Netzwerk der Nationalen Kompetenzzentren für Forschung zu Künstlicher Intelligenz
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Führend Vernetzt Innovativ

Liebe Leserinnen und Leser,

Deutschlandkarte der Zentren

Covid-19 bewegt die Welt und verändert, wie Menschen leben und wirtschaften. Die Digitalisierung erlebt hierbei einen wahren Innovationsschub. Bürger*innen arbeiten im heimischen Büro, Konsumenten verlagern ihre Kaufkraft ins Internet und Firmen greifen verstärkt digitale Lösungen auf, um Unternehmensabläufe und Produktionsketten aufrecht zu erhalten. Technologien Künstlicher Intelligenz (KI) zeigen hier Perspektiven auf. Schon heute ermöglichen sie etwa die Automatisierung von Industrieprozessen, die Verbesserung medizinischer Diagnostik und die Optimierung von Logistik- und Mobilitätssystemen.

Im Netzwerk der Nationalen Kompetenzzentren für Forschung zu Künstlicher Intelligenz bündelt Deutschland seit 2018 seine Expertise zu innovativen KI-Technologien. Sechs führende Institutionen der deutschen KI-Forschung schaffen in enger Kooperation Synergien mit dem Ziel, den Wissenschaftsstandort Deutschland zu stärken und die nationale sowie internationale Sichtbarkeit der hiesigen Forschung zu erhöhen. Die stark vernetzte Zusammenarbeit des BIFOLD (Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data), des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), des MCML (Munich Center for Machine Learning), des ML2R (Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr), des Tue.AI Center (Tübingen AI Center) und des ScaDS.AI Dresden/Leipzig (Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence) stellt so eine zentrale Säule der bundesdeutschen KI-Strategie dar.
Die Koordinierung des Netzwerks unter Leitung von Prof. Dr. Katharina Morik erfolgt durch eine zentrale Koordinierungsstelle am ML2R-Standort der TU Dortmund.

In der ersten Ausgabe seines Newsletters stellt sich das Netzwerk deutscher KI-Kompetenzzentren vor, die Forschungsinstitutionen geben spannende Einblicke in Ihre Arbeit und Forschung.
Sie sind KI-Expert*in und möchten den KI-Standort Deutschland voranbringen? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und vernetzen Sie sich mit Spitzenforscher*innen aus ganz Deutschland.

Das Netzwerk der Nationalen Kompetenzzentren für Forschung zu Künstlicher Intelligenz wünscht Ihnen viel Freude beim Lesen und hofft, Sie auch in Zukunft als Leser*in begrüßen zu dürfen!


