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EXC 2064: Maschinelles Lernen: Neue Perspektiven für die Wissenschaft
Fachliche Zuordnung
Informatik
Förderung
Förderung seit 2019
Webseite
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Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 390727645
"Intelligente Technologien" verändern die Welt. Sie dringen in unterschiedlichste Bereiche von Technik, Industrie und Wirtschaft vor und haben das Potential, unsere Gesellschaft umzugestalten. Die Grundlage dafür bilden kürzlich erzielte Durchbrüche im Bereich des maschinellen Lernens, die es Algorithmen erlauben, immer komplexere Aufgaben zu erfüllen, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Diese neuen Entwicklungen können auch die Wissenschaft fundamental verändern. Dort wurden schon in der Vergangenheit Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um isolierte Vorhersageprobleme zu lösen. Für die Zukunft eröffnen sich faszinierende Perspektiven: Methoden der automatischen Inferenz werden zunehmend genutzt werden, um sehr viel direkter in den wissenschaftlichen Erkenntnisprozess einzugreifen und grundlegende Prinzipien aus Daten abzuleiten. Ziel unseres Exzellenzclusters ist es, das volle Potential des maschinellen Lernens für die Wissenschaft zu erschließen und zu verstehen, welche Veränderungen dies für die wissenschaftliche Herangehensweise mit sich bringen wird. Wir konzentrieren uns dabei auf folgende Kernthemen:(A) Verstehen jenseits einfacher Vorhersagen: Um maschinelles Lernen besser in den wissenschaftlichen Erkenntnisprozess zu integrieren, arbeiten wir an Algorithmen, die komplexe Strukturen und kausale Zusammenänge in Daten erkennen.(B) Umgang mit Unsicherheiten: Wir erforschen Methoden, um Unsicherheiten in datengetriebenen wissenschaftlichen Modellen und Algorithmen quantifizieren und weiterverarbeiten zu können.(C) Schnittstelle zwischen Algorithmen und Wissenschaftlern: Wir entwickeln Techniken, die es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus verschiedenen Disziplinen ermöglichen, die einzelnen Schritte des maschinellen Lernens besser zu verstehen und sie interpretierbar und kontrollierbar zu machen.(D) Wissenschaftstheorie und Ethik des maschinellen Lernens in der Wissenschaft: Wenn Algorithmen eine zentrale Rolle im wissenschaftlichen Erkenntnisprozess einnehmen, wird dies auch Auswirkungen auf etablierte wissenschaftliche Herangehensweisen in zahlreichen Disziplinen haben. Dies wirft wichtige Fragen in der Wissenschaftsphilosophie und Ethik auf, die wir untersuchen werden.Unser Team besteht aus Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern im Bereich des maschinellen Lernens und dessen Anwendungen in verschiedensten Wissenschaftsbereichen wie Medizin, Neurowissenschaften, Bioinformatik, Physik, Geowissenschaften, Linguistik und Sozialwissenschaften, und den Bereichen Wissenschaftsphilosophie und -ethik.Das maschinelle Lernen wird unsere Welt, unsere Gesellschaft und auch die Wissenschaft grundlegend verändern. Diesen Prozess wollen wir aktiv mitgestalten, und zwar genau in dem Bereich, in dem wir zu Hause sind: der Wissenschaft.
DFG-Verfahren
Exzellenzcluster (ExStra)
Antragstellende Institution
Eberhard Karls Universität Tübingen
Beteiligte Institution
Leibniz-Institut für Wissensmedien (IWM); Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (MPI)
Standort Tübingen
Standort Tübingen
Sprecherinnen / Sprecher
Professor Dr. Philipp Berens; Professorin Dr. Ulrike von Luxburg
beteiligte Wissenschaftlerinnen / beteiligte Wissenschaftler
Professorin Dr. Regina Ammicht Quinn; Professorin Dr. Sabine Andergassen; Professor Dr. Harald Baayen; Professor Dr. Matthias Bethge; Professor Michael Black, Ph.D.; Professor Dr. Martin Butz; Professor Dr.-Ing. Andreas Geiger; Professor Dr. Matthias Hein; Professor Dr. Philipp Hennig; Professorin Dr. Enkelejda Kasneci; Professor Dr. Oliver Kohlbacher; Professor Dr.-Ing. Hendrik Lensch; Professorin Dr. Kay Katja Nieselt; Mijung Park, Ph.D.; Professor Dr. Nico Pfeifer; Professor Dr. Wolfgang Rosenstiel (†); Professor Dr. Thomas Scholten; Professor Dr. Bernhard Schölkopf; Professor Dr. Wolfgang Spohn; Professorin Dr. Sonja Utz; Professorin Dr. Isabel Valera; Professor Dr. Felix A. Wichmann; Professor Dr. Andreas Zell