Forschungskolloquium-etit inspiriert

04.02.2020

Forschungskolloquium-etit inspiriert

Interdisziplinärer Austausch zum Thema Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften

Am 28. Januar veranstalte der Fachbereich etit das zweite Forschungskolloquium zum Thema „Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften“ mit etwa 70 Teilnehmerinnen und Teilnehmer, darunter erfreulicherweise auch zahlreiche Studierende.

Prof. Kersting als Gastredner für den ersten Impulsvortrag – © Kommunikation etit
Prof. Kersting als Gastredner für den ersten Impulsvortrag

Der Dekan, Prof. Dr.-Ing. Tran Quoc Khanh, führte kurz in die Entwicklung der künstlichen Intelligenz ein. Als Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz und der Kognitionswissenschaften wird eine Konferenz am Dartmouth College im US-Bundesstaat New Hampshire angesehen. Nach ein paar Rückschlägen in der Entwicklung, die anschaulich als ‚KI-Winter‘ bezeichnet werden, ist die KI im Alltag angekommen. Seit 2011 (Einführung von Apples Siri) interagieren unsere Smartphones sprachgesteuert mit den Nutzer*innen und in der Zwischenzeit sind KI-Systeme beispielsweise in der Lage, telefonisch Termine zu vereinbaren. Auch die maschinelle Übersetzung von Texten hat sich durch KI sehr stark verbessert und Fahrer-Assistenzsysteme sind ohne KI undenkbar.

Prof. Kristian Kersting vom Fachgebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sowie Gewinner des KI-Preises 2019 betonte in seinem Impulsvortrag die Bedeutung der Kognitionswissenschaften für die KI und erläuterte anschaulich die Funktionsweise Neuronaler Netze.

Ein Anwendungsbeispiel für technische Systeme war neben der Bildklassifikation die KI-unterstützte Schrittweitensteuerung bei Simulationsverfahren. In der Diskussion wies er darauf hin, neben tiefen neuronalen Netzen auch andere KI-Methoden zu betrachten, wie zum Beispiel das Klassifikationsverfahren ‚Random Forest‘, das auf mehreren unkorrelierten Entscheidungsbäumen basiert.

Als zweiter Gastredner erläuterte Herr Dr. Christian Daniel vom Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI) die Industriesicht auf KI-Systeme. Er ist ein Alumnus der TU Darmstadt und ist am BCAI als Gruppenleiter im Bereich Maschinelles Lernen/Optimierung tätig. Er konnte an verschiedenen Beispielen sehr anschaulich vermitteln, wie KI-Systeme in realen Systemen klassische Verfahren unterstützen und für die Systemoptimierung genutzt werden können.

In einer kurzen Workshop-Runde haben die Teilnehmer*innen Perspektiven für den Fachbereich in verschiedenen Anwendungsfelder diskutiert.

Aus der Diskussion ergaben sich die folgenden Kernaussagen: Zum einen werden künftig praktisch alle technischen Systeme mit KI-Unterstützung entwickelt oder enthalten KI-Komponentenentwickelt. Zum anderen ist die TU Darmstadt nach Einschätzung aller Diskussionsbeiträge sehr gut für eine Zusammenarbeit zwischen KI- und System-Expert*innen gerüstet. In der Ballung stelle dies ein echtes ‚Asset‘ dar, das künftig stärker genutzt werden solle.

Kommende Termine

18.02.2020: Elektro-Mobilität

17.03.2020: Zukunftsthema Energie

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