{"id":3175,"date":"2024-10-21T09:09:46","date_gmt":"2024-10-21T07:09:46","guid":{"rendered":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/?p=3175"},"modified":"2024-10-23T11:39:38","modified_gmt":"2024-10-23T09:39:38","slug":"data-efficient-automated-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/data-efficient-automated-learning\/","title":{"rendered":"Optimierung der Supply Chain mit Data Efficient Automated Learning"},"content":{"rendered":"

Einblicke in die Zukunft der KI: Erfolgreiche Standortpr\u00e4sentation des Fraunhofer IIS in M\u00fcnchen<\/h2>\n

Auch wenn es nun schon eine Weile zur\u00fcckliegt, m\u00f6chte ich gerne noch \u00fcber ein bemerkenswertes Event berichten: Am 17. Juli 2024 hat das Fraunhofer IIS seinen Standort M\u00fcnchen pr\u00e4sentiert und damit einen Einblick in die KI-Forschung der Gruppe Data Efficient Automated Learning<\/a> gew\u00e4hrt.<\/p>\n

Von der Vision zum Erfolg: Die Entwicklung der Gruppe Data Effcient Automated Learning<\/h3>\n

Die Gruppe ist entstanden im ADA Lovelace Center<\/a> unter dem Arbeitstitel ADA@LMU. Ziel war es, eine Projektgruppe am Standort Mu\u0308nchen zu etablieren, um neben der Grundlagenforschung in den Bereichen Automatisches Lernen, Erkl\u00e4rbares Lernen und Few Labels Learning auch neue Forschungs- und Anwendungsfragen mit Partnern aus dem Gro\u00dfraum M\u00fcnchen anzugehen. Und mit diesen Erkenntnissen wiederum andere Applikationen des ADA Lovelace Center zu unterst\u00fctzen. \u00dcber die Projektlaufzeit hinweg f\u00fchrte die enge Zusammenarbeit mit der LMU und die Kooperationen innerhalb des ADA Lovelace Center dazu, dass die Gruppe Data Efficient Automated Learning nicht nur ein fester Bestandteil des Bereichs Supply Chain Services<\/a> des Fraunhofer IIS ist sondern dieses somit auch einen offiziellen Standort in M\u00fcnchen hat.<\/p>\n

Bedeutung der KI-Forschung im Fokus<\/h3>\n

Aber kommen wir nun zum eigentlichen Event: Dieses begann mit einer herzlichen Begr\u00fc\u00dfung durch Prof. Dr. Alexander Martin, der die Bedeutung der KI-Forschung im Kontext der aktuellen Herausforderungen betonte. Prof. Dr. Alexander Pflaum stellte anschlie\u00dfend den Bereich Supply Chain Services vor und erl\u00e4uterte die Relevanz des M\u00fcnchener Standorts f\u00fcr die KI-Anwendungen in der Industrie. Im Interview fasst er die Schwerpunkte der Gruppe nochmal gut zusammen und verr\u00e4t uns sein Highlight der Veranstaltung: die inhaltlichen Vortr\u00e4ge.<\/p>\n

https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/SCS_EroeffnungStandortMuenchen_Highlights_Statements_1080p_V03.mp4<\/a><\/video><\/div>\n

Interdisziplin\u00e4re Kooperation im Fokus<\/h3>\n

Den Anfang machte die Pr\u00e4sentation von Prof. Dr. Bernd Bischl und Prof. Dr. Thomas Seidl zur interdisziplin\u00e4ren Zusammenarbeit zwischen der LMU und dem Fraunhofer IIS. Diese erm\u00f6glicht es, methodische Forschung in praktische Anwendungen zu \u00fcberf\u00fchren.<\/p>\n

Was sie an der Kooperation besonders sch\u00e4tzen, verraten Sie uns im Interview. F\u00fcr Prof. Bernd Bischl sind es nicht nur die gemeinsamen Projekte, sondern auch die gemeinsame Forschungsarbeit, also: \u00bbAnleitungspaper zu schreiben oder \u00dcberblickspapiere, wo man dadurch Methoden in die Commuity, die Praxis bringen kann \u2013 das hat mir besonders viel Spa\u00df gemacht.\u00ab Prof. Thomas Seidl geht nicht nur auf die neuen \u00fcber die urspr\u00fcnglich geplante Kooperation hinausgehenden Ankn\u00fcpfungspunkte ein. F\u00fcr ihn hat die \u00bbZusammenarbeit der Gruppe DEAL mit dem Lehrstuhl bereits letztes Jahr zu einer super Publikation auf der “European Conference on Machine Learning (ECML PKDD 2023)” gef\u00fchrt. Da haben wir die Frage Active Learning, Semisupervised Learning im Kontext von Confirmation Bias untersucht und da haben Mitarbeiter vom Lehrstuhl eng mit der Gruppe DEAL zusammengearbeitet.\u00ab<\/p>\n

Einblicke in und Ausblick f\u00fcr die Gruppe<\/h3>\n

Einen tieferen Einblick in die Forschungsarbeit der Gruppe gaben die anschlie\u00dfenden Vortr\u00e4ge, unter anderem von Florian Karl und Malte Kemeter. Sie thematisierten die Skalierung von KI-gest\u00fctztem End-of-Line-Testing sowie daten-effizienter Fehlererkennung. Zwei Themen, die sich auch in den Kompetenzs\u00e4ulen Automatisches Lernen<\/a> und Data-Centric AI<\/a> wiederfinden.<\/p>\n

Wie Dr. Paulina Prantl im Interview erw\u00e4hnt, unterstreichen die positiven R\u00fcckmeldungen der Teilnehmer das gro\u00dfe Interesse an den pr\u00e4sentierten Themen und der Expertise des Teams. F\u00fcr Prof. Dr. Alexander Pflaum ist die Vision der Gruppe, das in M\u00fcnchen liegende Potenzial f\u00fcr neue Projekte und Partner auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n

Gespr\u00e4che und Begegnungen: Vernetzung in lockerer Atmosph\u00e4re<\/h3>\n

Erste Gelegenheit zum Austausch gab es nach dem offiziellen Teil der Veranstaltung beim Get-Together in den B\u00fcror\u00e4umen des Fraunhofer IIS. Die Postersession erm\u00f6glichte den G\u00e4sten einen vertieften Dialog zu konkreten Projekten, Themen und Ans\u00e4tzen in der KI-Forschung.<\/p>\n

Die Atmosph\u00e4re war gepr\u00e4gt von einem regen Austausch zwischen Kunden, Partnern und Vertretern des Bundesministeriums f\u00fcr Wirtschaft, die sich \u00fcber zuk\u00fcnftige Kooperationen und Herausforderungen in der KI-Forschung unterhielten. Auch Prof. Alexander Pflaum beschreibt das anschlie\u00dfende Social Event so: \u00bbeine Menge an Kunden, Partner und Vertreter des Bundesministeriums f\u00fcr Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie waren da und wir konnten \u00fcber Zukunftsthemen reden, \u00fcber gemeinsame Anstrengungen und das war einfach sch\u00f6n.\u00ab<\/p>\n