Probabilistic Tree Search

01.06.2020 bis 31.05.2023

Baumsuche ist ein klassischer Problemtyp der Informatik. Nichtsdestotrotz ist es von aktueller Relevanz für die Forschung im maschinellen Lernen. Als eine Form von sequentiellem aktiven (Reinforcement) Lernen ist es vielleicht die extremste Form von "datenarmer KI", weil es der Inferenz in exponentiell großen Räumen aus linear wachsenden Daten bedarf. Dieses Forschungsprojekt wird einen probabilistischen Algorithmus für Baumsuche entwickeln, welcher a-priori Strukturinformationen über den Suchraum und probabilistische Entscheidungstheorie nutzt um im konkreten Fall die Sucheffizienz über die Worst-Case Grenzen klassischer Methoden hinaus zu verbessern. Das Projekt wird von Microsoft Research im Rahmen eines offenen Grant-Programms finanziert, welcher auf exzellente Grundlagenforschung ausgelegt ist. Das Projekt wurde vom Tübinger Team initiativ vorgeschlagen. Es bestehen keine Verpflichtungen für die Entwicklung von Produkten oder anderen wirtschaftlich relevanten Leistungen an Microsoft.