In seinem Vortrag \u201eDr. KI - kann er schon helfen?\u201c erl\u00e4uterte Prof. Nejdl, wie Deep Learning die medizinische Diagnostik nachhaltig ver\u00e4ndert. Er stellte die geschichtliche Entwicklung von der traditionellen Diagnostik bis zur personalisierten Medizin dar, illustriert an Beispielen wie ImageNet und AlexNet. Besonders eindrucksvoll war die Darstellung der Fortschritte in der medizinischen Bildanalyse, etwa bei der Segmentierung von Tumoren mittels nnU-Net, sowie der Einsatz gro\u00dfer Sprachmodelle (GPT-3, ChatGPT, GPT-4) zur Beantwortung komplexer medizinischer Fragestellungen. Diese innovativen Verfahren erm\u00f6glichen eine noch pr\u00e4zisere und personalisierte Behandlungsplanung und er\u00f6ffnen neue Perspektiven f\u00fcr die medizinische Diagnostik. <\/p>\n\n\n\n
Vertrauen in tiefe neuronale Netze<\/strong> <\/p>\n\n\n\n Im Vortrag \u201eSprich mit mir! Wie kann man Vertrauen in ein tiefes neuronales Netz bekommen?\u201c thematisierte Prof. Rosenhahn die Herausforderungen der Erkl\u00e4rbarkeit von Deep-Learning-Modellen. Er hob hervor, dass konventionelle neuronale Netze oft als undurchsichtige \u201eBlack-Box\u201c-Verfahren gelten und pl\u00e4dierte f\u00fcr Ans\u00e4tze, die deren Entscheidungsprozesse transparent machen. Mit Methoden wie Attention- und Saliency-Maps sowie neuartigen Konzepten wie Self-Explaining Neural Networks (SENN) und Q-SENN werde es m\u00f6glich, die zugrundeliegenden semantischen Konzepte sichtbar zu machen und so das Vertrauen in KI-Systeme zu st\u00e4rken. <\/p>\n\n\n\n Dieser Ansatz der hybriden Intelligenz \u2013 das Zusammenspiel von menschlicher Expertise und maschineller Leistungsf\u00e4higkeit \u2013 ist ein zentraler Baustein f\u00fcr die zuk\u00fcnftige Entwicklung vertrauensw\u00fcrdiger KI-Anwendungen. <\/p>\n\n\n\n Fragen und Antworten <\/strong><\/p>\n\n\n\n Beide Vortr\u00e4ge verdeutlichten, dass die Kombination aus innovativen KI-Verfahren und nachvollziehbaren Erkl\u00e4rungsans\u00e4tzen entscheidend daf\u00fcr ist, das Potenzial k\u00fcnstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen und in weiteren Anwendungsbereichen voll auszusch\u00f6pfen. In der von L3S-Mitglied Prof. Dr. Marius Lindauer und Dr. Johannes Winter, Chief Information Officer des L3S, moderierten Gespr\u00e4chsrunde hatten die Teilnehmer Gelegenheit, ihre Fragen zu KI mit den Experten des L3S zu diskutieren, darunter auch die L3S-Mitglieder Professor Dr. Margrit Seckelmann zu rechtlichen Fragen und Prof. Dr. Thomas Seel zur Zukunft von KI und Robotik in der Industrie. <\/p>\n\n\n\n Bei Fingerfood und Getr\u00e4nken kamen die \u00fcber 70 Teilnehmer miteinander ins Gespr\u00e4ch. 15 Poster und drei Roboter gaben Einblicke in aktuelle Forschungs- und Transferprojekte am L3S, zum Beispiel CAIMed, das Nieders\u00e4chsische Zentrum f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz und kausale Methoden in der Medizin, und der European Digital Innovation Hub f\u00fcr KI und Cybersicherheit (DAISEC). Die G\u00e4ste nutzten die Gelegenheit, sich mit den Wissenschaftlern \u00fcber ihre Forschung auszutauschen. <\/p>\n\n\n\n Der Abend machte deutlich: Das Forschungszentrum L3S setzt seinen Schwerpunkt auf zukunftsweisende, interdisziplin\u00e4re KI-Forschung, die technologischen Fortschritt mit gesellschaftlicher Verantwortung verbindet. <\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.l3s.de\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/L3S-Parlamentarischer-Abend-33-1024x683.jpg\")