Forschungsseminar zu Künstlicher Intelligenz (RSAI)

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Das Seminar wird gemeinsam vom RWTH Exzellenzcluster "Internet of Production" (IoP) und dem RWTH AI Center ausgerichtet. Die Events werden von der KI-Expertengruppe des IoP organisiert, welche von der Knowledge-Based Systems Group (KBSG, Prof. Lakemeyer) und dem Institut für Data Science im Maschinenbau (DSME, Prof. Trimpe) geleitet wird. Diese Veranstaltungsreihe bietet Promovierenden und Postdocs die Möglichkeit, ihre KI-bezogene Forschung dem IoP und der KI-Community der RWTH zu präsentieren. 

 

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Ziel ist es, das Verständnis für KI-Forschung innerhalb des IoP-Clusters im Besonderen und an der RWTH im Allgemeinen zu erhöhen. So sollen Teilnehmende des Seminars eine umfassende Vorstellung von aktuellen Herausforderungen und vielversprechenden Methoden in diesem Gebiet bekommen. Durch die Vernetzung von Forschenden, die an KI-Methoden arbeiten, mit solchen, die an möglichen Anwendungen arbeiten, können die Forschungsaktivitäten an der RWTH gebündelt und gestärkt werden.

Die virtuelle Veranstaltung findet im zweiwöchigen Rhythmus jeweils dienstags um 16 Uhr MEZ statt. Jedes Event besteht aus einem 30-minütigen Vortrag zu einem speziellen Forschungsthema, gefolgt von einer etwa 15-minütigen Diskussion.

Die Präsentationen haben in der Regel einen starken Fokus auf KI-Methoden wie Machine Learnigg, Symbolic KI oder Process Mining. Weitere Informationen zu den Events finden Sie unten.
Wenn Sie von renommierten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der RWTH und anderer Universitäten hören möchten, wie sie aktuelle Forschung zu Methoden und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz präsentieren, könnte das AI Colloquium für Sie interessant sein.

 

Teilnehmende und Vortragende

Aktive Teilnehmende (Vortragende) des Seminars sind hauptsächlich Forschende, die mit dem IoP oder dem KI-Center assoziiert sind. Aber auch Studierende/Forschende/Professorinnen und Professoren aus anderen Bereichen und anderen angegliederten Forschungseinrichtungen (z.B. FZ Jülich) sind willkommen.
Wenn Sie ein Thema präsentieren möchten, setzen Sie sich bitte mit den Organisatoren in Verbindung.

 

Vorträge 2022

Datum

Vortragende (Institut) Thema
13.12.2022 Felix Weber, M.Sc. (Lehrstuhl und Institut für Werkstoffanwendungen im Maschinenbau)

AI Enhanced Estimation of Microstructure-Property-Relationships for Heavy-Section Castings

29.11.2022 Alexander von Rohr, M.Sc. (Institut für Data Science im Maschinenbau) Local Policy Search with Bayesian Optimization
15.11.2022 Christian Lagemann, Dr.-Ing. (Lehrstuhl für Strömungslehre und Aerodynamisches Institut) Learning Physical Displacement Fields of Particle Laden Fluid Flows using Deep Optical Flow Networks
18.10.2022 Daniel Wolff, M.Sc. (Lehrstuhl für computergestützte Analyse technischer Systeme) Shape optimizing flow channels in profile extrusion dies
Abgesagt
04.10.2022
Mona Buisson-Fenet, M.Sc. (Institut für Data Science im Maschinenbau) Recognition Models to Learn Dynamics from Partial Observations with Neural ODEs (abgesagt)
20.09.2022 Florian Brillowski, M.Sc. (Institut für Textiltechnik) When Algorithms Learn Like Humans - Can Curricula for Machine Learning Help to Tackle Data Scarcity?
06.09.2022 Paul Buske, M.Sc. (Lehrstuhl für Technologie und Optischer Systeme) Advanced Beam Shaping for Laser Materials Processing Based on Diffractive Neural Networks
August Sommerpause
12.07.2022 Martin Unterberg (Lehrstuhl für Technologie der Fertigungsverfahren) Unsupervised Tool Condition Monitoring in Fine Blanking
28.06.2022 Oliver Rippel, M.Sc. (Lehrstuhl für Bildverarbeitung) Deep Anomaly Detection for Automated Visual Inspection
14.06.2022 Florian Frantzen, M.Sc. (Computational Network Science) Outlier Detection for Trajectories via Flow-embeddings
17.05.2022 Paul Zheng, M.Sc. (ISEK) Federated Learning in Heterogeneous Networks with Unreliable Communication
03.05.2022 Josina Schulte, M.Sc. (Physikalisches Institut III A) Inference of Cosmic-Ray Source Properties by Conditional Invertible Neural Networks
19.04.2022 Dr. Youness Boutaib (Lehrstuhl für Mathematik der Informationsverarbeitung) Path Classification by Stochastic Linear Recurrent Neural Networks
22.03.2022 Denny Thaler, M.Sc. (Institut für Allgemeine Mechanik) Training Data Selection for Machine Learning-Enhanced Monte Carlo Simulations in Structural Dynamics
08.03.2022 Giacamo Borghi, M.Sc. (Energy Entropy and Dissipative Dynamics) Kinetic Theory for Metaheuristic Optimization Algorithms
22.02.2022 Jan Tönshoff, M.Sc. (Lehrstuhl für

Logik und Theorie diskreter Systeme)

Graph Learning with 1D Convolutions on Random Walks
 

Vorträge 2021

Datum Vortragende (Institut) Thema
14.12.2021 Mahsa Pourbafrani, M.Sc. (Chair of Process and Data Science)

Explainable AI in practice: Remaining Time Prediction for Processes with Inter-Case Dynamics

30.11.2021 Muzaffer Ay, M.Sc. (Institut für Regelungstechnik) Potentials and Challenges of Data-based Approaches in and around Model-predictive Quality Control
16.11.2021 Simon Cramer, M.Sc. (Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement - WZL) Predictive Quality in Manufacturing - Can AI replace Metrology?
02.11.2021 Dr. Giuseppe Visconti (Department of Mathematics "G. Castelnuovo"
Sapienza University of Rome
)
Mean-field and kinetic descriptions of residual neural networks with infinite layers
19.10.2021 Wei Zhou, M.Sc. (Human Language Technology and Pattern Recognition Group) Acoustic Data-Driven Subword Modeling for End-to-End Speech Recognition
05.10.2021 Till Hofmann, M.Sc. (Knowledge Based-Systems Group) Robust Execution of Abstract Task Plans on Mobile Robots
21.09.2021 Dr. Dominik Baumann (Institut für Data Science im Maschinenbau)

Causality in Learning-based Control

August Sommerpause

27.07.2021 Dr. Merih Seran Uysal (Chair of Process and Data Science) Process Mining
13.07.2021 Vladimir Samsonov, M.Sc. (Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau)

Learning-based Optimization in Manufacturing

29.06.2021 Paul Voigtländer, M.Sc. (Visual Computing Institute) Video Object Segmentation