Wissenschaftlich ist viel los am SICIM (Sächsisches Institut für Computational Intelligence und Machine Learning): In den letzten Wochen war der wissenschaftliche Output groß. Los ging es Ende April mit dem Besuch der 34. Auflage der renommierten internationalen KI-Konferenz European Symposium on Artificial Neural Networks and Machine Learning (ESANN). In der belgischen Kultur- und Geschichtsmetropole Brügge trafen sich ca. 200 Wissenschaftler, um über ihre neusten Erkenntnisse und Entwicklungen im KI-Bereich zu referieren und zu diskutieren.
Fokus Forschung: Das SICIM unterwegs
Fokus Forschung: Das SICIM unterwegs
Forschung,
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Mathematiker und Mathematikerinnen der HSMW präsentieren aktuelle Forschungsergebnisse auf Wissenschaftlichen Tagungen in Europa
Die Hochschule Mittweida war mit acht Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der Fachgruppe Mathematik und des SICIM vertreten. Für Professor Thomas Villmann war es bereits das 32. Mal auf dieser traditionsreichen Konferenz. Aus der Hochschule Mittweida wurden sieben aktuelle Forschungsarbeiten zu KI-Modellen präsentiert, die im Jahr 2026 entwickelt wurden und nach einem Begutachtungs- und Auswahlprozess des internationalen Konferenz-Programm-Komitees für die Präsentation ausgewählt wurden.
Damit wurden sieben der acht von der Hochschule Mittweida eingereichten Arbeiten als Beiträge für die Konferenz angenommen, bei einer allgemeinen diesjährigen Ablehnungsrate von ca. 70%. Diese Beiträge waren hauptsächlich der mathematischen Verifikation und Entwicklung von KI-Modellen gewidmet, die zu einem sicheren Einsatz von KI z.B. im Umfeld von Medizin, Sozialforschung aber auch digitaler Forensik führen sollen.
Dr. Marika Kaden und Professor Thomas Villmann waren Mitorganisatoren einer Special Session bei der es um Erklärungsmodelle auf der Basis der Generierung von aussagekräftigen Gegenbeispielen (Counterfactuals) zur Untersuchung von Grenzen der Vorhersagequalität von KI-Modellen geht. Auf diesem Gebiet arbeiten die Mittweidaer Forschenden mit Kolleginnen und Kollegen von der Universität Bielefeld zusammen. Auch für diesen Forschungsaspekt in der KI-Forschung spielen sowohl mathematische Verifizierbarkeit als auch kognitive Modelle zur Inferenz eine bedeutende Rolle. Die Session stieß mit mehr als 150 Besucherinnen und Besuchern auch von sehr großem Interesse bei den Konferenzteilnehmenden.
Die Beiträge der Mittweidaer Gruppe zur ESANN waren im Einzelnen (nur Mittweidaer Ko-Autoren angegeben):
- Reliable counterfactuals for machine learning models (Zuverlässige Counterfactuals für Maschninelle Lernmodelle)
Marika Kaden, Ronny. Schubert, Thomas Villmann - Geometric-analytical generation of counterfactuals for prototype-based classifiers (Geometrisch-analytische Generierung von Counterfactuals für prototypbasierte Klassifikatoren)
Marika Kaden, Lynn Reuss, Thomas Villmann - Enforcing Feature Sparseness for Reliable Classification by Prototype-Based Models (Sicherstellung der Merkmalsselektivität für eine zuverlässige Klassifizierung durch prototypbasierte Modelle)
Marika Kaden, Julius Voigt, Thomas Villmann - Evaluation of Rashomon sets for the determination of stable and plausible model explanations (Bewertung von Rashomon-Sets zur Ermittlung stabiler und plausibler Modellinterpretationen)
Marika Kaden, Mahrokh Karimi, Subhashree Panda, Thomsa Pfaff, Thomas Villmann - Diminishing returns – Data integer quantization and its effects on training dynamics of distance based classifiers (Diminishing returns – Ganzzahlige Datenquantisierung und ihre Auswirkungen auf die Trainingsdynamik abstandsbasierter Klassifikatoren)
Thomas Davies, Magda Pšeničkova, Thomas Villmann - Topology-preserving prototype learning on Riemannian manifolds (Topologiekonservierendes Prototyp-Lernen auf Riemannschen Mannigfaltigkeiten)
Magda Pšeničkova, Thomas Villmann - Domination reliability analysis based on graph features using generalized matrix LVQ (Analyse der Dominanzzuverlässigkeit auf der Grundlage von Graphenmerkmalen unter Verwendung des verallgemeinerten GMLVQ )
Mandy Lange-Geisler, Klaus Dohmen, Thomas Villmann
Die Themenvielfalt dieser Beiträge zeigt die Breite der KI-Forschung am SICIM und die hohe Annahmequote widerspiegelt auch die Forschungsstärke der Hochschule Mittweida als KI-starke Hochschule in Sachsen mit internationaler Beachtung.
