Der Fokus des Graduiertenkollegs liegt auf der Entwicklung von gezielten Algorithmen.

Graduiertenkolleg startet sehr erfolgreich

Zwei Veröffentlichungen aus dem Graduiertenkolleg „Interactive Inference“ wurden mit Preisen ausgezeichnet.
Der Fokus des Graduiertenkollegs liegt auf der Entwicklung von gezielten Algorithmen.
Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)

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Erst im April startete das Graduiertenkolleg „Interactive Inference“, welches in den nächsten sechs Jahren von der Carl-Zeiss-Stiftung mit insgeamt 4,9 Millionen Euro gefördert wird. Umso erstaunlicher und erfreulicher ist es, dass in dieser kurzen Zeit bereits sieben Veröffentlichungen aus dem Projekt hervorgegangen sind. Zwei dieser Veröffentlichungen wurden im vergangenen Sommer mit Preisen ausgezeichnet.

Mit interaktiver 3D-Visualisierung komplexe Daten besser verstehen

Um hochdimensionale Daten, wie sie bei vielen technischen, medizinischen und soziologischen Anwendungen auftauchen, besser verstehen zu können, nutzen Forschende heute oft Gaussian Mixture Models (GMMs), um große Datenmengen in kleinere Cluster mit ähnlichen Eigenschaften zu zerlegen und diese getrennt zu untersuchen.

Das Team um Professor Kai Lawonn hat das erste uns bekannte 3D-Visualisierungssystem solcher GMMs entwickelt, welches Forschende bei der interaktiven Untersuchung der Daten unterstützt. Dabei wurde auch auf eine effiziente Implementierung Wert gelegt, die eine Untersuchung in Echtzeit erlaubt. Das entstandene Toolkit wurde in einer Studie mit Expertinnen und Experten ihres Fachs positiv evaluiert.

Diese Ergebnisse hat das Team in einer Publikation zusammengefasst, die sie bei der renommierten Konferenz VIS 2022 – der Top-Konferenz zur Visualisierung – eingereicht haben. Dort wurde die Publikation nicht nur akzeptiert, sondern auch mit einem Honorable Mention Award ausgzeichnet, den weniger als fünf Prozent der eingereichten Paper verliehen bekommen. Wir gratulieren allen Beteiligten zu diesem Erfolg.

Einem Problem aus der theoretischen Informatik auf der Spur

Die Untersuchung der Lösbarkeit von quantifizierten aussagenlogischen Formeln ist ein bekanntes und schweres (nämlich PSPACE-vollständiges) Problem der theoretischen Informatik. Trotzdem kennen wir inzwischen allerhand Lösungsalgorithmen, die in der Praxis auftretende Versionen erstaunlich effizient lösen können. Diese Algorithmen verwenden unterschiedliche Ansätze und wir würden gern wissen, ob ein Algorithmus besser als andere funktioniert.

Mit dieser Frage hat sich das Team um Professor Olaf Beyersdorff auseinandergesetzt. Dazu wurden verschiedene Ansätze formalisiert und verglichen. Das Team konnte zeigen, dass die meisten dieser Ansätze unvergleichbar sind – also jeder Ansatz seine eigenen Stärken hat und nicht durch einen anderen ersetzt werden kann.

Ihre Erkenntnisse haben Professor Beyersdorff und Co. bei der International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-22) eingereicht – ein der zwei Top Konferenzen zum Thema Künstliche Intelligenz. Die Arbeit ist einer von lediglich drei Beiträgen, die aus den über 4500 Einreichungen in diesem Jahr mit einem Distinguished Paper Award ausgezeichnet wurden. Wir gratulieren allen Beteiligten zu dieser beachtlichen Leistung.

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