Bonn wordt een AI-bolwerk: het Lamarr Instituut zet nieuwe normen!

Bonn wordt een AI-bolwerk: het Lamarr Instituut zet nieuwe normen!

Onderzoek naar kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) beleeft momenteel een aanzienlijke opleving aan de Universiteit van Bonn. Wetenschappers van het nieuw opgerichte Lamarr Institute werken aan innovatieve projecten die zich richten op hybride benaderingen, natuurlijke taalverwerking en de ontwikkeling van betrouwbare AI. Om deze onderwerpen vooruit te helpen, volgt het instituut de nieuwe ‘driehoekige AI’-aanpak, die data, kennis en context combineert om hulpbronnenbesparende en verklaarbare resultaten te bereiken. Luidruchtig de Universiteit van Bonn In 2022 ontving het instituut een institutionele financiering van circa 126 miljoen euro, die tot 2028 zal worden ingezet voor lectoraten, onderzoeksteams en juniorprogramma’s.

Deze financiering onderstreept het belang van AI-onderzoek in Bonn, dat vooral zichtbaar is in clusters van excellentie zoals PhenoRob. Hier ontwikkelen onderzoekers geautomatiseerde systemen voor de landbouw. Het gebruik van AI biedt ook nieuwe mogelijkheden in de natuurkunde, bijvoorbeeld bij het evalueren van beelden van de James Webb Telescoop. Het Lamarr Instituut fungeert niet alleen als onderzoekscentrum, maar biedt studenten en jonge onderzoekers ook praktijkprojecten en contacten met partners uit het bedrijfsleven. De bevindingen zijn bedoeld om praktische toepassingen te vinden in ziekenhuizen, productiehallen en in het energiebeheer.

Een kijkje in het Lamarr Instituut

Het Lamarr Instituut voor Machine Learning en Kunstmatige Intelligentie is de opvolger van het Machine Learning Rijn-Ruhr Competence Center (ML2R). Het wordt op de lange termijn ondersteund door de deelstaat Noordrijn-Westfalen en het federale ministerie van Onderwijs en Onderzoek (BMBF). Het hoofddoel van het instituut is het onderzoeken van duurzame ML- en AI-technologieën die zowel krachtig presteren als hulpbronnenefficiënt zijn. In deze context richten onderzoeksgebieden zich op het gebruik van dergelijke technologieën op beperkte systemen en de verdere ontwikkeling van open source-ontwikkelingen zoals MLCVZoo. Deze ontwikkeling is bedoeld om de overdracht van onderzoeksresultaten naar toepassing onder logistieke partners te vergemakkelijken, meldt Fraunhofer IML.

Om het praktische gebruik te vergroten, richt het instituut zich op het aanpassen van ML-algoritmen voor resourcebesparende berekeningen en het uitbreiden van bestaande open source-frameworks. Deze ontwikkelingen hebben tot doel het gebruik in de industrie te versnellen en een efficiënt gebruik van AI in logistieke processen te garanderen. De resultaten zouden potentieel de innovatie in verschillende industrieën aanzienlijk kunnen vergroten.

Integratie van AI aan de Technische Universiteit van München

Parallel aan de ontwikkeling in Bonn streeft ook de Technische Universiteit München (TUM) ambitieuze doelen na op het gebied van AI. TUM ontwikkelt nieuwe methoden en toepassingen van AI die kunnen worden gebruikt in autonome voertuigtechnologie, robotica en medische technologieën. Dit interdisciplinaire onderzoek strekt zich uit over alle scholen van de universiteit, waarbij ook sociale aspecten en ethische kaders aan bod komen. TUM zet zich in voor het zoeken naar de dialoog met politici en het publiek, wat cruciaal wordt geacht voor een transparant informatiebeleid TUM gemeld.

De universiteit beschikt over tal van gespecialiseerde instellingen op het gebied van AI, zoals het München Data Science Institute en het München Centrum voor Machine Learning, die beide sterke banden hebben met toepassingen in de echte wereld. TUM heeft ook een alomvattende AI-strategie ontwikkeld die alle onderzoeks- en onderwijsactiviteiten omvat en rekening houdt met ethische normen bij de ontwikkeling van nieuwe technologieën. TUM biedt haar studenten uitgebreide onderwijsmogelijkheden in de vorm van master- en bacheloropleidingen op het gebied van AI en aanverwante disciplines.

Over het geheel genomen is het in Bonn en München duidelijk dat kunstmatige intelligentie niet alleen een onderzoeksgebied is, maar ook concrete sociale en industriële uitdagingen aangaat. Samenwerking tussen academische instellingen en het bedrijfsleven wordt steeds belangrijker om innovatieve oplossingen op het gebied van AI te ontwikkelen en te implementeren.