DAS NETZWERK
Bifold Logo
Innerhalb des lebendigen KI-Ökosystem Berlins konzentriert sich BIFOLD darauf, die wissenschaftlichen Grundlagen von Big Data und Maschinellem Lernen zu schaffen sowie an deren Schnittstelle Innovationen in den Natur- und Geisteswissenschaften, Unternehmen und insbesondere in Startups zu fördern. An der TU Berlin vereint BIFOLD zukunftsweisende Forschung an Systemen und Technologien für die Verarbeitung von großen, schnellen und heterogenen Datenströmen und Datenmanagement mit der Forschung an erklärbaren Algorithmen und Modellen für das Maschinelle Lernen.
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DFKI Logo
Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 als gemeinnützige Public-Private-Partnership (PPP) gegründet. Es unterhält Standorte in Kaiserslautern, Saarbrücken, Bremen, ein Projektbüro in Berlin, ein Labor in Niedersachsen und Außenstellen in St. Wendel und Trier. Das DFKI ist auf dem Gebiet innovativer Softwaretechnologien auf der Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz die führende wirtschaftsnahe Forschungseinrichtung Deutschlands. In der internationalen Wissenschaftswelt zählt das DFKI zu den wichtigsten „Centers of Excellence“.
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MCML Logo
Das MCML (Munich Center for Machine Learning) vereint führende Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen aus den Bereichen ML, KI, Data Science, Informatik und Statistik von LMU und TUM. Unsere Forschung reicht von Modellen und Algorithmen für KI, unüberwachtem und Repräsentationslernen für komplexe Daten, automatischem und interpretierbarem ML bis hin zu Herausforderungen der menschzentrierten KI, wie z.B. Computer Vision, NLP, interaktivem Data Mining und visueller Analytik. MCML ist eng mit anderen KI-Zentren in Bayern und darüber hinaus verbunden.
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ML2R Logo
ML2R steht für Exzellenz in der Forschung, wirkungsvollen Industrietransfer und gesellschaftlichen Nutzen. Das Kompetenzzentrum erforscht modulares Maschinelles Lernen, Wissensintegration, Ressourceneffizienz, Quanten-ML sowie menschenorientierte und vertrauenswürdige ML-Ansätze. Führende Forschungseinrichtungen arbeiten zusammen, um Innovationen zu fördern und die digitale Zukunft zu gestalten: die TU Dortmund, das Fraunhofer IAIS, das Fraunhofer IML und die Universität Bonn.
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TUE.AI Logo
Ziel des Tübinger AI Centers ist die nächste Generation der maschinellen Intelligenz zu gestalten und robustere, effizientere und verantwortungsvollere Lernsysteme zu entwickeln. Wir bauen eine neuartige öffentliche Forschungseinrichtung auf, um die besten Wissenschaftler für AI zu gewinnen, bilden etwa 250 Doktoranden aus und wollen positive Auswirkungen auf die Gesellschaft erzielen. Das Kompetenzzentrum ist auf nationaler Ebene durch das Netzwerk der BMBF-Kompetenzzentren und auf europäischer Ebene durch die ELLIS-Initiative verbunden.
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ScaDS.AI Logo
ScaDS.AI (Center for Scalable Analytics and Artificial Intelligence) Dresden/Leipzig erweitert das 2014 gegründete nationale Kompetenzzentrum für Big Data, ScaDS. Mit unserer Forschung streben wir an, die Lücke zwischen der effizienten Nutzung von Massendaten und fortgeschrittener KI zu schließen. Wir entwickeln neue Methoden des maschinellen Lernens, des Wissensmanagements, und Methoden zur Wahrung der Privatsphäre. Darüber hinaus arbeiten wir an serviceorientierten Lösungen und kooperieren mit einer Vielzahl von Anwendenden aus Wissenschaft und Industrie.
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NEUES AUS DEN ZENTREN
BIFOLD Logo
BIFOLD Projekt 1
Bauen mit Molekülen: Ein wissenschaftlicher Durchbruch

Ein Kooperationsprojekt zwischen dem Forschungszentrum Jülich und BIFOLD-Ko-Direktor Prof. Dr. Klaus-Robert Müller befähigte einen Roboter durch den Einsatz von Reinforced Learning, Moleküle aus einer Struktur herauszulösen. Das könnte der Grundstein für das Bauen mit Molekülen sein und wurde auf der Berlin Science Week von der Falling Walls Foundation als Scientific Breakthrough ausgezeichnet.
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BIFOLD-Forschende erhalten SIGMOD 2020 Best Paper Award
Forschende an der TU Berlin, dem DFKI and dem HPI erhielten den Best Paper Award der 2020 SIGMOD/PODS-Konferenz. SIGMOD ist eine der führenden internationalen Konferenzen für die Erforschung, Entwicklung und Verwendung von Datenbanksystemen. In ihrem Paper untersuchen die Autoren mit großem Erfolg den Einsatz von GPUs zur beschleunigten Verarbeitung von Datenbanken-Abfragen.
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Clemens Lutz Portrait
DFKI Logo
Daniel Sonntag Portrait
DFKI-Forscher auf Stiftungsprofessur für Künstliche Intelligenz berufen

Die Universität Oldenburg hat Dr. Daniel Sonntag, Forschungsgruppenleiter am DFKI-Standort Saarbrücken, auf die Stiftungsprofessur „Applied Artificial Intelligence“ am Department für Informatik der Universität Oldenburg berufen. Im Rahmen seiner Professur wird Sonntag am DFKI-Labor Niedersachsen in Oldenburg einen neuen Forschungsbereich zu Interaktivem Maschinellem Lernen aufbauen.
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Smarte Daten für die Diagnose psychiatrischer Erkrankungen - Forschungsprojekt MePheSTO
Menschen mit psychiatrischen Erkrankungen sind oft lebenslang beeinträchtigt, haben eine geringere Lebenserwartung und eine höhere Selbstmordrate. Das interdisziplinäre Forschungsprojekt MePheSTO des DFKI und des französischen Informatikinstituts INRIA entwickelt ein Framework für die digitale Erkennung und trennungsscharfe Differenzierung psychiatrischer Erkrankungen.
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Mephisto Logo
MCML Logo
IBS Logo
Moritz Herrmann erhält den Bernd-Streitberg-Preis der Deutschen Biometrischen Gesellschaft

