In der vergangenen Woche war die Hochschule Mittweida Ausrichter des 15. Workshops on Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, and Beyond (WSOM+) - einer internationalen Konferenz zum Thema Künstliche Intelligenz. Diese Konferenzreihe wird bereits seit 1997 mit wechselnden Veranstaltungsorten durchgeführt, wie z.B. Helsinki, Paris, Houston, Santiago de Chile oder Prag. Nach dem bereits 2014 der 10. Workshop in Mittweida zu Gast war, wurde Mittweida erneut mit der Ausrichtung beauftragt. Das spiegelt eine hohe Wertschätzung der KI-Forschung an unserer Hochschule und besonders im Sächsischen Institut für Computational Intelligence and Machine Learning (SICIM) unter der Leitung von Professor Thomas Villmann (Fakultät CB) und seinem Team wider.
Fokus Forschung: Schlaue Köpfe und KI
Fokus Forschung: Schlaue Köpfe und KI
15. Workshop on Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization and Beyond
In diesem Jahr haben mehr als 50 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus 10 Ländern und drei Kontinenten den Weg nach Mittweida gefunden, um sich über neueste KI-Probleme auszutauschen und entsprechende Forschungsergebnisse vorzustellen. Interessante Vorträge und intensive Diskussionen prägten in ausgesprochen freundlich-fröhlicher Atmosphäre das Workshopgeschehen. Einen thematischen Schwerpunkt bildeten sogenannte interpretierbare und erklärbare KI-Modelle. Diese agieren nicht als sogenannte Black-Box-Algorithmen sondern geben dem Anwender Erklärungen für KI-Entscheidungen, so dass diese besser nachvollziehbar sind und dem Nutzer entsprechende Argumente bereitstellen. Ein weiterer Fokus war das Thema der KI-Sicherheit – also die Abschätzung wie sicher sich die KI in ihrer Entscheidung ist (Selbstkonfidenz). Hier wurden mathematische Verifikationen zur Robustheit der KI-Sicherheit diskutiert.
Höhepunkte der Konferenz waren die Plenarvorträge der drei eingeladenen Vortragenden:
Professorin Barbara Hammer (Universität Bielefeld) legte dar, wie komplizierte und komplexe KI-Modelle erklärbar gemacht werden können, also durch den Einsatz verschiedener modell-Evaluierungstechniken zu interpretierbaren Modellen werden
Professor John Aldo Lee (Université Catholique de Louvain, Belgien) stellte KI-gestützte Visualisierungsverfahren vor, mit denen hochkomplexe Daten wie sie z.B. in der Bioinformatik oder Medizin anfallen, analysiert werden können.
Professor Peter Tino (University Birmingham, UK) referierte zu einer speziellen Klasse von KI-Modellen, die besonders robustes Lernverhalten aufweisen und zudem intuitiv interpretierbar sind ohne dabei an der prinzipiellen funktionalen Mächtigkeit von KI Einschränkungen machen zu müssen.
Zudem wurde auf der Konferenz der beste Beitrag geehrt: Den Preis erhielten Joshua Jordan Taylor und Stella Offner (The University of Texas at Austin, Texas, USA) für ihren Beitrag zur Datenvisualisierung und Clusterung anhand von KI-Modellen, die sich an der sensorischen Datenverarbeitung im Gehirn orientieren.
Insgesamt beeindruckte das hohe Niveau der Beiträge und insbesondere die dargelegten mathematischen Verifikationen der entwickelten KI-Tools. Diese theoretische Absicherung der Korrektheit von KI-Modellen ist auch ein Schwerpunkt der Forschung am SICIM. Das Team um Professor Thomas Villmann war entsprechend mit mehreren Beiträgen zu dieser Thematik auf der Konferenz vertreten.
Von Seiten der Teilnehmenden wurde zudem sowohl die hervorragende wissenschaftlich-technische Organisation als auch die exzellente allgemeine Vor-Ort-Organisation hervorgehoben, welche vornehmlich von Dr. Marika Kaden (SICIM, Fakultät CB) bzw. von Annett Kober und Ines Lange (Referat Forschung) realisiert wurden.
Nicht zuletzt wurde auch die Exkursion zur Burg Schloss Rochlitz mit Burgführung und anschließendem Konferenzessen im historischen Festsaal durch die Teilnehmenden sehr gelobt.
Der Konferenzband mit allen Konferenzbeiträgen wird bei Springer Nature veröffentlicht (Titel:‘ Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Interpretable Machine Learning, and Beyond‘, Lecture Notes in Networks and Systems (LNNS, volume 1087), ISBN 978-3-031-67158-6, Erscheinen voraussichtlich 29. Juli 2024).
Text: Prof. Thomas Villmann
Fotos: Helmut Hammer (1), Prof. Thomas Villmann (2)