Antrittsvorlesung Nils Jansen

Nils Jansen erforscht, wie Anwendungen der Künstlichen Intelligenz verlässlicher und sicherer werden.

"Neurosymbolic Intelligent Learning Systems" - Antrittsvorlesung von Nils Jansen

Die Fakultät für Informatik lädt alle Interessierten herzlich zu Prof. Nils Jansens Antrittsvorlesung „Neurosymbolic Intelligent Learning Systems“ am 23.10.2024 ab 14 Uhr ein!

Wann? 23. Oktober 2024, 14-15 Uhr Antrittsvorlesung, danach Get Together mit Pizza und Getränken
Wo? Gebäude MC, Open Space
Anmeldung: https://terminplaner6.dfn.de/b/5d83ee3a71ee86619dd7e1a7c691e41e-891040

Seit November 2023 forscht Professor Nils Jansen mit seinem Lehrstuhl Künstliche Intelligenz und Formale Methoden an der Fakultät für Informatik.

Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits Teil des Alltags und wird zunehmend in mehr Lebensbereichen Einzug halten. Anwendungen im Gesundheitswesen, dem Verkehr oder im Finanzsektor sind nur wenige Beispiele. Doch alle diese Bereiche erfordern verlässliche und sichere Anwendungen von KI-Systemen. „Ich möchte meinen Beitrag dazu leisten, dass wir in der Zukunft ein größeres Vertrauen in die Künstliche Intelligenz erreichen können. Ich möchte außerdem mithelfen, dass Bochum und Deutschland im Allgemeinen weltweit exzellente Standorte für KI-Forschung werden“, erklärt der Forscher sein persönliches Ziel. Dafür verbindet Nils Jansen die Forschungsgebiete KI und Formale Methoden. „Autonome Systeme können selbstständig lernen, wie sie sich in einer unbekannten Umgebung verhalten müssen. Während des Lernprozesses ist es jedoch völlig unklar, ob das System nicht sich selbst oder seine Umgebung gefährden kann.“ Dieses Problem erforscht Nils Jansen beispielsweise in seinem ERC Starting Grant Projekt DEUCE: Data-driven Learning and Verification under Uncertainty.

Die Fakultät für Informatik lädt alle Interessierten herzlich zu Nils Jansens Antrittsvorlesung ein!

Abstract:

Artificial Intelligence (AI) has emerged as a disruptive force in our society.
Increasing applications in healthcare, transport, military, and other fields underscore the critical need for a comprehensive understanding and the robustness of an AI’s decision-making process.
Neurosymbolic AI aims to create robust AI systems by integrating neural and symbolic AI techniques. 
In this inaugural lecture, I will highlight the role of formal methods in such techniques, serving as a rigorous and structured backbone for symbolic AI methods. 
I will also reflect on my journey as a formal methods researcher and how the AI hype began for us.