Verstehen, was KI-Modelle können – und was nicht
Interview mit Dr. Simone Schaub-Meyer, Early-Career-Forscherin im Clusterprojekt „RAI“
2024/12/23
Im Projekt „RAI“ forscht Dr. Simone Schaub-Meyer daran, das Verständnis für weit verbreitete Modelle der Künstlichen Intelligenz (KI) zu verbessern und diese robuster zu machen. Warum das wichtig ist, wer davon künftig profitieren könnte und was sie persönlich antreibt, verrät die Informatikerin im Interview. Teil zwei einer Videoserie mit Early-Career-Forschenden in den geplanten Exzellenzclustern mit Beteiligung der TU Darmstadt.
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Der geplante Exzellenzcluster RAI unter Federführung der Technischen Universität Darmstadt widmet sich der Entwicklung einer neuen Generation von KI-Systemen, die auf vernünftiger Ressourcennutzung, Datenschutz und kontinuierlicher Verbesserung basieren. Mit vier Forschungsbereichen arbeiten multidisziplinäre Teams an der Gestaltung der Zukunft der KI. In den vergangenen zehn Jahren hat Deep Learning bedeutende Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz ermöglicht. Dennoch weisen aktuelle KI-Systeme Schwächen auf, darunter mangelndes logisches Denkvermögen, Schwierigkeiten im Umgang mit neuen Situationen und die Notwendigkeit kontinuierlicher Anpassungen. Nicht zuletzt erfordern aktuelle KI-Systeme umfangreiche Ressourcen. Das Exzellenzclusterprojekt strebt daher die Entwicklung der nächsten Generation von KI an, der „Reasonable Artificial Intelligence“ (RAI).
Über Dr. Simone Schaub-Meyer
Dr. Simone Schaub-Meyer ist unabhängige Forschungsgruppenleiterin an der Technischen Universität Darmstadt und Mitglied des Hessischen Zentrums für Künstliche Intelligenz (hessian.AI). Dort leitet sie auch eine vom HMWK geförderte DEPTH-Forschungsgruppe im Rahmen des Clusterprojekts „The Third Wave of Artificial Intelligence“ (3AI). Seit 2024 leitet Schaub-Meyer zudem eine Emmy Noether-Nachwuchsgruppe an der TU Darmstadt, die von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für die ersten drei Jahre mit rund 1,1 Millionen Euro gefördert wird.
Der Schwerpunkt ihrer Forschung liegt in der Entwicklung effizienter, robuster und verständlicher Methoden und Algorithmen für die Bild- und Videoanalyse. Vor der Gründung ihrer eigenen Gruppe war sie als Postdoktorandin im Visual Inference Lab von Professor Stefan Roth tätig.
Zuvor arbeitete Schaub-Meyer als Postdoc im Bereich Augmented Reality am Media Technology Lab der ETH Zürich. In ihrer mit der ETH-Medaille ausgezeichneten Dissertation entwickelte sie neuartige Methoden zur Bewegungsschätzung und Videobildinterpolation.
Die Exzellenzstrategie des Bundes und der Länder
Um die internationale Wettbewerbsfähigkeit der Forschung an deutschen Universitäten weiter zu stärken, haben Bund und Länder die Exzellenzstrategie als Förderprogramm etabliert. Zentrales Ziel ist es, die Forschungsexzellenz in international wettbewerbsfähigen Bereichen zu fördern, die deutschen Universitäten institutionell zu stärken und das deutsche Hochschulsystem weiterzuentwickeln.
Zu diesem Zweck umfasst die Exzellenzstrategie zwei Förderlinien, die aufeinander aufbauen. In der Förderlinie „Exzellenzcluster“ werden, koordiniert von der DFG, international wettbewerbsfähige Forschungsbereiche an deutschen Universitäten projektbezogen gefördert. In der Förderlinie „Exzellenzuniversitäten“, koordiniert vom Wissenschaftsrat (WR), werden institutionelle Gesamtstrategien gefördert, die die wissenschaftliche Leistungsfähigkeit der geförderten Institutionen verbessern und hervorragende Rahmenbedingungen für exzellente Forschung schaffen.
Zu diesem Zweck umfasst die Exzellenzstrategie zwei Förderlinien, die aufeinander aufbauen. In der Förderlinie „Exzellenzcluster“ werden, koordiniert von der DFG, international wettbewerbsfähige Forschungsbereiche an deutschen Universitäten projektbezogen gefördert. In der Förderlinie „Exzellenzuniversitäten“, koordiniert vom Wissenschaftsrat (WR), werden institutionelle Gesamtstrategien gefördert, die die wissenschaftliche Leistungsfähigkeit der geförderten Institutionen verbessern und hervorragende Rahmenbedingungen für exzellente Forschung schaffen.
