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Kompetenzzentren für Maschinelles Lernen in Tübingen und Berlin

Im Oktober gab das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) die Bewilligung von Fördergeldern des Bundes zur Etablierung von Kompetenzzentren für Maschinelles Lernen bekannt. Fortan werden an vier Standorten in Deutschland, darunter Berlin und Tübingen, zwei zentrale Standorte des Bernstein Netzwerks, Wissenschaftsprojekte zur Künstlichen Intelligenz gebündelt. Diese Kompetenzzentren sollen in der von der Bundesregierung beschlossenen Strategie zur Künstlichen Intelligenz eine wichtige Rolle einnehmen.

Brain_AI

Grafik: 123RF

Im „Tübinger AI Center“ (AI: Artificial Intelligence) werden Forschungsgruppen der Universität Tübingen und des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme an der Weiterentwicklung lernender Systeme arbeiten. Das Zentrum wird seit 1. Oktober vom BMBF mit rund 6,6 Millionen Euro gefördert, zunächst für vier Jahre. „Wir sehen hier eine große Chance künstliche Intelligenz maßgeblich zu gestalten“, sagt Koordinator Matthias Bethge, Professor für Computational Neuroscience and Machine Learning an der Universität Tübingen. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler werden hier an neuen Konzepten und Prinzipien forschen, mit denen sich lernende Systeme robuster gestalten lassen: Lernalgorithmen sollen in der Lage sein, erfolgreich mit äußeren und unerwarteten Einflüssen umgehen zu können. Gleichzeitig sollen ihre Reaktionen besser vorhersagbar und transparenter sein.

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 Berlin freut sich auf den Aufbau eines neuen Berliner Kompetenzzentrums für Maschinelles Lernen (BZML), das mit rund 8,5 Millionen Euro über vier Jahre gefördert wird. Geleitet wird das interdisziplinär arbeitende BZML von Dr. Klaus-Robert Müller (Sprecher), Professor für Maschinelles Lernen an der Technischen Universität Berlin. Das BZML beinhaltet vier Schwerpunkte“, erläutert Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, „zum einen geht es darum, die theoretischen und algorithmischen Grundlagen des maschinellen Lernens weiter voranzutreiben und Berlin entsprechend im internationalen Wettbewerb zu positionieren.“ Ein zweiter Schwerpunkt wird darin liegen, neue wissenschaftlich-technische Anwendungen des maschinellen Lernens zu erschließen. Dabei arbeiten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sehr eng mit Kollegen aus der Medizin, der Kommunikation und den Digital Humanities zusammen.

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