Deutsche und französische Kompetenzzentren für Maschinelles Lernen vernetzen sich
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Organisiert wurde das Treffen von Prof. Katharina Morik von der Fakultät für Informatik der TU Dortmund, die die sechs deutschen Kompetenzzentren koordiniert, und Prof. Bertrand Braunschweig, der die vier Kompetenzzentren in Frankreich koordiniert. Bei dem Treffen in Würzburg wurden gemeinsame Aktivitäten skizziert, thematische Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Kompetenzzentren herausgearbeitet, wissenschaftliche Fragestellungen und Ergebnisse diskutiert sowie Curricula und Lehre besprochen.
Prof. Braunschweig berichtete über die französische Forschungsförderung, bevor Prof. Morik einen Überblick über ihre langjährige deutsch-französische Zusammenarbeit zum Maschinellen Lernen gab. Zudem sprachen Annika Philipps vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und Hervé Martin von der französischen Botschaft.
Gemeinsame Forschungsschwerpunkte
In Kurzvorträgen der einzelnen Kompetenzzentren kristallisierten sich verschiedene gemeinsame Forschungsschwerpunkte heraus, unter anderem die Entwicklung robuster und erklärbarer Verfahren im Sinne einer verlässlichen und interpretierbaren Künstlichen Intelligenz. Dies zeigte sich auch in den anschließenden ausführlichen Präsentationen der Zentren aus Tübingen, Toulouse, Dortmund/Bonn sowie von der Côte d’Azur.
Zum ML2R
Das Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R) ist einer von sechs deutschen Knotenpunkten für Spitzenforschung und Transfer im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Mit seinen Standorten Dortmund, Bonn und Sankt Augustin stärkt das vom BMBF geförderte Kompetenzzentrum nicht nur den Forschungs- und Innovationsstandort Nordrhein-Westfalen – ML2R steht auch für die Forschungsexzellenz der Region im Bereich der Digitalisierung, insbesondere der Künstlichen Intelligenz, von der die Unternehmen und die Menschen in NRW in Zukunft noch stärker profitieren sollen. Prof. Katharina Morik von der TU Dortmund und Prof. Stefan Wrobel von der Universität Bonn leiten das Zentrum.