User Group: Wissenschaftler:innen

Die Universität Stuttgart besetzt eine Cyber Valley Forschungsgruppe mit Dr. Tian Qiu, einem führenden Wissenschaftler auf dem Gebiet minimal-invasiver biomedizinischer Mikrosysteme

Stuttgart – Dr. Tian Qiu wird zum 1. Juli 2019 zum Cyber Valley Forschungsgruppenleiter an die Universität Stuttgart berufen. Die Gruppe „Biomedical Microsystems” ist am Institut für physikalische Chemie (IPC) der Universität Stuttgart angesiedelt. Qiu ist damit nach Juniorprofessor Michael Sedlmair (Visualisierungsinstitut) der zweite Wissenschaftler, der im Rahmen der in Europa einzigartigen Forschungskooperation an die Universität Stuttgart berufen wurde. Unterstützt wird die neue Cyber Valley Forschungsgruppe von der in Stuttgart ansässigen Vector Stiftung; sie finanziert die Gruppe mit 500.000 Euro für vier Jahre.

„Ich freue mich sehr, dem Cyber Valley beizutreten!“, sagt Qiu. „Ich glaube, dass Künstliche Intelligenz und Robotik die Schlüsseltechnologien sein werden, die unsere Gesellschaft in der Zukunft maßgeblich prägen werden. Das Cyber Valley ist für mich das richtige Umfeld, meine Forschung voranzubringen. Außerdem hoffe ich als ehemaliger Wissenschaftler am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, der an die Universität Stuttgart wechselt, die Zusammenarbeit zwischen diesen Partnern noch weiter stärken zu können.“

Prof. Dr. Wolfram Ressel, Rektor der Universität Stuttgart, heißt Dr. Tian Qiu sehr herzlich willkommen: „Intelligente Systeme für eine zukunftsfähige Gesellschaft sind die übergreifende Vision der Universität Stuttgart. Wir freuen uns sehr, dass Dr. Qiu mit seiner Cyber Valley Forschungsgruppe die Umsetzung dieser Vision künftig mitgestaltet und gleichzeitig den Potentialbereich „Biomedical Systems“ an der Universität Stuttgart stärkt.“

„Das Cyber Valley beschäftigt sich mit intelligenten Systemen physikalischer wie informatischer Art, egal ob mikroskopisch oder makroskopisch. Tian Qius Arbeit ist ein großartiges Beispiel dafür, dass Intelligenz nicht immer nur mit Datenverarbeitung zu tun hat. Wir freuen uns, dass das Cyber Valley seine biomedizinischen Kompetenzen durch ihn erweitern kann, “ sagt Prof. Dr. Philipp Hennig, stellvertretender Sprecher des Cyber Valleys.

Tian Qiu war zuvor Leiter des Forscherteams „Biomedizinische Mikrosysteme“ im „Mikro, Nano und Molekulare Systeme” Labor von Professor Peer Fischer, Gruppenleiter am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme am Standort Stuttgart und Professor für Physikalische Chemie am Institut für Physikalische Chemie der Universität Stuttgart. Qiu und seinem Team war es zum Beispiel gelungen, einen Nanoroboter erstmals durch das feste Gewebe eines Augapfels zu steuern, ein erster Schritt, um eines Tages Medikamente dorthin bringen zu können, wo sie gebraucht werden. Das war niemand zuvor gelungen.

Qius Forschung zielt nun darauf ab, neue Geräte und Mikrosysteme für biomedizinische Anwendungen zu entwickeln, mit dem Ziel, Betätigung, Sensorik und Berechnung zu integrieren, um medizinische Verfahren voranzutreiben. Er ist daran interessiert, Werkzeuge zu entwickeln, die große Datenmengen sammeln und aus den Daten lernen, um die zugrunde liegenden Prinzipien zu verstehen. Ein Forschungsschwerpunkt liegt beispielsweise darauf, zu erfahren, wie sich Weichgewebe verformt, was für die Entwicklung von Augmented-Reality-Systemen in der Medizin und zukünftigen Softrobotern nützlich ist. Augmented Reality ist die computergestützte Erweiterung der Realitätswahrnehmung, die immer mehr in der Chirurgie zum Einsatz kommt. Qius Forschungsgruppe arbeitet bereits mit Medizinern daran, Augmented-Reality-Technologien bei der minimal-invasive Chirurgie und dem Training von Chirurgen zu integrieren. 

