Großes internationales Interesse an digitaler Summer School
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© Felix Schmale/TU Dortmund
Über 830 registrierte Teilnehmerinnen und Teilnehmer aus 64 Ländern: Die Dortmunder Sommerschule zum Maschinellen Lernen mit beschränkten Ressourcen fand auch international große Resonanz. Aufgrund der Corona-Pandemie wurde die gemeinsame Veranstaltung des Kompetenzzentrums Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R) und des Sonderforschungsbereichs (SFB) 876 „Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung“ der Fakultät für Informatik der TU Dortmund erstmals online durchgeführt.
Maschinelles Lernen (ML) ist bereits heute der Schlüssel für viele Technologien der Künstlichen Intelligenz. Mithilfe solcher Verfahren ist es möglich, Informationen und Wissen aus großen Datensätzen zu extrahieren. Das stetig wachsende Datenvolumen bietet große Potenziale, stellt das Maschinelle Lernen jedoch auch vor ein zentrales Problem: die Begrenztheit von Ressourcen wie beispielweise Rechenleistung, Energieversorgung und Kommunikationsnetze.
Das Programm der digitalen Summer School „Ressource-aware Machine Learning“, die Anfang September stattfand, umfasste Vorträge, interaktive Formate und Gelegenheiten zum Netzwerken.
Mit dem neuen Online-Format konnten die Kooperationspartner ein breites internationales Publikum bei der Summer School begrüßen. Von Peru bis Marokko, von Finnland bis Indien, von Russland bis Australien: Mehr als 830 registrierte Teilnehmende aus 64 Ländern erhielten Einblicke in die neueste Forschung des ML2R und bereicherten die interaktiven Programmpunkte mit ihren Erfahrungen aus den jeweiligen nationalen Wissenschafts- und Industrielandschaften.
„Die diesjährige Sommerschule hat die internationale Aufmerksamkeit für unsere hochaktuelle Forschung zu ressourcenschonenden maschinellen Lernverfahren erhöht. Mich freut besonders, dass wir nun auch international den wissenschaftlichen Nachwuchs fördern und Interessenten aus verschiedenen Berufen informieren konnten“, resümiert Prof. Katharina Morik, Sprecherin des ML2R und des SFB 876.
Doktorand der TU Dortmund erfolgreich bei Hackathon
Parallel zur Veranstaltung lief ein Hackathon, bei dem es galt, eine Aufgabe aus der Logistik zu lösen, die ein wichtiges Anwendungsfeld des Maschinellen Lernens ist. Ziel des Hackathons war es, möglichst genaue Positionsvorhersagen für Transport-Roboter zu erstellen, die sich auf einem Testfeld im „Innovationslabor Hybride Dienstleistungen in der Logistik" an der TU Dortmund befanden. Zur Lösung der Aufgabe konnten die Teilnehmenden auf Sensordaten aus dem Testfeld zugreifen, um damit ihre Modelle zu trainieren. Den Abschluss der Sommerschule bildete eine Live-Übertragung aus der Dortmunder Logistik-Halle, bei der die Finalistinnen und Finalisten des Hackathons die Logistik-Roboter aus der Ferne über das Testfeld steuerten. Gewonnen hat Mirco Hünnefeld, Doktorand an der Fakultät Physik der TU Dortmund. Dem Wissenschaftler gelang es, Positionsvorhersagen für die Roboter zu erstellen, welche im Durchschnitt nur 15 cm von der tatsächlichen Position abwichen.
ML2R
Das Kompetenzzentrum ML2R betreibt Spitzenforschung im Maschinellen Lernen, fördert den wissenschaftlichen Nachwuchs und stärkt den Technologietransfer in Unternehmen. Das ML2R ist eines von sechs bundesweiten Kompetenzzentren für Künstliche Intelligenz und wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert. Beteiligt sind die Technische Universität Dortmund, die Universität Bonn, das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in Sankt Augustin sowie das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML in Dortmund. Sprecherin und Sprecher des Zentrums sind Prof. Katharina Morik (TU Dortmund) und Prof. Stefan Wrobel (Fraunhofer IAIS/Universität Bonn).
SFB 876
Der von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderte Sonderforschungsbereich (SFB) 876 „Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung“ widmet sich in 12 Projekten und mit über 50 Doktorandinnen und Doktoranden der Verbindung von Maschinellem Lernen, technischer Informatik und Big Data für energiesparende Analysealgorithmen von sehr großen Datenströmen. Der SFB 876 wurde im Jahr 2011 auf Initiative von Prof. Katharina Morik, Professorin für Künstliche Intelligenz, an der TU Dortmund eingerichtet und wird seither von ihr geleitet.
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Anfahrt & Lageplan
Der Campus der TU Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.
Für E-Autos gibt es eine Ladesäule am Campus Nord, Vogelpothsweg.
Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 20- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.
Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.
Die Einrichtungen der TU Dortmund verteilen sich auf den größeren Campus Nord und den kleineren Campus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hochschule im angrenzenden Technologiepark. Genauere Informationen können Sie den Lageplänen entnehmen.