RMU Project – DeCoDeML

RMU Project - DeCoDeML

Im Projekt „RMU Network for Deep Continuous-Discrete Machine Learning (DeCoDeML)“ (https://decodeml.uni-mainz.de/) der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU), der TU Darmstadt und der Goethe-Universität Frankfurt am Main sollen die Maschinenlernen-Kompetenzen der drei Universitäten gebündelt und so wichtige ungelöste Probleme des Deep Learning in Angriff genommen werden.

Künstliche Intelligenz (KI) ist heute bereits vielfach Bestandteil unseres Alltags – sei es in Form von Bilderkennung, Sprachsteuerung und Social Bots oder auch selbstfahrenden Autos und humanoiden Robotern. Eine der Kernfragen dabei bleibt, wie menschliche Wahrnehmung und menschliches Handeln in „intelligenten“ Computerprogrammen umgesetzt werden können. Im RMU Network for Deep Continuous-Discrete Machine Learning, kurz DeCoDeML, untersuchen die beteiligten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Rhein-Main-Universitäten Mainz, Darmstadt und Frankfurt unter anderem, wie Ergebnisse des maschinellen Lernens besser verständlich gemacht werden oder alternativ so fokussiert werden können, dass diese zu menschlichem Wissen in Beziehung gesetzt werden können.

Dabei liegt die Expertise der Johannes Gutenberg-Universität Mainz in der Analyse von komplex strukturierten Daten, wie etwa Sequenzen, Zeitreihen und Bildern, sowie der Analyse von Datenströmen. An der TU Darmstadt geht es insbesondere um das maschinelle Lernen unter Verwendung unsicherer Information und unsicheren Wissens sowie das Lernen von verständlichen Vorhersagemodellen in Form von Regeln. Schwerpunkte der Goethe-Universität Frankfurt liegen in der Berücksichtigung kognitiver Aspekte im Lernen, etwa der Frage, wie das Lernen durch Erwartungen gesteuert wird, und in der Systemsicht auf technische Systeme mit Machine-Learning-Komponenten. Anwendungsgebiete kommen unter anderem aus dem Verstehen und Generieren von Bildern und Filmen (Mainz, Frankfurt), aus der Verarbeitung von Texten und Sprache (Darmstadt) und der Analyse von biologischen Sequenzen (Mainz).

RMU-Initiativfonds Forschung

Mit dem RMU-Initiativfonds Forschung stärken die Rhein-Main-Universitäten (RMU) ihre wechselseitige Vernetzung. Aus der letzten Ausschreibungsrunde mit insgesamt 49 Antragsstellern werden über die kommenden zwei Jahre sechs neue Forschungsansätze in der Afrikanistik, Bildungsforschung, Informatik, Meteorologie, Pharmazie und Wirtschaftspädagogik mit jeweils bis zu 100.000 Euro jährlich gefördert.