„Ich hoffe, dass die von unserer neuen Hardware gesammelten Daten die Entwicklung neuer digitaler Chirurgiesysteme ermöglichen werden, die helfen, Werkzeuge und chirurgische Verfahren für die zukünftige Medizin zu optimieren“, erklärt Qiu. Sein Ziel ist es, an der Universität Stuttgart ein multidisziplinäres Team aus Ingenieuren, Wissenschaftlern und Medizinern aufzubauen, um diese technologische Herausforderung gemeinsam angehen zu können.

Dr. Tian Qiu schrieb seine Doktorarbeit im Fachgebiet Biotechnologie und Bioingenieurwesen am Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) in der Schweiz. Qiu ist zudem Assoziiertes Mitglied des Max Planck ETH Center for Learning Systemsund lehrt im Rahmen der International Max Planck Research School for Intelligent Systems. Er gewann den National Award for Outstanding Self-financed Chinese Students Abroad und den Best Microrobot Design Award beim Hamlyn Symposium on Medical Robotics.

Der Direktor der Abteilung für Empirische Inferenz am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, einer der weltweit führenden Forscher im Bereich des Maschinellen Lernens, wurde als einer von zehn prägenden Köpfen der deutschen KI-Geschichte geehrt.

Tübingen – Bernhard Schölkopf, Direktor der Abteilung für Empirische Inferenz am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und einer der weltweit führenden Forscher im Bereich des Maschinellen Lernens, wurde als einer von zehn prägenden Köpfen der deutschen KI-Geschichte ausgezeichnet.

Im Rahmen des Projekts „#KI50: Künstliche Intelligenz in Deutschland – gestern, heute morgen“ der Gesellschaft für Informatik e.V., hat eine mit insgesamt 18 KI-Expertinnen und -Experten besetzte Jury insgesamt „zehn prägende Köpfe“ und „zehn bedeutende Technologien“ der deutschen KI-Geschichte ausgewählt. Schölkopf wurde dabei für seine Forschung im Bereich des Maschinellen Lernens ausgezeichnet. Dieses Fachgebiet bildet das Herzstück der Forschung innerhalb des Cyber Valleys, einer der größten Forschungskooperation in Europa.

Schölkopf hat das Feld der Kern-Methoden im statistischen Lernen mitbegründet. Er arbeitet daran, maschinelle Lernverfahren zu entwickeln, die Kausalzusammenhänge in großen Datensätzen erkennen (empirische Inferenz oder Schlussfolgerung). Eine Maschine findet in großen Datenmengen nämlich oft Strukturen und variable Einflussgrößen, die ein Mensch schlicht wegen der Menge der Daten nicht finden könnte.

Schölkopf wurde bereits mehrmals ausgezeichnet: 2018 wurde ihm in Berlin der Leibniz-Preis verliehen, dem wichtigsten deutschen Forschungspreis. Kurze Zeit darauf erhielt er den baden-württembergischen Landesforschungspreis. Er bekam zudem den J. K. Aggarwal Prize, den Max-Planck-Forschungspreis, den Akademiepreis der Berlin-Brandenburgischen Akademie, den Milner Award der Royal Society in Großbritannien, sowie den Hector Wissenschaftspreis. Schölkopf wurde zudem 2016 Mitglied der Leopoldina und 2017 Fellow der Association for Computing Machinery (ACM). Er ist Herausgeber des Journal of Machine Learning Research, dem wichtigsten Fachmagazin im Bereich des Maschinelles Lernen. Er ist außerdem einer der Gründer der “Machine Learning Summer School” und war wesentlich an der Gründung und Gestaltung sowohl der Cyber Valley Forschungskooperation als auch der ELLIS Initiative (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems) beteiligt.

Mit #KI50 will die Gesellschaft für Informatik in Anlehnung an ihr 50-jähriges Bestehen und das das Wissenschaftsjahres 2019 – Künstliche Intelligenz dazu anregen, über die deutsche KI-Geschichte zu reflektieren, einen Blick nach vorne zu werfen und das Thema einer breiten Öffentlichkeit besser zugänglich machen. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

In der Kategorie „zehn prägende Köpfe der deutschen KI-Geschichte“ wurden ebenfalls ausgezeichnet:

• André, Elisabeth (Mensch-Maschine-Interaktion, Multiagentensysteme)

• Bibel, Wolfgang (Wissensrepräsentation und Schlussfolgern)

• Biundo-Stephan, Susanne (Planen)

• Brewka, Gerhard (Wissensrepräsentation und Schlussfolgern)

• Herzog, Otthein (Multiagentensysteme/Bildverstehen/Anwendungen)

• Nebel, Bernhard (Wissensrepräsentation und Schlussfolgern/Planen)

• Siekmann, Jörg H. (Wissensrepräsentation und Schlussfolgern)

• Wahlster, Wolfgang (Mensch-Maschine-Interaktion/Dialogsysteme)

• Wrobel, Stefan (Maschinelles Lernen)

Weitere Informationen zu den ausgezeichneten Personen sowie die Begründung der #KI50-Jury finden Sie hier.

