Der Schwerpunkt "Autonome Systeme" beschäftigt sich mit Forschungsfragen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Der Fokus liegt hierbei auf der Entwicklung einer Methodik, um den Ressourcenverbrauch im gesamten Entwicklungsprozess von KI-Systemen zu reduzieren und die Nutzung nachhaltiger zu machen (“Green AI”). Das Training eines einzelnen künstlichen neuronalen Netzes kann aktuell Kosten in Millionenhöhe verursachen, z.B. GPT-3 in der Sprachverarbeitung.  

Die folgenden Forschungsthemen sollen in diesem Kontext bearbeitet werden: Wie lässt sich die Architektur von KI-Systemen automatisiert optimieren im Hinblick auf Effizienzsteigerung? Wie können KI-Systeme aus kleineren Datenmengen lernen, um den Aufwand in der (manuellen) Datenerhebung zu reduzieren (self-supervised learning, weak supervised learning, few-shot learning, low-resource NLP)? Wie kann ein tieferes Verständnis von KI-Systemen gewonnen werden, um eine gezieltere Optimierung der KI- Architektur zu ermöglichen (explainable AI)?

Die Bearbeitung dieser Forschungsfragen wird hauptsächlich im Rahmen einer kooperativen Promotion und eines wissenschaftlichen Mitarbeiters (Postdoc), sowie studentischen Arbeiten erfolgen. Es ist eine signifikante Anzahl an Publikationen zu erwarten. 

Forschungsschwerpunkt (FSP): keine Zuordnung

Fakultät/Institut (federführend): Institut für Intelligente Systeme (IIS)

Beteiligte Fakultäten/ Institute: Fakultät Informatik und Informationstechnik
Institut für Intelligente Systeme (IIS)

Förderung öffentlich: BMBF

Kooperations-/ Projektpartner:

Robert Bosch GmbH
Eberhard Karls Universität Tübingen

Projektlaufzeit Start: 01.07.2021

Projektlaufzeit Ende: 31.03.2027

Wissenschaftliche Leitung: Prof. Dr. Markus Enzweiler