atomic Layer Deposition/Etching (ALD/E)-Datenbank AtomicLimits.com mit KI zu versehen, FAIR-Prinzipien und eine auf neuronalen Sprachmodellen basierende Wissensextraktion für relevante Literatur zu implementieren und in den Open Research Knowledge Graph zu integrieren. 

Simon Gottschalk stellte das neue Projekt "MoToRes: Mobilität und Tourismus für individuelle Nutzerbedürfnisse und regionale Besonderheiten" vor, das durch den mFund des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV) über eine Laufzeit von 32 Monaten finanziert wird. Die L3S kooperiert dabei mit folgenden Partnern: Projektionisten GmbH, Data Science & Intelligent Systems (DSIS), Universität Bonn, Wangerland Touristik GmbH, Connect-Fahrplanauskunft GmbH. Ziel ist es, die individuelle Reiseplanung und damit das Reisen für jeden ganz einfach zu machen. Daten und KI sollen genutzt werden, um die Planung individuell zu gestalten. Für die Personalisierung der Serie sollen viele Daten ausgewertet werden.  

Nicolás Navarro-Guerrero stellte beim Town Hall Meeting das dritte neue Projekt vor: "ROMEO: RObot-MEdiated Object manipulation with haptic feedback" hat eine Laufzeit von 36 Monaten und wird durch das MWK, zukunft.niedersachsen und die Volkswagen Stiftung gefördert. Die Doktorandin Ziteng Li betreut das Projekt. Kooperationspartner sind das L3S, die Leibniz Universität Hannover und das Biodemical Robotics Lab. Das Projekt zielt darauf ab, die Integration von multimodalen (kinästhetischen und taktilen) Informationen für die robotervermittelte Fernmanipulation zu verbessern.  

Abschließend zeichnete L3S-Direktor Prof. Wolfgang Nejdl die L3S Best Papers der letzten Monate aus: Die ersten drei Plätze gingen an Ildar Bairmuratov für "Diagrammatic Reasoning for ALC Visualizations with Logic Graphs", an Marco Fisichella für sein Paper "Does a language model "understand" high school math? A survey of deep learning based word problem solvers" und von Maryam Bader mit "FairTrade: Achieving Pareto-Optimal Trade-offs Between Balanced Accuracy and Fairness in Federated Learning". Herzlichen Glückwunsch!