für seine Masterarbeit 'Large-scale benchmark study of prediction methods using multi-omics data', betreut von unserer PI Prof. Dr. Anne-Laure Boulesteix. Im Zusammenhang mit MCML wurde ein Artikel in der renommierten Zeitschrift 'Briefings in Bioinformatics' als Erweiterung seiner Masterarbeit veröffentlicht.
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18 Veröffentlichungen auf CVPR akzeptiert
Die PIs der TU München veröffentlichten in diesem Jahr 18 Beiträge auf der CVF/IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), der Konferenz mit dem derzeit höchsten Impact unter allen wissenschaftlichen Konferenzen weltweit.
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CVPR Logo
ML2R Logo
Hackathon der ML2R Summer School
Virtuelle Sommerschule zum Maschinellen Lernen begeistert globale Forschergemeinde

Über 830 registrierte Teilnehmende aus 64 Ländern: Die Sommerschule zum Maschinellen Lernen mit beschränkten Ressourcen bot einem internationalen Publikum Vorträge, interaktive Formate und Gelegenheiten zum Kennenlernen und Netzwerken. Parallel lief ein Hackathon zu einer Aufgabe aus der Logistik. Die Veranstaltung wurde durch das ML2R und den Sonderforschungsbereich 876 (TU Dortmund) organisiert.
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Wissenschaftliches Beiratstreffen gibt Impulse für zukünftige Forschung und Strategie des ML2R
Wissenschaftliche Exzellenz und transnationaler Austausch prägten das Treffen des ML2R-Steering Boards, dem wissenschaftlichen Beirat des Kompetenzzentrums ML2R. Das Steering Board bindet das ML2R in ein Netzwerk herausragender, weltweit renommierter KI- Forscher*innen ein. Im Rahmen der virtuellen Veranstaltung setzten die Beiratsmitglieder wichtige Impulse für die weitere Arbeit des ML2R.
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Steering Board Treffen des ML2R
TUE.AI Logo
Schülerwettbewerb
Schüler schaffen künstliche Intelligenz für kreative und sinnvolle Anwendungen

Wem ist schon einmal eine Katze entlaufen? Für alle besorgten Haustierbesitzer gibt es jetzt Hilfe von einer intelligenten Software zur Katzensuche. Dieses und viele weitere, innovative Projekte wurden beim Bundeswettbewerb für KI von Schülern eingereicht. In einer Online-Verleihung mit Prominenz aus Fernsehen und Forschung wurden die Sieger im November gekürt.
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Charely Wu formt eine neue Nachwuchsgruppe
In einem Partnerprojekt vom Excellenzcluster für Maschinelles Lernen und dem Tübingen AI Center wurde eine neue Nachwuchsgruppe ins Leben gerufen. Charley Wu aus Harvard konnte für die Leitung gewonnen werden. Er forscht wie Menschen in der Aktion untereinander und anhand von Beispielen lernen.
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Portrait von Charley Wu
ScaDS.AI Logo
Kristian Kersting Vortrag
Die Digitale Summer School zu KI und Big Data des ScaDS.AI Dresden/Leipzig erreicht zahlreiche internationale Teilnehmende

ScaDS.AI Dresden/Leipzig hat vom 07.-08. Juli 2020 seine insgesamt sechste und erstmalig digitale Summer School zu aktuellen Entwicklungen und Schnittstellen im Bereich KI und Big Data abgehalten. Das Programm beinhaltete neben Keynotes von renommierten Forschenden auch Tutorials, Industry Talks und ein Scientific Speeddating für die internationalen Teilnehmenden.
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Ray Reiter Best Paper Award für Forscher des ScaDS.AI Dresden/Leipzig
Herzlichen Glückwunsch an Ringo Baumann, Gerhard Brewka und Markus Ulbricht, die kürzlich den Ray Reiter Best Paper Award bei der 17th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning gewonnen haben. In ihrem Beitrag"Comparing Weak Admissibility Semantics to their Dung-style Counterparts - Reduct, Modularization, and Strong Equivalence in Abstract Argumentation" untersuchen sie innovative Ansätze im Bereich der Abstract-Argumentation-Frameworks. Es kann über researchgate abgerufen werden.
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Ray Reiter Best Paper Award


PUBLIKATIONEN
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ML2R – Koordinierungsstelle
Otto-Hahn-Str. 12
44227 Dortmund
Tel.: (+49)231 755-8126
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