Dr. Xuerui Zhang vom TUM Campus Heilbronn erhält den Best Poster Award der Oxford Machine Learning Summer School für ihre Forschung zum kontinuierlichen Lernen von KI-Systemen.
Kontinuierliches Lernen ist nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Systeme unerlässlich. Für ihre Forschung in diesem Bereich erhielt Dr. Xuerui Zhang vom TUM Campus Heilbronn den „Best Poster Award“ bei der Oxford Machine Learning Summer School. Die wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl von Ziyue Li, Professor für Transportation Analytics, konnte die Forscher aus Oxford mit ihrer Studie mit dem Titel „Heterogeneity-Aware Distillation for Lifelong Heterogeneous Learning“ überzeugen.
Das Ziel des kontinuierlichen Lernens besteht einerseits darin, KI-Systemen neue Fähigkeiten beizubringen, und andererseits darin, das Gelernte zu bewahren. „Dieser Ansatz ist besonders relevant für reale Anwendungen wie die Robotik, wo ein Agent möglicherweise kontinuierlich ein breites Spektrum an Fähigkeiten erlernen muss“, erklärt Zhang. Ihre Idee findet derzeit zunehmende Beachtung in der Forschungsgemeinschaft und basiert auf zwei wesentlichen Erkenntnissen:
Wir gratulieren Dr. Xuerui Zhang zu ihrem Erfolg und erwarten mit Spannung ihre nächsten Forschungsergebnisse zur Verbesserung von KI-Systemen.
Kontinuierliches Lernen ist nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Systeme unerlässlich. Für ihre Forschung in diesem Bereich erhielt Dr. Xuerui Zhang vom TUM Campus Heilbronn den „Best Poster Award“ bei der Oxford Machine Learning Summer School. Die wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl von Ziyue Li, Professor für Transportation Analytics, konnte die Forscher aus Oxford mit ihrer Studie mit dem Titel „Heterogeneity-Aware Distillation for Lifelong Heterogeneous Learning“ überzeugen.
Das Ziel des kontinuierlichen Lernens besteht einerseits darin, KI-Systemen neue Fähigkeiten beizubringen, und andererseits darin, das Gelernte zu bewahren. „Dieser Ansatz ist besonders relevant für reale Anwendungen wie die Robotik, wo ein Agent möglicherweise kontinuierlich ein breites Spektrum an Fähigkeiten erlernen muss“, erklärt Zhang. Ihre Idee findet derzeit zunehmende Beachtung in der Forschungsgemeinschaft und basiert auf zwei wesentlichen Erkenntnissen:
Kontinuierliches Lernen sollte über Abfolgen ähnlicher Aufgaben hinausgehen und Szenarien berücksichtigen, in denen sich Aufgaben hinsichtlich ihrer Ziele und Ergebnisse erheblich unterscheiden.
Effektives kontinuierliches Lernen hängt davon ab, dass das aus früheren Aufgaben gewonnene Wissen beim Erlernen neuer Aufgaben sorgfältig kuratiert wird.
Wir gratulieren Dr. Xuerui Zhang zu ihrem Erfolg und erwarten mit Spannung ihre nächsten Forschungsergebnisse zur Verbesserung von KI-Systemen.
