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Auf dem Weg zu automatisierter Künstlicher Intelligenz durch automatisierte Algorithmenauswahl

Prof. Heike Trautmann

Prof. Heike Trautmann | WWU / ERCIS

Der automatisierten Algorithmenauswahl kommt entscheidende Bedeutung in Bezug auf die Konstruktion leistungsfähiger, automatisierter KI-Systeme zu. Es ist seit langem bekannt, dass für praktisch jedes intensiv untersuchte (Optimierungs-)problem verschiedene Anwendungsfälle bestmöglich mit unterschiedlichen Algorithmen gelöst werden. Besonders ausgeprägt ist dies bei rechenintensiven Problemen, bei denen in den meisten Fällen kein einzelner Algorithmus den Stand der Technik definiert, sondern vielmehr ein Portfolio von Algorithmen mit komplementären Stärken.
Ziel ist die automatisierte Auswahl des am Besten geeignetsten Algorithmus pro Anwendungsfall auf Basis von extrahierten Problemeigenschaften, die mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren mit der Performanz der Verfahren in Beziehung gesetzt werden. Das große Potential dieser Methodik wird beispielhaft illustriert anhand von kontinuierlichen Optimierungsproblemen sowie kombinatorischen Problemstellungen aus dem Bereich der Routenplanung.


Heike Trautmann ist Professorin für Data Science: Statistik und Optimierung an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster und Gastprofessorin an der Universität Twente in den Niederlanden. Ferner ist sie Direktorin des European Research Centers for Information Systems (ERCIS) und Key Supporterin der europäischen KI-Initiative CLAIRE (Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe).

 

März 22 @ 09:15
09:15 — 10:00 (45′)

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