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Alexander von Humboldt-Professur für Künstliche Intelligenz 2022

Holger Hoos

Ohne Maschinelles Lernen keine moderne Künstliche Intelligenz (KI). Allerdings verfügen nur sehr wenige Menschen auf der Welt über die Expertise, Algorithmen zu konstruieren und KI-Systemen beizubringen, wie sie bestimmte Aufgaben ausführen sollen. Holger Hoos setzt deshalb auf Automatisiertes Maschinelles Lernen, einen Ansatz der KI-Forschung, zu dessen Pionieren er gehört.

  • Nominierende Universität: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen
Porträt von Holger Hoos
Saturn-ähnliches Dekortationsbild

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Maschinelles Lernen

Ob in der Medizin, im Kampf gegen den Klimawandel und zur Schonung von natürlichen Ressourcen: Im Idealfall sollte KI die menschliche Intelligenz zugunsten unserer Gesellschaften und des Planeten erweitern. Allerdings sind KI-Systeme hochkomplex und schwer zu verstehen. Es gibt in Relation zu den Anwendungsmöglichkeiten zu wenig Expert*innen, die in der Lage sind, Algorithmen zu konstruieren und zu optimieren, Modelle zu entwickeln und KI-Systeme zu bauen, die verlässlich und risikolos in verschiedenen Bereichen unseres Lebens zum Einsatz kommen können. Es besteht daher das Risiko, dass sie nur wenigen zugutekommen oder Monopole entstehen.

Aber für dieses Problem gibt es eine Lösung: Holger Hoos ist eine der prägenden Figuren der Entwicklung des Automatisierten Maschinellen Lernens (AutoML). Darunter versteht man Anwendungen, die gewisse Prozesse beim Maschinellen Lernen automatisch ablaufen lassen, wie etwa die Datenaufbereitung, die Auswahl der ML-Algorithmen oder die Optimierung der Hyperparameter. Durch das automatisierte Maschinelle Lernen kann der zeitliche und personelle Aufwand bei Programmierung von KI-Anwendungen reduziert werden. Ferner sind nicht mehr so viel spezifische ML- und Programmierkenntnisse vonnöten, um Machine Learning-Systeme zu erstellen. Das ermöglicht einen breiteren Zugang zu den transformativen, zukunftsträchtigen KI-Technologien. Holger Hoos’ wegweisende Arbeiten auf diesem Gebiet werden u.a. von IBM und Amazon kommerziell genutzt.

Holger Hoos sieht seine Grundlagenforschung im Dienst einer „humanen KI“, die das Leben von möglichst vielen Menschen besser macht. Dabei muss nach seinem Verständnis die richtige Balance zwischen den kommerziellen Interessen der Industrie und den Interessen der Individuen gefunden werden. Er sieht ein großes Potenzial in der europäischen KI-Forschung und engagiert sich als Mitbegründer im Vorstand der Confederation of Laboratories for AI Research in Europe (CLAIRE), die sich für die Stärkung und Exzellenz der KI-Forschung in Europa einsetzt und 2021 mit dem Deutschen KI-Preis ausgezeichnet wurde.

An der RWTH Aachen wird er als Distinguished Scientific Director des KI-Centers der Hochschule unter anderem auch die Gründung eines trinationalen Forschungsverbunds in Belgien, den Niederlanden und Deutschland begleiten. Inhaltlich wird er an der Weiterentwicklung von Methoden für das automatisierte Design, die Analyse und den Einsatz von KI-Systemen arbeiten. Diese Methoden sollen  in Zusammenarbeit mit dem Forschungszentrum Jülich in den verschiedensten Disziplinen und in der Industrie zur Anwendung kommen.

Holger Hoos an der Universität Leiden 

Zur Person

Professor Dr. Holger Hoos studierte Informatik an der Technischen Universität Darmstadt, wo er 1996 promoviert wurde. Er ist Adjunct Professor am Computer Science Department der University of British Columbia, Vancouver, Kanada, wo er zwischen 2000 und 2016 die Stelle eines Full Professors innehatte. Seit 2016 ist er Professor für Maschinelles Lernen am Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS) an der Universität Leiden, Niederlande. Er ist Fellow der Association for Computing Machinery (ACM), der Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) sowie der European Association for Artificial Intelligence (EurAI).