Titel
Diese Anwendung erfordert Java-Skript.

Bitte aktivieren Sie es in den Browser-Einstellungen.

Project TUEAI – Verbundprojekt TUEAI: Tübingen AI Center - Beyond Deep Learning

Basic data

Acronym: TUEAI
Title: Verbundprojekt TUEAI: Tübingen AI Center - Beyond Deep Learning
Duration: 01/10/2018 to 30/09/2022
Abstract / short description: Das zentrale Ziel des vorgeschlagenen Tübingen AI Centers (TUEAI) ist es, robuste intelligente lernende Systeme zu entwickeln. Tübingen ist der führende Standort im Bereich Maschinelles Lernen (ML) in Deutschland und ist auch international bestens aufgestellt. Technologieunternehmen weltweit haben jedoch Maschinelles Lernen als zentralen Wertschöpfungsfaktor erkannt und dadurch einen harten Wettbewerb um die besten Köpfe ausgelöst. Um auch in Zukunft positiven Einfluss auf Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft zu nehmen, ist es daher nötig die Attraktivität des Standort für internationale Spitzenforscher/innen weiter zu erhöhen.

Die vier Grundpfeiler des Zentrums sind (1) die Zusammenarbeit mit Partnern und Mentoren aus der Wirtschaft, (2) die wissenschaftliche Schwerpunktsetzung auf den Bereich des robusten Lernens, (3) die Verknüpfung von ML mit anderen Wissenschaftsdisziplinen sowie (4) die Förderung des gesellschaftlichen Dialogs zu Anwendungs- und Datenschutzaspekten von ML. Die wichtigsten konkreten Maßnahmen des Zentrums dafür sind ein breit angelegtes Forschungsprogramm, der Aufbau eines ML-fokussierten Partnernetzwerkes, die Formierung eines großen Software-Teams inklusive eines zentralen GPU-Clusters sowie die Etablierung einer Nachwuchsgruppe im Bereich Datenschutz und Fairness. Das Zentrum wird durch viele größere und kleinere Partner unterstützt, darunter Google, Amazon, Nvidia, DeepMind, Bosch und die Stadt Tübingen (siehe Unterstützungsschreiben).

Das wissenschaftliche Ziel des Tübinger Zentrums ist, lernende Systeme zu entwickeln, die an die Robustheit des biologischen Lernens heranreichen oder diese sogar übertreffen können.
In diesem Bereich sind wir Menschen selbst den besten Maschinen noch weit voraus. So können wir selbst unter stark veränderten und seltenen Bedingungen noch robust die richtigen Schlüsse ziehen, während das Verhalten von Maschinen unter ihnen unbekannten Bedingungen kaum einzuschätzen ist. Nur durch das Training mit extrem großen Datenmengen kann dieses Defizit reduziert werden.

Die fehlende Robustheit ist ein zentrales Defizit heutiger Algorithmen. Wir erwarten, dass die Entwicklung robuster Lernalgorithmen in den kommenden Jahren zum zentralen Innovationsmotor für die Künstliche Intelligenz wird. Um unsere Forschung in Tübingen noch zielgerichteter auf dieses Thema zu konzentrieren, setzen wir Forschungsschwerpunkte durch sogenannte Benchmarks. Benchmarks sind Wettbewerbe, die wissenschaftliche Problemstellung genau definieren und bei denen sich Forschergruppen prestigeträchtig um die beste Lösung bemühen. Diese Wettbewerbe haben sich in der Vergangenheit als effektives Instrument zur Weiterentwicklung des Maschinellen Lernens erwiesen.
Keywords:
machine learning
Maschinelles Lernen

Staff

Project managers

Faculty of Science
University of Tübingen
Institute for Theoretical Physics (ITP)
Department of Physics, Faculty of Science

Contact persons

Wilhelm Schickard Institute of Computer Science (WSI)
Department of Informatics, Faculty of Science
Wilhelm Schickard Institute of Computer Science (WSI)
Department of Informatics, Faculty of Science
Institute for Theoretical Physics (ITP)
Department of Physics, Faculty of Science
University Department of Neurology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Institute for Theoretical Physics (ITP)
Department of Physics, Faculty of Science
Wilhelm Schickard Institute of Computer Science (WSI)
Department of Informatics, Faculty of Science
Faculty of Science
University of Tübingen
Wilhelm Schickard Institute of Computer Science (WSI)
Department of Informatics, Faculty of Science
Research Center for Ophthalmology
Center for Ophthalmology, Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Faculty of Science
University of Tübingen
Wilhelm Schickard Institute of Computer Science (WSI)
Department of Informatics, Faculty of Science
Center for Bioinformatics (ZBIT)
Centers
Quantitative Biology Center (QBIC)
Centers
Wilhelm Schickard Institute of Computer Science (WSI)
Department of Informatics, Faculty of Science
Wilhelm Schickard Institute of Computer Science (WSI)
Department of Informatics, Faculty of Science
Institute for Theoretical Physics (ITP)
Department of Physics, Faculty of Science
Wilhelm Schickard Institute of Computer Science (WSI)
Department of Informatics, Faculty of Science
SFB 1233 - Robust Vision — Inference Principles and Neural Mechanisms
Collaborative research centers and transregios
Wilhelm Schickard Institute of Computer Science (WSI)
Department of Informatics, Faculty of Science

Local organizational units

Institute for Theoretical Physics (ITP)
Department of Physics
Faculty of Science
Wilhelm Schickard Institute of Computer Science (WSI)
Department of Informatics
Faculty of Science
Faculty of Science
University of Tübingen
Research Center for Ophthalmology
Center for Ophthalmology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Center for Bioinformatics (ZBIT)
Centers
University of Tübingen

Funders

Bonn, Nordrhein-Westfalen, Germany

will be deleted permanently. This cannot be undone.