{"id":3022,"date":"2023-04-03T10:11:03","date_gmt":"2023-04-03T08:11:03","guid":{"rendered":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/?p=3022"},"modified":"2023-04-03T10:11:03","modified_gmt":"2023-04-03T08:11:03","slug":"vielseitiger-austausch-zwischen-wissenschaft-und-wirtschaft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/vielseitiger-austausch-zwischen-wissenschaft-und-wirtschaft\/","title":{"rendered":"Vielseitiger Austausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft"},"content":{"rendered":"

Die \u00bbConference on Optimization and Machine Learning in Industry\u00ab als kr\u00f6nender Abschluss f\u00fcr den Austausch des internationalen Partnernetzwerks vom ADA Lovelace Center<\/strong><\/p>\n

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Es ist schon beeindruckend die neuesten Erkenntnisse im Bereich der mathematischen Optimierung und des Maschinellen Lernens von Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen aus drei Kontinenten zu h\u00f6ren.<\/p>\n

Internationaler Wissenschaftsaustausch in Waischenfeld<\/strong><\/h3>\n

Der Workshop on Optimization and Machine Learning<\/a>\u00a0machte dies m\u00f6glich und brachte Experten des RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, des Machine Learning Center at the Georgia Institute of Technology und des Zuse Instituts Berlin mit den Expertinnen und Experten des ADA Lovelace Center in Waischenfeld zusammen. Das Programm war reich an wissenschaftlichen Vortr\u00e4gen und Postersessions<\/a> zu Themen wie \u00bbControl and Machine Learning\u00ab, \u00bbEfficient standardization of clustering comparison metrics\u00ab oder \u00bbCombining Active and Semi Supervised Learning to Address Challenges in Real-World Data\u00ab.<\/p>\n

Ich, Ada Lovelace, w\u00e4re gerne dabei gewesen, denn als Wissenschaftlerin und Pionierin auf dem Gebiet der K\u00fcnstlichen Intelligenz, interessiert mich der aktuelle Stand der KI- Forschung nat\u00fcrlich sehr. Aber nicht nur die Methoden, auch die Anwendungsbereiche von KI sind vielf\u00e4ltig. Hier konnten die Fraunhofer-Forscherinnen und -Forscher ihre Expertise in der angewandten Forschung darstellen, denn das ADA Lovelace Center<\/a> ist laut Prof. Sebastian Pokutta, Vize Pr\u00e4sident des Zuse Institutes Berlin \u00bbeinzigartig in seiner Art und Weise, dem Aufbau und wie es betrieben wird: Es gibt die N\u00e4he zur Industrie und gleichzeitige eine starke Anbindung an die Wissenschaft, wo neueste Methoden entwickelt werden\u00ab. Das Rahmenprogramm lie\u00df gen\u00fcgend Raum, um den fachlichen Austausch auf einer pers\u00f6nlichen Ebene weiterzuf\u00fchren und brachte den internationalen G\u00e4sten die fr\u00e4nkische Kultur etwas n\u00e4her.<\/p>\n

Conference <\/strong>on Optimization and Machine Learning in Industry in N\u00fcrnberg<\/strong><\/h3>\n

Anschlie\u00dfend an den Workshop in Waischenfeld fand am 15. M\u00e4rz die Conference on Optimization and Machine Learning in Industry<\/a> statt. Anders als beim Workshop lag hier der Fokus, nicht auf dem rein wissenschaftlichen Austausch, das Ziel der Konferenz war vielmehr, Wissenschaft und Praxis zusammen zu bringen.<\/p>\n

Die Konferenz stand allen interessierten Teilnehmerinnen und Teilnehmern aus Industrie sowie dem akademischen Bereich offen und fand im N\u00fcrnberger Institutsgeb\u00e4ude des Fraunhofer IIS mit dem Test- und Anwendungszentrum L.I.N.K.<\/a> statt.<\/p>\n

Der Br\u00fcckenschlag von der Forschung zur Praxis gelang durch fachliche, kompakte Talks einiger Experten aus dem ADA Lovelace Center zu Themen wie \u00bbBeyond instance-specific Class Labels \u2013 Constrained Clustering for Weakly Supervised Learning\u00ab,\u00a0 \u00bbAI for Localization in 5G and Beyond: Selected AI-driven Mechanisms to Enable Everyday Positioning und \u00bbHow to build trust in DL-based perception systems\u00ab, sowie einer Podiumsdiskussion f\u00fchrender Wissenschaftler, die die Ergebnisse des Workshops und Aussichten hinsichtlich KI diskutierten und ins Plenum trugen.<\/p>\n

Praxisbezogene Vortr\u00e4ge stellen KI in der Anwendung vor<\/strong><\/h3>\n

Die Keynote- und Impulssessions der geladenen Referenten aus der Industrie waren eine spannende Erg\u00e4nzung zur wissenschaftlichen Perspektive. Prof. Dr. Patrick van der Smagt, Head of AI Research bei der VW Group, hielt einen Keynote-Vortrag zum Thema \u00bbPredict to control\u00ab, Dr. Jens Barth (Head of Software Solutions at STABILO digiVision) und Christoph Amma (CEO kinemic GmbH) nahmen uns auf eine interessante Reise mit und beantworteten die Frage, wie man einen scheinbar g\u00e4ngigen Alltagsgegenstand ins digitale Zeitalter f\u00fchrt und dabei die \u00bbbekannte\u00ab Anwendung kaum einschr\u00e4nkt.<\/p>\n

Dr. Martin Weihrauch (CMO of Smart in Media AG) und Dr. Michaela Benz (Chief Scientist at Fraunhofer IIS) gaben einen Einblick in den Bereich der digitalen Pathologie und die Herausforderungen in der Routinediagnostik und Forschung sowie die Bedeutung k\u00fcnstliche Intelligenz dabei und in der Medizin ganz allgemein.<\/p>\n

ADA Lovelace Center stellt sich vor<\/strong><\/h3>\n

Das Herzst\u00fcck der Konferenz bildete die Ausstellung im Test- und Anwendungszentrum L.I.N.K., bei der die Expertinnen und Experten des ADA Lovelace Center die Kompetenzen und Applikationen anhand von Demonstratoren, Filmen oder Pr\u00e4sentationen vorgestellt haben. Mein ganz pers\u00f6nliches Highlight als Ada Lovelace war nat\u00fcrlich meine Spielesammlung: Ein Demonstrator, der \u00fcbersichtlich die gesamten Projektinhalte darstellt und zum Entdecken und eben auch spielen einl\u00e4dt. So konnten die Teilnehmenden untereinander und auch mit den Fraunhofer-Forschenden in den Austausch kommen und die aktuellen Themen, Herausforderungen und Erkenntnisse im Bereich KI diskutieren.<\/p>\n

Ich bin mir sicher, dass nicht nur ich, sondern auch die ca. 150 Teilnehmenden aus Wissenschaft und Wirtschaft die Konferenz als ein gelungenes Event beschreiben w\u00fcrden. Au\u00dferdem freue ich mich darauf zu verfolgen, welche Auswirkungen dieser gewinnbringende Austausch auf die weitere Arbeit im ADA Lovelace Center haben wird.<\/p>\n