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TU Dresden
Professur für Maschinelles Lernen für Computer Vision
Prof. Björn Andres
Tel.: +49 351 463-38372

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Campus und Forschung

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Neue Professur „Maschinelles Lernen für Computer Vision“ hilft Computern, Bilder und Filme auszuwerten
Silvia Kapplusch

Auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz wird viel geforscht. Filmemacher zeigen uns Visionen von selbst handelnden Maschinen, in denen wir ein wenig unsere Vorstellungen, eine Welt mit immer mehr Menschen und immer mehr Wünschen an unser Dasein durch Maschinen vereinfacht und umgesetzt, wiederfinden. Maschinen dazu zu bringen, dass sie in Beispielen Muster erkennen, diese auswerten und entsprechende Reaktionen einleiten können, ist ein Forschungsfeld der Künstlichen Intelligenz, auf dem weltweit geforscht wird: Maschinelles Lernen.

Auch aus Bildern und Filmen kann man Erkenntnisse und Verhaltensmuster filtern. Anwendungen dafür liegen u.a. in der industriellen Qualitätskontrolle, im automatisierten Fahren sowie in den Bereichen Biologie und Medizin, in denen die automatisierte Analyse großer und komplexer Bilddaten Voraussetzung dafür ist, Erkenntnisse über Lebenszyklen und deren Beeinflussung zu gewinnen.

© Archiv Fakultät INF; Björn Andres hat eine neue Professur an der Informatikfakultät inne
© Archiv Fakultät INF; Björn Andres hat eine neue Professur an der Informatikfakultät inne
Seit dem 1. Januar forscht an unserer Fakultät Björn Andres auf dem Gebiet Maschinelles Lernen für Computer Vision. Bis dahin leitete er am Max-Planck-Institut für Informatik die Forschungsgruppe "Combinatorial Image Analysis".

Prof. Andres, wie lässt sich die Zukunft gestalten, wenn künstliche Systeme lernen, selbst auf Gegebenheiten zu reagieren?
In einer Zeit, da insbesondere über Fortschritte und Erfolge auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens berichtet wird, ist mir sehr bewusst, dass es auch Wünsche an das Maschinelle Lernen gibt, die wir mit unseren Methoden noch kaum oder gar nicht erfüllen können. Für Praktiker gibt es also viel zu tun. Ich glaube an die nächsten Fortschritte – viele bisher unerfüllte Wünsche an das Maschinelle Lernen sind so konkret, dass wir schon verstehen können, weshalb unsere Methoden nicht ausreichen. Wir finden so zu fundamentalen Problemen der Informatik, die auch ohne ihre Motivation aus der Anwendung intellektuell herausfordernd und ästhetisch auffallend sind. Damit gibt es auch für Theoretiker viel zu entdecken.

Unsere Gesellschaft wird durch Fortschritte auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens (und durch die Digitalisierung insgesamt) verändert wie schon durch andere Fortschritte in der Geschichte der Automatisierung. Neue Fähigkeiten werden uns mehr Verantwortung abverlangen. Eine große Herausforderung sehe ich beispielsweise in einem Szenario, in dem Stärken und Schwächen von Menschen anhand ihres Verhaltens im digitalen Raum messbar werden, auch gegen ihren Willen, schon im Kindes- und Jugendalter, und durch wenige Organisationen betrieben. Die Diversität von uns Menschen ist ein gesellschaftlicher Schatz. Sie besser zu verstehen, birgt Chancen, etwa zur gezielten Förderung. Dabei können uns Verfahren des Maschinellen Lernens helfen. Gleichzeitig verlangt der Umgang mit Wissen um die Stärken und Schwächen von Menschen schon immer besondere moralische Reife.

© Biermann-Jung
© Biermann-Jung

Welche Visionen verbinden Sie damit für den Bereich Computer Vision? Was macht für Sie Ihre Arbeit spannend?

Das Ziel unserer Forschung ist es, maschinelle Lernverfahren für die Bildanalyse zu konstruieren, die die Fähigkeiten von Menschen in Genauigkeit und Geschwindigkeit übertreffen. Motiviert ist dieses Ziel durch den Einfluss, den solche Algorithmen auf die Gesellschaft haben können, etwa als Teil intelligenter Mikroskopieverfahren im Bereich der Biologie und Medizin.

Was bedeutet es für Sie, Professor zu sein?

Es bedeutet für mich das große Glück, meiner beruflichen Leidenschaft der Forschung und Lehre auch in Zukunft nachgehen zu können, und das als Teil einer Fakultät mit kollegialem Geist an einer der besten Universitäten des Landes. Ich weiß, dass ich mehr arbeiten werde als in jedem anderen Beruf. Ich weiß auch, dass ich mir mehr zumuten werde als in jedem anderen Beruf. Aber ich werde auch zufriedener sein und deshalb mehr leisten. Zudem ist Dresden eine besonders inspirierende Stadt. Für meine Doktorandinnen, Doktoranden und mich ein wunderbares Umfeld, um mit unserer Forschung etwas zu bewegen.

Was erwarten Sie von Ihren Studenten?

Ich wünsche allen Studierenden, dass sie im Rahmen ihres Studiums und daneben die Muße finden, ihre Talente zu entdecken und zu entwickeln, kreativ zu sein und, frei nach Aristoteles, Bedürfnisse der Welt zu finden, die zu ihren Talenten passen. Fundamentale Fragen des Maschinellen Lernens liegen heute noch wie Rätsel vor uns. Ich freue mich darauf, die ein oder andere hier mit meinem Team in Dresden zu beantworten.

Wir wünschen viel Erfolg dabei!


Mit Prof. Björn Andres sprach Silvia Kapplusch.