Der Automotive Engineering-Dienstleister IAV und das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme kooperieren bei der Entwicklung von Algorithmen, um selbstlernende Verfahren in der Automobiltechnik weiter voran zu bringen. Die Forschungskooperation ist eine von mehreren im Rahmen des Cyber Valleys, das den Austausch zwischen anwendungsorientierter Industrieforschung und Neugier getriebener Grundlagenforschung zum Ziel hat.

Stuttgart – Entwickler des Cyber Valley Partnerunternehmens IAV sowie Wissenschaftler der Cyber Valley Forschungsgruppe „Intelligent Control Systems“ am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (MPI-IS) haben ein neues Forschungsprojekt gestartet, initiiert durch den Leiter der Forschungsgruppe, Dr. Sebastian Trimpe, und IAV. Alexander von Rohr hat im September 2018 seine Promotion in Trimpes Forschungsgruppe am MPI-IS im Rahmen dieses Kooperationsprojekts begonnen. Von Rohr und Trimpe forschen nun gemeinsam mit IAV-Entwicklungsingenieur Dr. Matthias Neumann-Brosig und seinem Team an selbstlernenden Verfahren in der Automobiltechnik und damit an der Schnittstelle zwischen Maschinellem Lernen und Regelungstechnik.

Die Kooperation ist eine von mehreren im Rahmen der Cyber Valley Initiative, einer der größten Forschungskooperationen Europas aus Wissenschaft und Wirtschaft auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Ihr Ziel ist es, den Austausch zwischen anwendungsorientierter Industrieforschung und Neugier getriebener Grundlagenforschung zu fördern. Anfang 2017 trat IAV, ein Entwicklungsunternehmen für die Automobilindustrie mit Sitz in Berlin, als einer der ersten von aktuell sieben Konzernen dem Forschungsverbund Cyber Valley bei. Trimpe hatte bereits zuvor mit den IAV-Ingenieuren zusammengearbeitet, woraus vor kurzem eine erste Publikation hervorgegangen ist. Er freut sich auf die weitere Zusammenarbeit unter dem Dach des Cyber Valley.

„In unseren Projekten mit IAV können wir eine Brücke schlagen zwischen Wissenschaft und Anwendung“, sagt Trimpe. „Die Zusammenarbeit mit IAV funktioniert hervorragend, weil beide Seiten sowohl grundlegende Forschungsfragen zu lernenden Systemen lösen, als auch die Erkenntnisse auf echte Maschinen umsetzen wollen.“ Aufgrund dieser erfolgreichen Zusammenarbeit habe er mit IAV ein gemeinsames Doktorandenprojekt ins Leben gerufen, für das sie Nachwuchswissenschaftler von Rohr gewinnen konnten. Dieser wiederum hat Lust auf das Projekt: „Mir gefällt, dass meine Forschung Maschinelles Lernen und Regelungstechnik verbindet.“ Bis seine Doktorarbeit geschrieben ist, wird von Rohr sowohl Zeit am MPI-IS in Stuttgart als auch im Entwicklungszentrum des Unternehmens in Gifhorn verbringen. Er ist seit einem Jahr am MPI-IS als Doktorand beschäftigt, nachdem er zuvor an der Universität zu Lübeck Informatik mit der Vertiefungsrichtung Robotik und Automatisierungstechnik studiert hatte. Bereits seine Masterarbeit schrieb er bei Sebastian Trimpe.

Im September 2018 dann begann von Rohr seine Doktorarbeit, die nach Wegen sucht, Regler in Motoren automatisch zu verbessern. Der Motor soll dabei aus Daten lernen, die verschiedene Sensoren generieren. Dazu entwickeln die Forscher Algorithmen des Maschinellen Lernens, der Königsdisziplin der Forschungsrichtung Künstliche Intelligenz: Die „Maschine“ Motor nimmt ihre Umgebung mittels der Sensoren wahr, lernt aus den Daten und handelt entsprechend. Dieser stetige Kreislauf aus Wahrnehmen, Lernen und Handeln ist Wesensmerkmal eines autonomen intelligenten Systems, dessen Erforschung sich das MPI-IS in vielen verschiedenen Bereichen zum Ziel gesetzt hat: in physikalischen, in biologischen und in Computer-Systemen. Das Spektrum reicht dabei von wenigen Nanometern großen Robotern bis hin zu Softwareprogrammen, die humanoide selbstlernende Roboter sehr menschenähnlich mit ihrer Umwelt interagieren lassen.

