Stellvertretende Gruppenleiterin hält Vortrag zu Maschinellem Lernen auf Fraunhofer-Konferenz »Netzwert«

Ob Spracherkennung auf Mobiltelefonen oder personalisierte Werbung – wir sind ständig im Kontakt mit lernenden Systemen. Ähnlich wie der Mensch, der als Kind lernt, Objekte auf Bildern zu erkennen, lernen »Machine-Learning«-Algorithmen mit jedem neuen Datensatz Lösungen für Probleme zu entwickeln. Selbstlernende Maschinen sind dadurch in der Lage, automatisiert komplexe Routineaufgaben für den Menschen zu übernehmen – zum Beispiel mögliche Fehlerquellen in der industriellen Fertigung zu entdecken.

Zusammen mit der Fraunhofer-Gesellschaft, dem Fraunhofer IAIS und der »Gruppe Innovationspolitik und Transferdesign« am Fraunhofer IMW, erfasste ein Forscherteam um Inga Döbel den Stand und die Perspektiven der Forschung zum Thema »Maschinelles Lernen« in Deutschland. Am 27. Februar 2018 präsentierte die stellvertretende Leiterin der Gruppe »Professionalisierung von Wissenstransferprozessen« ausgewählte Projektergebnisse auf dem Netzwert-Symposium der Fraunhofer-Gesellschaft. »Die Basis für das Forschungsprojekt bildeten Publikations- und Patentanalysen, die Betrachtung öffentlicher Projekte und Interviews mit Fachexperten.« so Inga Döbel. Die Veröffentlichung der Ergebnisse ist für 2018 geplant.

Gefördert wurde das Projekt »Maschinelles Lernen« vom Bundesministerium für Bildung und Forschung. In einem Vorgängerprojekt hatte das Team um Inga Döbel bereits den »Zukunftsmarkt Künstliche Intelligenz « untersucht.

Zur Studie: Zukunftsmarkt Künstliche Intelligenz: Potenziale und Anwendungen