Fokus Forschung: 11. Mittweidaer Workshop für Computational Intelligence (MiWoCI) am Sächsischen Institut für Computational Intelligence und Machine Learning (SCIM) der HS Mittweida

19.09.2019, 10:00

Mittweida ist zum elften Mal Gastgeber für internationale Expertenrunde

Workshopteilnehmer MiWoCI 2019. Der Border-Terrier Emmy von Prof. Villmann war auch Konferenzteilnehmer und verfolgte die Vorträge und Diskussionen (manchmal mit kurzen Bemerkungen)

In der Zeit vom 11.-13. September fand der nunmehr elfte Workshop für Computational Intelligence an der Hochschule Mittweida statt. Dieses Jahr wurde der Workshop vom Sächsischen Institut für Computational Intelligence und Machine Learning (SICIM) der Hochschule Mittweida zusammen mit Institut für Computational Intelligence und intelligente Datenanalyse Mittweida e.V. (CIID) organisiert. Die Tagungsleiter waren Prof. Thomas Villmann (SICIM, HS Mittweida), Prof. Frank-Michael Schleif von der Hochschule Würzburg sowie Frau Dr. Marika Kaden (SICIM).

Fast 40 Teilnehmer trafen sich in Mittweida, um neueste Forschungsergebnisse auf dem Gebiet der KI und des maschinellen Lernens auszutauschen. Es waren Vorträge auf sehr hohem Niveau, in denen sowohl anwendungsorientierte Probleme aber auch diffizile mathematische Fragestellungen im Kontext des maschinellen Lernens vorgestellt wurden.

Prof. Michael Biehl (University Groningen) gab in einem brillanten Vortrag Einblicke in mathematische Methoden der statistischen Physik im Kontext des maschinellen Lernens. Beiträge von der Bio-Systems-Group unter der Leitung von Prof. Udo Seiffert am Fraunhofer Institut IFF Magdeburg stellten Anwendungen von Lernalgorithmen in zur Sensorfusion bzw. angewandten Spektralanalyse für Lebensmittel und Pflanzen vor. Der Beitrag von Dr. Lydia Fischer vom Honda Research Institute Europe (Offenbach), die eine Absolventin der Hochschule Mittweida ist, demonstrierte Methoden zur intelligenten Wissensrepräsentation in der Robotik. Lars Holdijk (Nijmegen University) referierte über einen neuartiges Lernverfahren, das sich an kognitions-psychologischen Lernmodellen orientiert, welches in Kooperation mit der Porsche AG und der HS Mittweida (SICIM) entwickelt wurde. Dieses Lernverfahren soll in Zukunft bei der Datenprozessierung im Umfeld des autonomen Fahrens bei der Porsche AG getestet werden.

Dr. Alexander Schulz vom CITEC Excellence Cluster der Universität Bielefeld stellte Visualisierungsmöglichkeiten zur Modellanalyse maschineller Lernverfahren vor. Sein Kollege Dr. Benjamin Paaßen analysierte mit ausgefeilten mathematischen Methoden das Lernverhalten von speziellen neuronalen Netzen. Frau Dr. Kuhl (ebenfalls CITEC) berichtete über neuronale Korrelate im Gehirn bei der Ausprägung mathematischer Fähigkeiten.

Von der HS Mittweida gab Doktorand Jensun Ravinchandran einen viel beachteten Vortrag über die mathematische Analyse der Robustheit von neuronalen Netzen bei gestörten Daten (adversarial attacks). Dr. Marika Kaden und Prof. Thomas Villmann präsentierten einen sehr abstrakten Zugang zu neuronalen Netzen, der auf einem sehr eleganten, aber komplizierten mathematischen Gebäude aufbaut (Banach-Raum-Theorie).

Neben der wissenschaftlichen Arbeit sorgte ein nun schon traditionelles Begleitprogramm mit Kajakpaddeln, Grill-Floß -Tour und Klettergarten für Abwechslung und Entspannung.

Alle Teilnehmer begrüßten ausdrücklich die Ankündigung, den Workshop im Juli nächsten Jahres als dann 12. Auflage wieder durchzuführen.

Text: Prof. Thomas Villmann, Dr. Marika Kaden
Fotos: privat