Wirtschafts-News vom 13. September 2019

(Michael Weyland) Das Maschinelle Lernen zählt zu den großen Trendthemen in Wissenschaft und Wirt-schaft, ob bei maßgeschneiderten IT-Produkten oder Wettervorhersagen, ob bei per-sonalisierter Medizin oder bei Produktionstechnologien.

Ein gewinnbringender Einsatz der Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) setzt Erfahrung voraus. Am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) trainieren angehende Ingenieurinnen und Ingenieure dafür bereits im Bachelorstudium: Im Labor für angewandte Machine Learning Algorithmen, kurz LAMA, machen sie sich mit praxisnahen KI-Projekten fit für künftige Aufgaben.

Im LAMA beschäftigen sich die Studierenden der Elektrotechnik und Informationstechnik am KIT schon in den ersten Semestern des Studiums mit KI-Verfahren, die bis vor wenigen Jahren nur Spezialistinnen und Spezialisten zugänglich waren. Sie üben sich an praktischen Herausforderungen, lernen die vielfältigen Möglichkeiten, aber auch die Grenzen des Maschinellen Lernens kennen und entwickeln innovative Lösungen.

Diese sind nicht nur in der Wissenschaft gefragt, auch etablierte Unternehmen und junge Aus-gründungen wollen sie nutzen, um neue Geschäftsfelder zu generieren – vom Sprachassistenten, über Industrie 4.0 bis zum Autonomen Fahren. „Wir wollen unsere Studierenden fit machen für die Aufgaben in Industrie und Forschung“, sagen die Macher des LAMA, die Leiter des Instituts für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) des KIT, die Professoren Jürgen Becker, Eric Sax und Wilhelm Stork. „Dazu gehört es, früh im Studium die aktuellen Werkzeuge kennen zu lernen, um sie dann immer wieder im Einsatz einzuüben.“

Im Labor stehen den Studierenden Hochleistungsrechner der neusten Generation zur Verfügung: Maschinelles Lernen braucht enorm viel Rechenleistung – und riesige Datenmengen. „Im ersten Teil des LAMA vermitteln wir den Studentinnen und Studenten die wesentlichen Werkzeuge etwa zu Datenaufbereitung und Programmdesign“, erläutert Simon Stock, einer der Betreuer des LAMA. „Im zweiten Teil entlassen wir sie dann in die ‚Wildnis‘.“ In der Praxisphase, auch „Into the wild“-Phase genannt, haben die Studierenden dann vier Wochen Zeit, das Gelernte in eigenen Projekten umzusetzen: von der Solarstromprognose über Bilderkennung bis zum rückenfreundlichen Bü-rostuhl und einem Neuronalen Netzwerk, das Musik komponiert. Auf diese Weise haben im ver-gangenen Sommersemester 30 Studentinnen und Studenten gelernt, Herausforderungen zu er-kennen, wissenschaftlich zu formalisieren und kreativ mit KI-Methoden zu lösen.

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