Das internationale Partnernetzwerk wird gelebt

Experte des ADA Lovelace Center als Visiting Researcher in Atlanta

Das ADA Lovelace Center zeichnet sich zum einen durch die enge Zusammenarbeit mit Industriepartner aus, und zum anderen auch durch seine einzigartige Infrastruktur in Bayern: Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS mit seiner Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS arbeitet und forscht in Kooperation mit der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, sowie der Ludwig-Maximilians-Universität München und unter weiterer Beteiligung der Fraunhofer-Institute IKS und IISB.

Darüber hinaus hat das Projekt auch internationale Wissenschaftspartner, wie beispielsweise das RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP) in Tokyo oder das Georgia Institute of Technology in Atlanta. Der internationale Wissenschaftsaustausch wird gefördert und ich freue mich, hier einen Erfahrungsbericht des Experten für »Data-centric AI«, Jann Goschenhofer über seine Zeit in Atlanta mit Ihnen teilen zu dürfen.

„Ich hatte die großartige Möglichkeit, im Herbst 2021 als Visiting Researcher das Robotics Perception and Learning (RIPL) Lab von Prof. Zsolt Kira am Georgia Institute of Technology zu besuchen. Prof. Kira‘s Lab arbeitet und publiziert stark in den beiden Bereichen Reinforcement Learning und Learning with Limited Labelled Data (L3D): Datensituationen, in denen nur ein geringes Maß an Supervision durch Datenannotationen vorhanden sind. Dieses Thema überschneidet sich sehr stark mit dem Inhalt meiner Promotion und mit unserer Arbeit im ADA Lovelace Center in der Kompetenzsäule »Data-centric AI«, bestehend aus den früheren Säulen »Few Data Learning« und »Few Labels Learning«.
Bereits im Frühjahr 2021 bin ich im Rahmen meiner Recherchen für ein neues Forschungsprojekt zum Thema »Semi-constrained Clustering« auf viele Vorarbeiten von Prof. Kira‘s Gruppe gestoßen. Inhaltlich geht es in dem Projekt darum, sog. Pairwise Constraints zwischen einigen wenigen Datenpunkten als weakly supervised signal zu verwenden, um robuste Clustering-Modelle zu trainieren, welche auch mit neuen, nicht-annotierten Daten umgehen und diese sinnvollen Clustern zuweisen können. Die Anwendung davon liegt in Bereichen, in denen Datenannotation schwierig und daher teuer ist. Während meines Aufenthalts konnte ich unter Prof. Kira’s Anleitung und in engem Austausch mit seinen PhD Studenten weiter an diesem Projekt arbeiten und die Arbeit befindet sich aktuell im Review-Prozess.
Die Zeit in Atlanta hat mich nicht nur fachlich sehr weitergebracht, auch auf der persönlichen Ebene war es ein gelungener Austausch: Ich wurde sehr herzlich von meinen temporären Lab-Kollegen aufgenommen und hatte einen tollen Arbeitsplatz im CODA-Gebäude der Georgia Tech. Ich bin dem Fraunhofer IIS, dem ADA Lovelace Center, der LMU und allen Beteiligten sehr dankbar für die tolle Unterstützung bei der Umsetzung und diese großartige Gelegenheit!“
Jann Goschenhofer

Wenn Sie jetzt neugierig sind und tiefer in die Themen Few Data Learning und Few Labels Learning eintauchen möchten, hören Sie rein in die zugehörigen Podcasts.

Expert of the ADA Lovelace Center as Visiting Researcher in Atlanta

The ADA Lovelace Center is characterized on the one hand by its close cooperation with industrial partners, and on the other hand by its unique infrastructure in Bavaria: The Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIS with its working group for Supply Chain Services SCS works and conducts research in cooperation with the Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg, as well as the Ludwig-Maximilians-University Munich and with further participation of the Fraunhofer Institutes IKS and IISB.

In addition, the project also has international scientific partners, such as the RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP) in Tokyo or the Georgia Institute of Technology in Atlanta. International scientific exchange is encouraged and I am happy to share here a report of the experience of the expert for Data-centric AI, Jann Goschenhofer about his time in Atlanta.

„I had the great opportunity to visit Prof. Zsolt Kira’s Robotics Perception and Learning (RIPL) Lab at the Georgia Institute of Technology as a Visiting Researcher in Fall 2021. Prof. Kira’s Lab works and publishes heavily in both Reinforcement Learning and Learning with Limited Labelled Data (L3D): data situations where there is only a small amount of supervision through data annotations. This topic overlaps very much with the content of my PhD and with our work at the ADA Lovelace Center in the Data-centric AI competency pillar, consisting of the former Few Data Learning and Few Labels Learning pillars. Already in spring 2021, during my research for a new research project on „Semi-constrained Clustering“, I came across a lot of preliminary work from Prof. Kira’s group. The content of the project is about using so-called pairwise constraints between a few data points as a weakly supervised signal to train robust clustering models that can also handle new, non-annotated data and assign them to meaningful clusters. The application of this is in areas where data annotation is difficult and therefore expensive. During my stay, I was able to continue working on this project under Prof. Kira’s guidance and in close interaction with his PhD students, and the work is currently in the review process.
The time in Atlanta not only helped me a lot on a professional level, it was also a successful exchange on a personal level: I was very warmly welcomed by my temporary lab colleagues and had a great workplace in the CODA building at Georgia Tech. I am very grateful to Fraunhofer IIS, the ADA Lovelace Center, LMU and everyone involved for the great support during the implementation and this great opportunity!“
Jann Goschenhofer

If you’re curious now and want to dive deeper into Few Data Learning and Few Labels Learning, listen to the related podcasts.