Im Nachgang der Konferenz wurden zudem zwei der Mittweidaer Konferenzbeiträge durch die Konferenzprogramm-Jury ausgewählt, um eine erweitere Fassung als Beiträge für ein etabliertes und oft zitiertes KI-Journal einzureichen. Die Thematiken der beiden einzureichenden Beiträge beziehen sich einerseits auf die genannten Counterfactuals (Gegenbeispiel in der KI) und andererseits auf die Entwicklung ressourcen-sparender kleiner KI-Modelle für technische, bioinformatische und medizinische Anwendungen.
Neben den wissenschaftlichen Fokus der Konferenz sind sowohl die Lokalität als auch die Traditionen auf der ESANN immer wieder ein Highlight. Brügge als wunderschönes Städtchen, welches täglich tausende Besucher anlockt vor allem Frühling kann man bei einer Stadttour bewundern. Ebenso gehörte das Social Dinner in der lokalen Brauerei „De Halve Maan“ zum kulinarischen Rahmenprogramm.
Die Konferenzteilnahme von Dr. Marika Kaden wurde vom Gleichstellungsteam der Hochschule Mittweida mit 1500€ Zuschuss finanziell unterstützt. Thomas Pfaff, Julius Voigt und Professor Thomas Villmann sind über das Projekt PAL finanziell unterstützt wurden.
Und weiter ging es Anfang Juni zum GOATS-Workshop nach Poznan (Polen) organisiert von den langjährigen Wissenschaftskolleginnen Prof. Marta Szachniuk and Prof. Aleksandra Świercz von der Universität Poznan. Auf dem kleinen, aber feinen Workshop mit dem Fokus der Anwendung von KI-Methoden in der Bioinformatik und Medizin gab es gleich drei Beiträge aus Mittweida.
Julia Abel stellte das zukünftige Digital-Core-Lab aus Mittweida vor welches im Rahmen des Lehrarchitekturprojektes ILEAS an der Hochschule entsteht, Marika Kaden trug über Sicherheitsaussagen von KI-Modellvorhersagen vor und Professor Thomas Villmann sprach im Rahmen des wissenschaftlichen Kolloquiums des Instituts für Informatik über Zuverlässigkeit von Modellen des maschinellen Lernens.
Neben spannenden Vorträgen wurden neue Kontakte geknüpft und künftige Kooperationen installiert. Hier hervorzuheben ist die künftige engere Zusammenarbeit mit Giovanni Felici, Direktor des Instituts für Systemanalyse und Informatik „A. Ruberti“ aus Rom. Die dortige Forschungsgruppe BioSys beschäftigen vor allem mit Bioinformatik und Medizin aus der Perspektive genomischer Untersuchungen. Die KI-Expertise aus Mittweida ist für sie von großem Interesse, um die komplexen Zusammenhänge z.B. in der Karzinomentstehung und -entwicklung zu analysieren und zu verstehen, um daraus klinische Anwendungen abzuleiten. Diese Kooperation stellt auch für das KI-Med-Netzwerk eine Bereicherung dar, in dem die Forschungsgruppe von Prof. Villmann einer der Hauptpartner (principal investigator) ist.
Text: Prof. Villmann, Marika Kaden und Thomas Pfaff
Fotos: Julius Voigt, Marika Kaden, Thomas Pfaff