Das Forschungsteam „Künstliche Intelligenz“ des Campus Velbert/Heiligenhaus (CVH) hat erneut eine internationale Auszeichnung für seine Arbeit erhalten: Anfang Juni gewann Basile Tousside den Best Paper Award der Canadian AI-Konferenz. Der 34-jährige wissenschaftliche Mitarbeiter am CVH überzeugte die Jury mit seinen Forschungsergebnissen zum „continual learning“.
„Es ging in der Arbeit darum, wie man Neuronalen Netzen beibringt, Neues dazuzulernen ohne Altes zu vergessen und dabei möglichst viel Rechnerkapazität für das Erlernen weiterer Dinge freizuhalten“, erklärt Basile Tousside. Hier gab es in der Praxis oft Probleme:
„Wenn ein Roboter zum Beispiel Äpfel und Birnen von einander unterscheiden konnte und danach sollte die KI lernen, Erdbeeren von Kirschen zu differenzieren, dann hat dies oft nur unbefriedigende Ergebnisse gebracht. Der Roboter vergaß nämlich, nachdem er Erdbeeren und Kirschen voneinander trennen konnte, den Unterschied von Äpfel und Birnen. Zuvor Erlerntes wurde also gelöscht.“ Einen Lösungsansatz, dabei zusätzlich noch Rechnerkapazitäten für das Erlernen weiterer Aufgaben freizuhalten, gab es bislang noch nicht. Hier lieferte das Forschungsteam vom Campus Velbert/Heiligenhaus den ersten Lösungsansatz überhaupt.
Gemeinsam mit seinem Kollegen Janis Mohr und Prof. Dr. Jörg Frochte hat Tousside sechs Monate lang an dem Problem gearbeitet. Es wurden Algorithmen untersucht, um das Lernen Neuronaler Netze kontinuierlicher werden zu lassen.
Mit seiner Arbeit setzte sich das Team gegen 158 Mitbewerber aus aller Welt durch. Die Canadian AI-Konferenz ist die größte Konferenz zum Thema Artificial Intelligence in Kanada und fand in diesem Jahr zum 35. Mal statt.
