Kooperation beim Thema „Künstliche Intelligenz“

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Maschinelles Lernen gilt heute als ein wesentlicher Pfeiler der Künstlichen Intelligenz (KI).

Quelle: Krunja, shutterstock_778123057

BASF und die Technische Universität Berlin haben eine enge Zusammenarbeit zum Thema „Maschinelles Lernen“ vereinbart. Ziel der Forschungsgruppe “Berlin based Joint Lab for Machine Learning“ (BASLEARN) ist es, für grundlegende chemische Fragestellungen zum Beispiel aus der Prozess- oder Quantenchemie praktikable neue mathematische Modelle und Algorithmen zu entwickeln.

Maschinelles Lernen gilt heute als ein wesentlicher Pfeiler der Künstlichen Intelligenz (KI). Ziel ist es, durch die Analyse von großen Datenmengen Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und Modelle zur Vorhersage zu entwickeln, die sich anhand ihrer Ergebnisse selbstständig optimieren. Systeme zur Spracherkennung oder für autonomes Fahren sind Anwendungsbeispiele aus dem Alltag für solche maschinellen Lernverfahren. Die Anwendungsbereiche für maschinelles Lernen reichen von biologischen Systemen über die Material- und Wirkstoffforschung sowie die Laborautomatisierung bis hin zu dynamischen Prozesssystemen. Konkrete Beispiele, die in den gemeinsamen Forschungsarbeiten behandelt werden sollen, sind unter anderem die Löslichkeit von komplexen Mischungen oder Farben sowie auch Alterungsprozesse von Katalysatoren vorherzusagen. „Letztendlich ähneln die mathematischen Modelle dieser Alltagsbeispiele denen, die im digitalisierten Labor notwendig sind“, erklärt Dr. Hergen Schultze, bei BASF Leiter der Forschungsgruppe „Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz“. Als ein wesentlicher Teil der Kooperation unterstützt der Ludwigshafener Chemiekonzern in den kommenden fünf Jahren die Forschungsarbeiten von Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Professor für maschinelles Lernen und Sprecher des „Berlin Center for Machine Learning“ an der TU Berlin, mit insgesamt über 2,5 Mio. Euro. „Die Kooperation mit der BASF bringt uns enorme Vorteile“, sagt auch Prof. Dr. Müller: „Wir bekommen durch die Zusammenarbeit Zugriff auf eine große Menge realer, hochkomplexer Daten und können damit neuartige Algorithmen entwickeln. Die wissenschaftlichen Fragestellungen bei der BASF sind überaus interessant und vielschichtig. Solche Herausforderungen aus der Praxis ergeben neuartige grundsätzliche Forschungsfragen für das Maschinelle Lernen, die man sich als Theoretiker am grünen Tisch kaum ausdenken könnte.“

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