Wenn Computer lernen: Zentrum für maschinelles Lernen gegründet

An der Hochschule Heilbronn hat sich kürzlich das „Interdisziplinäre Lehr- und Forschungszentrum für Maschinelles Lernen“, kurz ZML, gegründet. Mit dem Zentrum wollen die drei Professoren Alexandra Reichenbach und Wendelin Schramm von der Fakultät Informatik sowie Nicolaj Stache von der Fakultät Mechanik und Elektronik fächerübergreifend Kompetenzen in der Methode des sogenannten „maschinellen Lernens“ bündeln.

Bei maschinellen Lernverfahren lernt ein Computer ohne menschliche Anweisungen aus selbstgemachter Erfahrung und kann dieses neue Wissen dann verallgemeinern und anwenden. Auch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) zeigte sich vom Konzept des ZML überzeugt und fördert das Zentrum über zwei Jahre mit einer Summe von 400 000 Euro.

Fahrstunde für den Computer

Was „lernt“ der Computer? Und wo wird das Verfahren eingesetzt? Maschinelles Lernen wird unter anderem im zukunftsträchtigen Forschungsbereich des automatisierten Fahrens eingesetzt: Ziel ist es, einen Computer in die Lage zu versetzen, die Aufgaben eines menschlichen Fahrers zu übernehmen. Im Prozess des Lernens verarbeitet ein leistungsfähiger Rechner eine große Anzahl an Daten von verschiedenen Fahrsituationen.

Ein Beispiel dafür ist die Verkehrssituation an einer vielbefahrenen Kreuzung. Dort muss der Computer andere Verkehrsteilnehmer richtig erkennen und angemessen auf sie reagieren. Die an einer Kreuzung erfahrenen bzw. „gelernten“ Erkennungsmuster und Verhaltensweisen soll der Rechner dann auch auf ihm bisher unbekannte Kreuzungen übertragen können.

Die Fähigkeit, einmal gelerntes in neuen Problemstellungen anwenden zu können, ist gerade im Straßenverkehr wichtig, da laufend neue Verkehrssituationen auftreten und die Anzahl an Möglichkeiten praktisch unbegrenzt ist.

„Diese Art des Lernens stellt eine Schlüsseltechnologie zum Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands dar und wird auch in anderen Feldern genutzt, wie z.B. der Weiterentwicklung effizienter Produktionsmethoden im Bereich Industrie 4.0“, betont Professor Stache.

Fachübergreifende Synergien nutzen

Stache ist Ingenieur, leitet den Studiengang Automotive Systems Engineering an der Fakultät Mechanik und Elektronik der Hochschule Heilbronn und bringt das maschinelle Lernen mit dem Anwendungsschwerpunkt des autonomen Fahrens ein.

Ein weiterer Mitgründer des Zentrums ist der Mediziner Professor Schramm von der Fakultät Informatik der Hochschule Heilbronn. Er forscht am Einsatz des maschinellen Lernens zur Lösung gesundheitsökonomischer Fragestellungen. An der gleichen Fakultät lehrt auch seine Kollegin Professor Reichenbach. Sie setzt als Psychologin und Informatikerin die Verfahren im Bereich der Diagnostik von Gehirnerkrankungen ein.

„Die Forscher und Entwickler in unterschiedlichen Fachbereichen stehen oft den gleichen Problemen gegenüber“, erklärt Reichenbach, „und erfinden mit der Entwicklung der benötigten Werkzeuge und Programme im maschinellen Lernen das Rad viel zu oft immer wieder neu“. Daher hat sich das Wissenschaftler-Team interdisziplinär zusammengeschlossen, um fachübergreifende Synergien zu nutzen.

Das ZML hat sich zum Ziel gesetzt, in Forschung und Entwicklung sowie in der Ausbildung die Anlauf- und Austausch-Plattform für die regionale Industrie und für Studierende und Mitarbeitende sämtlicher Fakultäten der HHN zu werden.

Förderung durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Das Konzept überzeugte auch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und so freuen sich die drei Wissenschaftler über die zweijährige Förderung des ZML in Höhe von 400 000 Euro. „Die Förderung durch das BMBF ermöglicht uns, Personal und Laborausstattung anzuschaffen. Damit können wir optimale Lehre und wettbewerbsfähige Forschung an der Hochschule Heilbronn anbieten“, zeigt sich Schramm begeistert.

Eröffnungsfeier des ZML am 22. Januar 2018

Am 22. Januar 2018 laden die Initiatoren des ZML zu einer ersten Informationsveranstaltung an die Hochschule Heilbronn am Campus Sontheim ein. Ab 14.00 Uhr können sich Interessierte in der Aula und dem Foyer über das neue Zentrum austauschen sowie an Informations- und Demoständen einen Einblick in künftige Forschungsschwerpunkte erhalten.

Weitere Informationen über das Zentrum und die Auftaktveranstaltung am 22. Januar 2018 finden sich unter http://www.hs-heilbonn.de/zml.

Hochschule Heilbronn – Kompetenz in Technik, Wirtschaft und Informatik
Mit ca. 8.300 Studierenden ist die Hochschule Heilbronn eine der größten Hochschulen für Angewandte Wissenschaften in Baden-Württemberg. Ihr Kompetenz-Schwerpunkt liegt auf den Bereichen Technik, Wirtschaft und Informatik. An drei Standorten in Heilbronn, Künzelsau und Schwäbisch Hall bietet die Hochschule mehr als 50 Bachelor- und Masterstudiengänge an. Die Hochschule pflegt enge Kooperationen mit Unternehmen aus der Region und ist dadurch in Lehre, Forschung und Praxis gut vernetzt.

Kontakt ZML: Zentrum für Maschinelles Lernen (ZML), Max-Planck-Str. 39, 74081 Heilbronn,
E-Mail: zml@hs-heilbronn.de, Internet: http://www.hs-heilbronn.de/zml

Ansprechpartner Neurowissenschaften: Prof. Dr. Alexandra Reichenbach, Zentrum für Maschinelles Lernen (ZML), Max-Planck-Str. 39, 74081 Heilbronn, Telefon: 07131-504-397
E-Mail: alexandra.reichenbach@hs-heilbronn.de, Internet: http://www.hs-heilbronn.de/zml

Ansprechpartner Medizin-Ökonomie: Prof. Dr. Wendelin Schramm, Zentrum für Maschinelles Lernen (ZML), Max-Planck-Str. 39, 74081 Heilbronn, Telefon: 07131-504-493,
E-Mail: wendelin.schramm@hs-heilbronn.de, Internet: http://www.hs-heilbronn.de/zml

Ansprechpartner Automotive: Prof. Dr.-Ing. Nicolaj Stache, Zentrum für Maschinelles Lernen (ZML), Max-Planck-Str. 39, 74081 Heilbronn, Telefon: 07131-504-6687,
E-Mail: nicolaj.stache@hs-heilbronn.de, Internet: http://www.hs-heilbronn.de/zml

Pressekontakt Hochschule Heilbronn: Johanna Besold, Hochschulkommunikation,
Max-Planck-Str. 39, 74081 Heilbronn, Telefon: 07131-504-6774,
E-Mail: johanna.besold@hs-heilbronn.de, Internet: http://www.hs-heilbronn.de

http://www.hs-heilbonn.de/zml