ML: Multimodal Learning

As the world around us is complex, it is important to incorporate multiple modalities into systems created to support humans whether it is in medicine as robotic surgical assistants or other work environments.

PEAI: Societal Impact of AI

Societal impact of AI is one of the most talked about topics in media at the moment due to its grave importance. Focusing on human-centered needs whether in applications in healthcare or governance of sociotechnological systems is essential.

ML: Time-Series / Data Streams

Zeitreihenanalyse (Time series) treten in vielen verschiedenen Bereichen auf, von medizinischen Daten (z. B. EEG) bis hin zu Mobilität und Verkehr. Diese Mikro Fokus Gruppe konzentriert sich auf CNN-Modelle zur Analyse ihrer Daten.

Cyber/ IT-Security

Software-Systeme müssen sicher und gegen externe Angriffe robust sein. Diese Gruppe konzentriert sich auf Cyber- und IT-Sicherheit.

ML: Graph-based Machine Learning

Beim graphenbasierten maschinellen Lernen werden kohärente Datenstrukturen (Graphen) verwendet, um Beziehungen und Abhängigkeiten zu modellieren. Dieser Ansatz verbessert die Fähigkeit der KI, komplexe Beziehungen in verschiedenen Bereichen, von sozialen Netzwerken bis hin zu Empfehlungssystemen, zu analysieren und vorherzusagen.

CV: Vision for Robotics & Autonomous Driving

Bilderkennung und -verarbeitung sind nicht nur entscheidend für die Zukunft des autonomen Fahrens, sondern auch in der Robotik. LiDAR-Sensoren und tiefe neuronale Netzwerkarchitekturen helfen dabei, verschiedene Arten von Wahrnehmungen genau zu verarbeiten.

CV: Medical and Biological Imaging

Der Einsatz von Methoden der Computer Vision in der Medizin nimmt stark zu. Die Erzeugung zuverlässiger und genauer Bilder von kleinen Gewebetypen birgt ein enormes Potenzial im Gesundheitssektor und verspricht große Vorteile für die Patient:innen.

Explainable AI

Die Notwendigkeit für verständliche KI steigt entsprechend der wachsenden Anzahl von Algorithmen, die unser tägliches Leben beeinflussen. Durch eine verbesserte Interpretation von Vorhersagen, die von Modellen erstellt werden, können wir ihr Verhalten verstehen und ihre Leistung optimieren.

SNLP: Conversational AI/Dialogue Systems

In der Ära von ChatGPT ist die Studie von großen Sprachmodellen von großer Bedeutung geworden und die Nutzungsmöglichkeiten sind sehr diversifiziert. Deshalb ist es besonders wichtig, stabile Modelle zu kreieren.

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