SAlE

Schnelle Algorithmen für transparente Empfehlungssysteme

Motivation

KI-Nachwuchswissenschaftlerinnen Mit der Bekanntmachung „Förderung von KI-Nachwuchswissenschaftlerinnen“ vom 19. Juni 2019 wird das Ziel verfolgt, den Anteil qualifizierter Frauen in Führungspositionen der deutschen KI Forschung zu steigern und den Einfluss von Wissenschaftlerinnen auf das Themengebiet nachhaltig zu stärken. Die Erforschung von KI-Fragestellungen zu neuartigen und innovativen Themen durch Nachwuchsgruppen, die von Frauen geleitet werden, steht im Fokus. Nachwuchswissenschaftlerinnen aus den Fachbereichen Informatik, Mathematik, Physik, Linguistik, Neuro- und Kognitionswissenschaften, Psychologie oder angrenzender Fachgebiete sowie aus KI bezogenen Spezialisierungen in Anwendungsgebieten werden gefördert, um die Forschung zum Thema KI in Deutschland weiter voranzubringen und um die verantwortungsvolle Beteiligung von herausragend qualifizierten Frauen im Wissenschaftssystem weiter zu erhöhen. Mit der Förderung der Nachwuchsgruppen soll den Wissenschaftlerinnen die Möglichkeit gegeben werden, eigenständige Forschung zu betreiben, ihr wissenschaftliches Profil zu stärken und ihre Sichtbarkeit zu erhöhen. Entwicklung effizienter Algorithmen zur Datenanalyse Die fortlaufende Digitalisierung sämtlicher Aspekte der Gesellschaft geht einher mit der Generierung von Daten enormen Ausmaßes. In der Regel bestehen die erfassten Datensätze aus vielen Datenpunkten, welche jeweils durch eine große Anzahl an Merkmalen, den sogenannten Features, charakterisiert sind. Des Weiteren sind die Daten häufig durch Unsicherheiten geprägt. Die Herausforderung, diese Daten sinnvoll zu analysieren sowie gewünschte Informationen effizient zu extrahieren, ist von großer Bedeutung für viele Anwendungen. Mit der wachsenden Menge der erfassten Daten steigen natürlich auch die Anforderungen an Verfahren für deren sinnvolle und vor allem transparente Analyse. Insbesondere die Nachvollziehbarkeit der Analyseergebnisse ist durch die meisten bisher bekannten Verfahren der KI häufig nicht gegeben.

Ziele und Vorgehen

Ziel von SAlE (gesprochen: SALE) ist es, effiziente Algorithmen zur Datenanalyse zu entwickeln, mit denen die Analyse- bzw. Prognoseergebnisse auf Basis der zugrundeliegenden Daten nachzuvollziehen sind. Dabei werden einerseits effiziente Lösungen für spezielle Datenanalyseprobleme entwickelt. Andererseits sollen mathematische Näherungsverfahren für hochdimensionale Daten verbessert werden. Weiterhin sollen durch qualifizierte Simulationen und Tests Aussagen zur Robustheit gegenüber Unsicherheiten in den gegebenen Daten getroffen werden. Neue mathematische Herausforderungen liegen sowohl in der effizienten Behandlung großer komplexer Datenmengen als auch in der Analyse und somit Auflösung der teilweise sehr komplexen unbekannten Wechselbeziehungen in den Daten selbst. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wird in dem Projekt SAlE eine enge Verzahnung verschiedener Techniken der mathematischen Datenanalyse angestrebt.

Innovationen und Perspektiven

Die Projektleiterin ist seit Oktober 2012 am Lehrstuhl für Angewandte Funktionalanalysis der Fakultät für Mathematik der TU Chemnitz tätig.

Projektinformation

Projektleitung

Technische Universität Chemnitz
Str. der Nationen 62
09111 Chemnitz

Volumen

1,69 Mio. €

Laufzeit

07/2026 – 07/2026

Projektpartnerinnen und -partner

Technische Universität ChemnitzTechnische Universität Berlin