Üheksa miljonit uutele uurimisrühmadele: revolutsioon masinõppes!

Üheksa miljonit uutele uurimisrühmadele: revolutsioon masinõppes!

1. aprillil 2025 teatas Saksa Teadusfond (DFG) viie uue uurimisrühma loomisest. Üks rühmadest hakkab tööle Juhtimistehnika Instituudis Hannoveri Leibnizi Ülikooli (LUH) juhtimisel. See uurimisrühm kannab pealkirja: "Aktiivõpe dünaamiliste süsteemide ja juhtimise jaoks – andmete informatiivsus, määramatused ja garantiid" ning keskendub masinõppele dünaamilistes süsteemides. Kokku annab DFG nendele äsja asutatud kontsernidele, mis töötavad nelja aasta jooksul, ligikaudu 19 miljonit eurot, võimalusega nelja-aastaseks teiseks rahastamisperioodiks.

Uurimisrühmas kasutatud uued lähenemisviisid on eriti olulised tulevikku suunatud tehnoloogiate ja rakenduste puhul. Masinõppe valdkonna väljakutsed on keerulised ja hõlmavad muuhulgas nii autonoomses sõidus kui ka inimese ja masina koostoimes nõutavaid ohutusgarantiid. Traditsioonilised protsessid sageli selliseid tagatisi ei paku, mistõttu on uuenduslike strateegiate väljatöötamine hädavajalik.

Koostööpartnerid ja võimalikud taotlused

Uurimisrühm teeb koostööd tunnustatud institutsioonidega nagu Freiburgi Ülikool ning Hamburgi, Ilmenau ja Müncheni tehnikaülikoolid. Uurimistulemustel võib olla kaugeleulatuvaid rakendusi, eriti robootikas ja energiatehnoloogias. Masinõpe on juba loodud paljudes valdkondades, sealhulgas meditsiinilise diagnoosimise ja autonoomse juhtimisega, kus sihipärane andmeanalüüs ja õppesüsteemid on üliolulised.

Masinõpe ise on kognitiivsete süsteemide võtmetehnoloogia ja ülemaailmses majandusarengus kesksel kohal. Närvivõrgud mängivad siin olulist rolli. Need on inspireeritud inimese aju närvirakkude ühendustest ja koosnevad mitmest andmesõlmede kihist, mis on omavahel ühendatud kaalutud ühenduste kaudu. "Süvaõppe" meetodeid kasutades saavad närvivõrgud kasu üha sügavamatest kihtidest, mis toetavad neid keeruliste probleemide lahendamisel. Neid võrke treenitakse andmete korduva esitamisega, mis võimaldab täpsemalt klassifitseerida, kuidas iks.fraunhofer.de selgitas.

Sotsiaalne aktsepteerimine ja väljakutsed

Nende tehnoloogiate sotsiaalne aktsepteerimine on nende leviku jaoks ülioluline. Debatti masinõppe ja tehisintellekti üle iseloomustab sageli poolik teadmine, mistõttu on vajalik teemade faktipõhine arutelu. BMBF-i rahastatud projekti raames läbi viidud põhjalik uuring annab ülevaate praegustest väljakutsetest ja uurimisküsimustest ML-i valdkonnas. Projekti algatas Fraunhoferi intelligentse analüüsi ja infosüsteemide instituut IAIS ja Fraunhoferi rahvusvahelise juhtimise ja teadmusmajanduse keskus IMW. See annab väärtuslikke teadmisi rakendusvaldkondadest ja sotsiaal-majanduslikest raamtingimustest, mis on olulised Saksamaa teadustöö jaoks.

Arvestades kiiresti arenevaid tehnoloogiaid masinõppes ja võimalike rakendusstsenaariumide rohkust, jääb üle oodata, kuidas LUH-i uued uurimisrühmad panustavad nende tehnoloogiate edasiarendamisse, eelkõige turvagarantiide ja uuenduslike õppemeetodite osas.