Von Rohrs Forschungsarbeit behandelt grundlegende Forschungsfragen selbstlernender Systeme in der physikalischen Welt. Das konkrete System „Motor“ gibt dabei einerseits Anregung für die Grundlagenforschung und ist andererseits eine beabsichtigte Anwendung.  Von Rohrs Ziel ist es, die Steuerung des Motors so einzustellen, dass dieser möglichst sparsam mit Energie umgeht, gleichzeitig aber leistungsstark bleibt und nicht kaputtgeht. Denn Motoren – wie Roboter und andere autonome Systeme auch – unterliegen physikalischen Beschränkungen. „Ich muss auf dem Teststand sicherstellen, dass der Regler das System nicht instabil werden lässt und es daraufhin beschädigt wird. Dies kann passieren, wenn der Regler zu stark reagiert, der Motor sich beispielsweise schneller dreht als erlaubt ist“, sagt von Rohr und fügt hinzu: „Die IAV-Ingenieure geben mir bestimmte Grenzen vor, die der Motor nicht überschreiten darf. Diese muss ich einhalten. Ein Motorschaden wäre ärgerlich und teuer.“

Diese Beschränkungen im Blick erforscht von Rohr Algorithmen, die das Verhalten des Motors aus Daten erlernen. Auf Basis dieser gelernten Modelle will er Regler entwerfen, die den Motor so ansteuern, dass alle vorgegebenen Ziele erreicht werden. Er möchte zeigen, wie man aus Daten, die der Motor selbst erzeugt, Regler verbessern und so das arbeitsaufwendige Einstellen von Reglern per Hand reduzieren kann. Die genauen Eigenschaften der erlernten Regler mathematisch zu definieren und dann zu beweisen, ist wesentlicher Bestandteil der Doktorarbeit. IAV ermöglicht es dann, diese neu entwickelten Algorithmen an ihren Motoren auszuprobieren. „Das ist für mich der große Bonuspunkte bei der Kooperation Grundlagenforschung und angewandter Forschung: IAV bietet mir ein tolles Umfeld mit seinen Motorenprüfständen, meine mathematischen Modelle ausprobieren zu können. Wenn ich meine Algorithmen an so komplexen Systemen wie einem Motor testen kann und diese dann auch funktionieren, so verleiht das meiner Forschung zusätzliches Gewicht,“ erklärt von Rohr.

Die Kooperation IAV und MPI-IS ist ein klassisches Beispiel für den erfolgreichen Austausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft im Rahmen des Cyber Valleys, der beiden Seiten dient. „Themen wie KI, Data Science und Machine Learning gewinnen in unterschiedlichen Branchen an Bedeutung. So auch in zahlreichen Bereichen der Automobilentwicklung,“ sagt Dr. Nick Weinhold, Senior Vice President bei IAV. „Deshalb haben wir frühzeitig begonnen, Expertise in diesen Themenfeldern aufzubauen und kontinuierlich zu erweitern. Wir freuen uns daher sehr, Gründungsmitglied des Cyber Valley zu sein und uns mit namhaften Partnern zu vernetzen, Impulse einzubringen und die Forschung zu unterstützen.“

Cyber Valley Partner IAV ist mit mehr als 7000 Mitarbeitern einer der weltweit führenden Engineering-Dienstleister der Automobilindustrie. IAV-Technologien stecken in fast jedem Fahrzeug der Welt. Gegründet 1983 als Spin-off der Technischen Universität Berlin hat IAV heute Standorte in Deutschland, Europa, Asien sowie in Nord- und Südamerika. 2017 setzte das Unternehmen rund 800 Millionen Euro um. Zu den Kunden zählen weltweit alle namhaften Automobilhersteller und Zulieferer. Neben Fahrzeug- und Antriebsentwicklung ist IAV bereits frühzeitig in die Elektromobilität und das autonome Fahren eingestiegen und ist heute einer der führenden Entwicklungsdienstleister auf diesen Gebieten.

