Gemeinsames Erforschen der Lernenden Systeme

Ein allgemeingültiges Verständnis und eine allgemeine Herangehensweise an die Analyse und das Entwickeln von Lernenden Systemen fehlen bis heute weitgehend. Zu den lernenden Systemen, also solche Systeme, die sich auf die Einflüsse ihrer Umwelt einstellen und anpassen, zählen in den Naturwissenschaften beispielsweise das Gehirn oder Nervensystem bis hin zu den kleinsten Zellen und Bakterien eines Organismus. Beispiele aus den Computer- und Ingenieurswissenschaften wären ein Roboter, der sein dynamisches Verhalten auf äußere Einflüsse hin anpassen kann, oder ein Softwaresystem, das auf Basis von Internetdaten Vorhersagen trifft. Sowohl natürliche als auch künstliche Lernsysteme werden von vielen, oftmals zufälligen Faktoren beeinflusst. Hauptziele des nun gegründeten Netzwerks werden sein, ein fundamentales Verständnis des Lernens und der Anpassung von komplexen Lernsystemen zu verstehen, die Eigenschaften natürlicher Lernsysteme nachzubauen und interdisziplinäre Fragen bei der Entwicklung und Analyse von natürlichen und künstlichen Lernsystemen zu adressieren.

Michael Black, der derzeitige geschäftsführende Direktor des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme, zeigte sich sehr erfreut über die Kooperation: „In diesem Netzwerk treffen zwei Partner aufeinander, die bestens zusammenpassen“. Die exzellente ingenieurwissenschaftliche Kompetenz an der ETH werde ideal durch die naturwissenschaftliche Kompetenz der Max-Planck-Forscher ergänzt.

 Erste Projekte bereits angelaufen

 Der rege Austausch zwischen den beiden Instituten hat bereits begonnen. Neben Michael Black wirken die Max-Planck Direktoren Bernhard Schölkopf, Stefan Schaal, Joachim Spatz und Max-Planck Forschungsgruppenleiter Peer Fischer im Forschungsnetzwerk mit. So arbeiten beispielsweise Wissenschaftler um den Tübinger Professor Stefan Schaal mit ihrem Züricher Kollegen Dr. Stelian Coros von der ETH bereits daran, einem Roboter auf zwei Beinen das Laufen über unebenes Gelände beizubringen. Mit Dr. Jonas Buchli von der ETH sind die Tübinger dabei, adaptive Algorithmen zu entwickeln, die Robotern mit Armen und Beinen eine flüssige Koordination von Bewegungen und Wahrnehmung ermöglichen. Prof. Spatz arbeitet gemeinsam mit seiner Kollegin an der ETH Prof. Viola Vogel, an dem biophysikalischen und biochemischen Verständnis der Mechanosensitivität und Navigation von lebenden Zellen in Gewebe. Deren Erkenntnis kann grundlegend zum Verständnis der Funktion und Entwicklung des Immunsystems von Lebewesen oder der Reifung von Krankheiten wie Krebs beitragen. Gemeinsam mit Dr. Balduzzi aus dem ETH-Departement Informatik haben Prof. Schölkopf und sein Team gerade ein neues Maß für die Berechnung der Stärke kausaler Wirkbeziehungen entwickelt, das demnächst in den „Annals of Statistics“ publiziert wird.

 Neben gemeinsamen Forschungsprojekten soll auch die Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses im Vordergrund stehen. Im Rahmen des Netzwerkes wird es Professoren der ETHZ und Direktoren des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme möglich sein, gemeinsam Doktoranden der ETHZ zu betreuen. Summer Schools, gefolgt von sogenannten Residence Programs, in denen etwa 20 junge Wissenschaftler an einem spezifischen Forschungsthema intensiv arbeiten, sowie Workshops und Konferenzen dienen ebenfalls der Nachwuchsförderung. „Somit ermöglichen wir, daß unser wissenschaftlicher Nachwuchs bereits früh in der Karriere die Chance zum regen Austausch und zu aufregenden Kooperation haben“, erklärt Stefan Schaal.

 Michael Black ist vom Erfolg dieser neu etablierten Kollaboration überzeugt: „Dieses Netzwerk ist der Start einer Kooperation zwischen zwei führenden Forschungseinrichtungen, welche das fundamentale Verständnis von Lernenden Systemen, die sich an ihre Umwelt anpassen, voranbringen wird. Das Netzwerk wird Europa als den weltweit führenden Ort für die Forschung an Intelligenten Systemen etablieren.“

                                                                                                                                            KH