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Ma­schi­nel­les Ler­nen in die Fläche bringen – BMBF-Kom­pe­tenz­zen­trum startet in NRW

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Grafik: Netzwerk aus blauen Punkten, in dem Dortmund, Sankt Augustin und Bonn gekennzeichnet sind © Fraunhofer-Gesell­schaft
Prof. Katharina Morik von der TU Dort­mund ist Sprecherin des Kompetenzzentrums ML2R.

Spitzenforschung etablieren, Nachwuchs fördern, Technologietransfer in Unternehmen stärken – dies sind die elementaren Bausteine, um die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz in Deutschland auf ein weltweit führendes Niveau zu bringen. Mit diesem Ziel ist in Dort­mund und Bonn/Sankt Augustin das durch das Bun­des­mi­nis­te­ri­um für Bildung und For­schung BMBF initiierte und geförderte „Kom­pe­tenz­zen­trum Ma­schi­nel­les Ler­nen Rhein-Ruhr” (ML2R) gestartet. Sprecher des Zentrums sind Prof. Katharina Morik (TU Dort­mund) und Prof. Stefan Wrobel (Universität Bonn/Fraunhofer IAIS).

Gemeinsam werden die TU Dort­mund, die Universität Bonn sowie die Fraunhofer-Institute für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in Sankt Augustin sowie für Materialfluss und Logistik IML in Dort­mund die Spitzenforschung im Bereich des Maschinellen Lernens entscheidend vorantreiben. Denn im Maschinellen Ler­nen steckt der Schlüssel für intelligente Produkte und Prozesse, neue Geschäftsmodelle und den Vorsprung im internationalen Wettbewerb.

Bestehende Prozesse brauchen intelligente Technologien

Ma­schi­nel­les Ler­nen (ML) ist die Basistechnologie für Anwendungen, die auf Künstliche Intelligenz setzen – sie interpretieren Texte und Bilder, stellen medizinische Diagnosen oder optimieren Fertigungsprozesse. In Verbindung mit immer preiswerteren und leistungsfähigeren Sensoren und Prozessoren werden ML-Techniken in vielen Bereichen zu wettbewerbsentscheidenden Faktoren. For­schung, Politik und Unternehmen möchten dieses Potenzial heben, stehen jedoch vor zentralen Herausforderungen: Sie benötigen nachvollziehbare, vertrauenswürdige Technologien, die flexibel in bestehende Prozesse integriert werden können. Es fehlen aktuell in Deutschland internationale Spitzenforscherinnen und -forscher sowie fundiert ausgebildete Fachkräfte, die entsprechende Technologien entwickeln. Oft mangelt es auch an gut aufbereiteten Datenbeständen, um lernende Systeme optimal zu trainieren und gewinnbringend zu nutzen.

ML2R übernimmt Pionierrolle

„Diesen Herausforderungen möchten wir begegnen, indem wir exzellente Forschungsstandorte im Bereich des Maschinellen Lernens fördern und sie intensiv mit der Wirtschaft vernetzen”, sagt Anja Karliczek, Bundesministerin für Bildung und For­schung. „Deshalb freue ich mich, dass wir mit dem Kom­pe­tenz­zen­trum Ma­schi­nel­les Ler­nen Rhein-Ruhr einen von insgesamt vier zentralen Knotenpunkten in Deutschland etablieren können.” Neben ML2R an den Standorten Dort­mund und Bonn/Sankt Augustin sind drei wei­tere BMBF-Kompetenzzentren in Berlin, Baden-Württemberg und Bayern geplant.

„Der Standort Rhein-Ruhr verbindet eine Pionierrolle in der Entwicklung Künstlicher Intelligenz mit bundesweit führenden Institutionen für die industrienahe, angewandte For­schung”, sagt Prof. Katharina Morik, Sprecherin des Kompetenzzentrums. „Wir bieten somit renommierten Spitzenforscherinnen und -forschern ebenso wie dem wissenschaftlichen Nachwuchs eine attraktive Umgebung, um die theoretischen Grundlagen des ML auszubauen und auf dieser Basis verantwortungsvolle Anwendungen zu entwickeln.”

For­schungs­schwer­punkte zum Maschinellen Ler­nen

ML2R konzentriert seine Forschungs­arbeit auf drei Schwerpunkte:
– Menschenorientiertes Ma­schi­nel­les Ler­nen stellt den Menschen in den Mittelpunkt und gestaltet maschinelle Lernverfahren so, dass die Entscheidungen, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz getroffen werden, für den Menschen verständlich, nachvollziehbar und validierbar werden.
Ma­schi­nel­les Ler­nen unter Ressourcenbeschränkung ermöglicht es, Berechnungen mithilfe von Maschinellem Ler­nen auch auf kleinen Geräten, wie Smartphones oder direkt in Sensoren, zuverlässig auszuführen. Lange Zeit konnten Rechenressourcen ignoriert werden. Inzwischen werden die Modelle des maschinellen Lernens mit unterschiedlichen Rechnerarchitekturen bis hin zum Quantencomputing zusammen gedacht.
Ma­schi­nel­les Ler­nen mit komplexem Wissen integriert logisches Wissen aus verschiedenen Quellen in lernende Systeme, um auch bei kleinen oder unsicheren Datenbeständen verlässliche Ergebnisse sicherzustellen.
Innerhalb dieser Schwerpunkte spielen Aspekte wie die modulare Gestaltung der Technologien, Echtzeitfähigkeit und Fehlerschranken eine ebenso wichtige Rolle wie die Si­cher­heit der Daten.

Neue Kooperationsmodelle stärken Transfer und fördern Vernetzung

Die Forschungsergebnisse sollen auf kurzen Wegen für praxisorientierte Anwendungen genutzt werden und als Basis für die Entwicklung neuer datenbasierter Dienstleistungen dienen. Orientierung bieten dafür Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Industrie 4.0, Logistik und Prozessautomatisierung. Vor allem kleinen und mittelständischen Unternehmen soll ML2R Zugang zu Strategien, Wissen und Daten bieten, damit sie ML-Technologien erfolgreich einsetzen und im internationalen Wettbewerb bestehen können. „Hier bieten wir Unternehmen konkrete Kooperationsmöglichkeiten wie die agile Zusammenarbeit mit unseren Wis­sen­schaft­ler­in­nen und Wissenschaftlern im ‚Enterprise Innovation Campus‘”, betont Prof. Stefan Wrobel, Sprecher des Kompetenzzentrums. „Darüber hinaus werden wir eine Open-Source-Plattform mit kuratierten Daten und Modellen aufbauen, damit Unternehmen direkten Zugang zu Daten und Technologien erhalten und sofort starten können.”
Um dem Mangel an Fachkräften entgegenzuwirken, wird sich ML2R stark für den wissenschaftlichen Nachwuchs engagieren sowie Weiterbildungsmöglichkeiten für Fachkräfte in Unternehmen fördern. Das Kom­pe­tenz­zen­trum ist zunächst auf eine Dauer von vier Jahren angelegt und strebt eine langfristige Verstetigung an, um das Maschinelle Ler­nen in die Fläche zu bringen und Deutschlands Industrie im internationalen Wettbewerb zu unterstützen.

Die erste öffentliche Veranstaltung des Kompetenzzentrums ML2R mit internationalen Expertinnen und Experten aus der ML-For­schung und einer Ausstellung innovativer Use Cases findet am 23. Januar 2019 in Dort­mund statt.

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Anfahrt & Lageplan

Der Campus der Technischen Universität 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.

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 Technischen Universität 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.