Baden-Württembergs Ministerpräsident Winfried Kretschmann und Wissenschaftsministerin Theresia Bauer unterstützen die Initiative

Tübingen – Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Israel, den Niederlanden und der Schweiz haben den raschen Aufbau eines europäischen Forschungsinstituts für maschinelles Lernen gefordert. Maschinelles Lernen sei das Herzstück einer technologischen und gesellschaftlichen Revolution der künstlichen Intelligenz, bei der Europa drohe abgehängt zu werden, heißt es in einem am 24.04.2018 veröffentlichten Aufruf. Um dieser Herausforderung zu begegnen, müssten die herausragenden Forschungszentren in Europa ihre Kräfte bündeln. Angesichts der derzeitigen Entwicklung in Nordamerika und China fordert die Initiative den Aufbau eines Europäischen Labors für Lernende und Intelligente Systeme (ELLIS).

Unterstützung kommt vonseiten der Politik: Baden-Württembergs Ministerpräsident Winfried Kretschmann sagte zu unserer ELLIS Erklärung: ‚Baden-Württemberg begrüßt die Initiative, ein europäisches Netzwerk zu schaffen. Um mit den USA und China mithalten zu können, bedarf es einer europäi- schen Anstrengung. Ich unterstütze deswegen die ELLIS-Initiative genauso wie die Überlegungen, die zwischen Deutschland und Frankreich unternommen werden, um bei der Künstlichen Intelligenz gemeinsam voran zu gehen.‘

‚Mit dem Cyber Valley im Raum Tübingen und Stuttgart haben wir den Hotspot für maschinelles Lernen deutschlandweit geschaffen. Das Land investiert in den kommenden Jahren rund 76 Millionen Euro in Infrastruktur und Köpfe. Auf internationaler Ebene kann Cyber Valley in enger Zusammenarbeit mit den KI-Zentren in Paris, Zürich, Cambridge, Grenoble, Amsterdam und Jerusalem die europäische Antwort auf die Herausforderungen der KI-Forschung sein – und wichtiger Knotenpunkt in einem europäischen Netz‘, betonte Wissenschaftsministerin Theresia Bauer.

Die Pressemitteilung des Staatsministerium finden Sie hier

Aufgabe von ELLIS müsse es sein, die besten europäischen Forscherinnen und Forscher aus dem akademischen Bereich einzubinden und zugleich eng mit Grundlagenforschern aus der Industrie zusammenzuarbeiten, heißt es in der Erklärung. Als Vorbild könne das Europäische Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL) dienen, das von 21 europäischen Staaten finanziert wird und über Labore in verschiedenen Ländern verfügt. Die Autoren des Papiers fordern von der Politik ein langfristiges finanzielles Engagement für den Aufbau und die Finanzierung mehrerer Forschungslabore, die gemeinsam den Verbund bilden würden. Deutschland und Frankreich könnten den Anfang machen. Weitere Staaten seien willkommen. Für den Aufbau jedes nationalen Standorts seien einmalige Investitionen von 100 Millionen Euro sowie laufende Mittel von bis zu 30 Millionen Euro pro Jahr notwendig.

Max-Planck-Präsident signalisiert Unterstützung

‚Wir wollen die beste Grundlagenforschung in Europa‘, heißt es in dem Aufruf. So könne Europa Einfluss darauf nehmen, wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz die Welt verändern werde. Zum anderen könne das Netzwerk die Wirtschaft positiv beeinflussen und zur Schaffung neuer Jobs beitragen. Dies lasse sich erreichen durch hervorragende und freie Grundlagenforschung, unabhängig von unternehmerischen Interessen. Noch gebe es herausragende europäische Forschungseinrichtungen, die in den Bereichen maschinelles Lernen und Wahrnehmungsforschung in der internationalen Top-Liga mitspielten, erklären die Autoren. US-amerikanische Technologiekonzerne versuchten aber nahezu kontinuierlich, Spitzenforscher aus diesen Einrichtungen abzuwerben. Wenn Europa in dieser Situation nicht den Anschluss verlieren wolle, müsse es seine Aktivitäten in diesem Forschungsfeld verstärken und bündeln.

Die Autoren des Papiers kommen aus führenden Forschungseinrichtungen im Bereich der maschinellen Lernens, darunter das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (Stuttgart / Tübingen), das französische Nationale Forschungsinstitut für Informatik und Automatisierung (INRIA), die Universitäten Amsterdam, Cambridge und Tübingen, die ETH Zürich, die Hebrew University in Jerusalem sowie die französische Elitehochschule Ecole normale supérieure. Der Präsident der Max-Planck-Gesellschaft, Professor Dr. Martin Stratmann, sicherte der Initiative seine Unterstützung zu: ‚Die künstliche Intelligenz ist zentral für die zukünftige Technologie und das maschinelle Lernen ist ihr Motor. Ich unterstütze den Aufruf der europäischen Spitzenforscher in diesem Bereich.‘

Den vollständigen Text finden Sie unter https://ellis-open-letter.eu