Die Maschinen, die uns umgeben, werden nicht nur immer intelligenter, sie werden auch lernfähiger. Um die nächste Generation von Informatikern auf die Herausforderungen dieses sich rasant entwickelnden Forschungsfeldes vorzubereiten, spannt die ETH Zürich nun mit dem Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme zusammen.
Der Begriff "künstliche Intelligenz" geistert seit den 1950er Jahren durch die Fachwelt und zahlreiche Science-Fiction-Filme. Viele Visionen blieben lange Science Fiction, denn was der künstlichen Intelligenz lange fehlte, war die Fähigkeit zu lernen. Aber genau diese Fähigkeit brauchen Autos, die selber einen Parkplatz ansteuern, Computer, die eigenständig Prozesse optimieren oder Mikroroboter, die als Messgeräte oder Wirkstoffvehikel durch den menschlichen Körper schwimmen. Mit der Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen und sich anzupassen, rücken diese Zukunftsvisionen intelligenter Maschinen zunehmend in greifbare Nähe.
Mit immer präziseren Sensoren und Messmethoden produzieren der Mensch immer grössere Datenmengen. "Big Data" hat eine Art digitales Goldfieber ausgelöst: Wie die amerikanischen Schatzsucher des 19. Jahrhunderts Flüsse nach Goldnuggets durchsiebten, durchsieben Forschende heute die riesigen Datensätzen nach Mustern und neuen Erkenntnissen. Die Herausforderung, die mit den stetig wachsenden Mengen an Daten und Informationen einhergeht, liegt auf der Hand: Systeme zu designen, welche die riesigen Datensätze auswerten und nutzbare Schlüsse daraus ziehen. Sei es um aus Gesundheitsdaten individualisierte Therapien zu entwickeln, oder um Computerprogrammen beizubringen, den Inhalt eines Kamerabildes zu erkennen.
"Machine Learning" ist inzwischen ein fest etablierter Teilbereich der Forschung an künstlicher Intelligenz. Als Schlüsseltechnologie hat es Einzug gefunden in eine Reihe von angewandten Disziplinen wie beispielsweise Robotik, automatische Bilderkennung, 3D-Rekonstruktion von Bildern, automatische Textanalyse oder das Design von künstlichen, der Natur abgeschauten Systemen, die sich an ihre Umwelt anpassen.
Um die nächste Generation von InformatikerInnen in diesem sich rasant entwickelnden Forschungsfeld auszubilden, haben die ETH Zürich und das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (MPI-IS) gemeinsam das Forschungsnetzwerk "Lernende Systeme" gegründet. "Wir möchten die Doktorandenausbildung in diesem Bereich zwischen dem MPI-IS und der ETH verzahnen", erklärt Joachim Buhmann, ETH-Professor für maschinelles Lernen. Im normalen Curriculum gebe es bisher wenig Angebote in diesem Fachgebiet. Das Forschungsnetzwerk soll dem nun Abhilfe schaffen. "Nachwuchstalente sollen nicht mehr an anderen Orten nach exzellenten Ausbildungsmöglichkeiten in dem Bereich suchen müssen, sondern ein Angebot in der Schweiz und in Deutschland vorfinden", fügt Buhmann hinzu.
Die Idee einer Kollaboration zwischen dem MPI-IS und der ETH Zürich entstand bereits 2010 und wurde 2013 auch vertraglich festgeschrieben. Beteiligt sind die Forschungsgruppen von fünf Max-Planck-Direktoren der MPI-IS Standorte Tübingen und Stuttgart, sowie 20 Professoren der ETH aus fünf Departementen.
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