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Profil
| Derzeitige Stellung | Professor W-3 und Äquivalente |
|---|---|
| Fachgebiet | Interaktive und intelligente Systeme, Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung,Automatisierungstechnik, Regelungssysteme, Robotik, Mechatronik, Cyber Physical Systems |
| Keywords | Privacy-Preserving Machine Learning, Evolutionary Learning, Self-Organizing Systems, Evolutionary Developmental Systems, Evolutionary Optimization |
| Auszeichnungen | 2021: Alexander von Humboldt Professor for Artificial Intelligence 2021: Member of Academia Europaea 2020: "Highly Cited Researcher", Web of Science 2019: "Highly Cited Researcher", Web of Science 2019: Surrey Distinguished Chair 2017: IEEE Distinguished Lecturer (2017-2019) 2015: Changjiang Distinguished Professor (2015-2017) 2015: Fellow of IEEE (Since 01.2016) 2015: Finland Distinguished Professor (2015-2017) 2013: IEEE Distinguished Lecturer (2013-2015) |
Aktuelle Kontaktadresse
| Land | Deutschland |
|---|---|
| Ort | Bielefeld |
| Universität/Institution | Universität Bielefeld |
| Institut/Abteilung | Center of Excellence Cognitive Interaction Technology (CITEC) |
Gastgeber*innen während der Förderung
| Prof. Dr.-Ing. Gerhard Sagerer | Universität Bielefeld, Bielefeld |
|---|---|
| Beginn der ersten Förderung | 01.10.2021 |
Programm(e)
| 2021 | Alexander von Humboldt-Professur (Künstliche Intelligenz) |
|---|
Projektbeschreibung der*des Nominierenden
| Künstliche Intelligenz, Bild- und Sprachverarbeitung Computational Intelligence (CI, auch soft computing oder natural computing genannt) stellt eine Säule der KI dar. Die Computational Intelligence basiert auf mathematischen Näherungsverfahren. Mit diesen können Fähigkeiten des menschlichen Verstands und andere Grundprinzipien der Natur nachgeahmt werden. Im Gegensatz zur boolschen Algebra, die auf 0 oder 1, schwarz oder weiß, also auf exaktes Schließen beschränkt ist, können die Verfahren der Computational Intelligence tolerant mit Unsicherheit, Unschärfe und Halbwahrheiten umgehen. Sie bilden auch Einschränkungen der natürlichen Sprache wie „sehr“, „fast“ und „in etwa“ mathematisch ab. So können die in der realen Welt vorhandenen „Grautöne“ verarbeitet und simuliert werden. Verschiedene Verfahren der Computational Intelligence kommen schon heute in Haushaltsgeräten oder in der Industrie zum Einsatz. Etwa in Waschmaschinen, die entscheiden, welche Waschzeit sie gemäß des Verschmutzungsgrads der Wäsche wählen. Yaochu Jin hat bahnbrechende Pionierarbeiten auf dem CI-Teilgebiet der Evolutionsstrategien geleistet, die Mechanismen der Evolution in der Natur für technische Prozesse nutzbar machen. So hat er den reference vector guided evolutionary algorithm (RVEA) für multikriterielle Optimierungsprobleme entwickelt. Algorithmen dieser Klasse werden eingesetzt, wenn zum Beispiel in der Autoindustrie berechnet wird, wie das Gewicht von einzelnen Bestandteilen des Autos und die Blechdicke sowie der Benzinverbrauch verringert werden können, während die Sicherheitsansprüche an die Karosserie erhalten bleiben, ohne dafür eine hohe Anzahl von teuren Simulationen laufen lassen zu müssen. Denn während die Evolution Generationen braucht, um eine Spezies zu optimieren, gelingt dieser Prozess mit moderner Computertechnik in Sekundenbruchteilen. Fortschritte durch die Forschung Yaochu Jins zu evolutionären Algorithmen werden in Bielefeld auch für den Einsatz von Schwarmrobotern im Klinikalltag erwartet. Schon heute kommen im Gesundheitswesen und in der Industrie Roboter als Assistenten des Menschen zum Einsatz. Ihre Handlungen müssen allerdings im Vorfeld programmiert werden und sind beschränkt. In Zukunft ist es denkbar, dass ganze Roboterschwärme genutzt werden, die sich durch evolutionäre Algorithmen gemäß biologischen Vorbildern aus der Natur formieren, selbst organisieren, weiterentwickeln und miteinander kommunizieren. Yaochu Jin wurde für die Humboldt-Professur ausgewählt und ist derzeit in Berufungsverhandlungen mit der deutschen Universität, die ihn für den Preis nominiert hat. Werden diese erfolgreich abgeschlossen, wird der Preis 2022 verliehen. Saturn-ähnliches Dekortationsbild Yaochu Jin an der University of Surrey Zur Person Prof. Dr.-Ing. Yaochu Jin, geboren in China, begann seine wissenschaftliche Laufbahn an der Zhejiang University, wo er im Anschluss an seine Promotion 1996 als Associate Professor tätig war. Nach Forschungsaufenthalten an der Ruhr-Universität Bochum und der State University of New Jersey, USA, leitete er ab 1999 wiederholt Forschungsprojekte bei Honda R&D Europe in Offenbach, Deutschland. Er war drei Jahre am CoR-Lab der Universität Bielefeld tätig, bevor er 2010 schließlich als Professor an die University of Surrey, Vereintes Königreich wechselte. Zudem war er drei Jahre Finland Distinguished Professor an der University of Jyväskylä, Finnland. Jins Forschung wurde mit zahlreichen Auszeichnungen gewürdigt. So erhielt er fünf Outstanding Paper Awards von der IEEE Computational Intelligence Society. Im November 2015 wurde er für seine Beiträge zur evolutionären Optimierung zum IEEE Fellow ernannt. |