FH goes Machine Learning Prague 2024

Nach der Keynote von Fabian Kovac letzten Jahres war auch heuer wieder eine Delegation, bestehend aus Alexander Buchelt, Oliver Eigner, Sebastian Eresheim und Fabian Kovac,  der Forschungsgruppe Data Intelligence des Instituts für IT Sicherheitsforschung, bei der Machine Learning Prague vertreten.

Die Machine Learning Prague ist Europa’s größte Konferenz zu Machine Learning, AI und Deep Learning Anwendungen und begeistert jedes Jahr 3 Tage lang über 1000 Teilnehmer*innen aus der gesamten Welt mit Wirtschaft und Forschung.

Workshop „Unlocking the Power of Active Learning: A Hands-on Exploration”

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist es nicht nur ein Vorteil, sondern eine Notwendigkeit, immer auf dem neuesten Stand zu sein. Active Learning hat sich als eine leistungsstarke Technik herauskristallisiert, die das Potenzial hat, die Art und Weise Machine Learning Modelle, zu revolutionieren. In diesem praktischen Workshop vermittelten Fabian Kovac und Oliver Eigner den Teilnehmer*innen ein umfassendes Verständnis für die Relevanz, die Vorteile und die praktischen Anwendungen.

Dieser Workshop von Oliver Eigner und Fabian Kovac ist eine praktische, immersive Erfahrung, die eine solide Grundlage für die theoretischen Grundlagen bietet und sicherstellt, dass den Teilnehmer*innen die Kernkonzepte ersichtlich gemacht werden.

Die Teilnehmer*innen hatten die Möglichkeit, Active Learning Techniken auf reale Datensätze anzuwenden, praktische Erfahrungen bei der Auswahl informativer Datenpunkte zu sammeln, Modelle zu trainieren und die Auswirkungen auf die Modellleistung zu beobachten. Darüber hinaus wurden bewährte Verfahren und Fallstricke vorgestellt, die es bei der Implementierung von Active Learning in realen Anwendungen zu vermeiden gilt.

Poster „Navigting Nature’s Labyrinth“

Die dynamische Landschaft des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren ein schnelles und transformatives Wachstum erfahren und eine Ära eingeläutet, in der die Erkundung ihrer potenziellen Anwendungen eine Vielzahl von Bereichen umfasst. Die Notwendigkeit, die Fähigkeiten der KI zu nutzen, hat die traditionellen Grenzen überschritten und erfordert eine eingehende Untersuchung ihrer potenziellen Auswirkungen, insbesondere im Hinblick auf die Bekämpfung des Klimawandels durch die Erhaltung von CO2-bindenden Wäldern.

Angesichts ihrer entscheidenden Rolle bei der Bekämpfung des Klimawandels ist es dringend erforderlich, die Gesundheit und Effizienz dieser Ökosysteme zu schützen. Gegenwärtig ist die manuelle Ausführung forstwirtschaftlicher Aufgaben nach wie vor ein arbeitsintensives und risikoreiches Unterfangen, was den Forstsektor als fruchtbaren Boden für die Erforschung der positiven Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Gesellschaft hervorhebt.

Das Hauptziel dieser Forschung ist es, Drohnen in die Lage zu versetzen, autonom durch Wälder zu navigieren - eine entscheidende Voraussetzung für die effektive Umsetzung von KI in der Forstwirtschaft. Daher stellt dieses Projekt Drohnen als ideale Plattformen für die Integration von künstlicher Intelligenz in die Forstwirtschaft in den Vordergrund, da sie sich selbst in schwierigstem Gelände gut zurechtfinden. 

"Es ist eine Freude, dass unsere Studierenden und Mitarbeiter*innen jedes Jahr aufs neue Schlüsselrollen in der ML Prague einnehmen und somit aktiv die Digitalisierung und digitalen Transformation vorantreiben." meint Marlies Temper, Studiengangsleiterin des Bachelor-Studiengangs Data Science and Business Analytics und dem Master-Studiengangs Data Intelligence.