Künstliche Intelligenz an der TU Darmstadt
Interdisziplinäre Forschung und die Maschinen der Zukunft

Künstliche Intelligenz – ein großes Wort mit noch größerer Bedeutung! Menschenähnliche Roboter, selbstlernende Maschinen, allwissende Computerprogramme – jeder hat hier seine ganz eigenen Assoziationen. Klar ist: Es ist eines der top Forschungsthemen weltweit! Längst arbeiten alle Konzerne an ihren eigenen KI-Projekten: Wenn es um Schnelligkeit und Effizienz geht, werden Prozesse immer öfter von Programmen übernommen, zum Beispiel beim Trading an der Börse. Und schon heute ist klar: In der Zukunft wird das Thema in unserem Alltag immer wichtiger werden. Wir stellen euch spannende Projekte der TU Darmstadt vor und zeigen euch, warum fast jeder Studiengang mit KI zu tun haben kann!

Erschienen: 29. Juni 2021

Daniel,
ehemaliger Doktorand

KI steckt in viel mehr Bereichen, als man auf den ersten Blick denkt: Viele Leute haben bestimmt direkt das Thema Robotik im Kopf, aber das stimmt ja so nicht ganz. KI finden wir zum Beispiel bei Sprachassistenten oder bei automatischen Kreditvergaben im Finanzwesen – das Feld für KI ist riesig und super interdisziplinär.

Bild: privat

Was ist künstliche Intelligenz und wie sieht die KI-Forschung an der TU Darmstadt aus?

Im Allgemeinen versteht man unter dem Fachgebiet der künstlichen Intelligenz die Wissenschaft und Technik zur Herstellung intelligenter Maschinen und Computerprogramme. So definiert es zumindest John McCarthy, der den Begriff künstliche Intelligenz 1955 kreierte und das Feld stark prägte. Von KI sprechen wir also erst dann, wenn Programme oder Maschinen bestimmte Aspekte erfüllen. Einige dieser Aspekte, wie beispielsweise abstraktes Denken, das eigenständige Erlernen neuer Fähigkeiten oder selbstständiges Planen, orientieren sich eher am Lösen von Problemen oder Aufgaben. Hier geht es also vor allem auch darum, wie erlerntes Wissen auf neue Situationen angewendet und erweitert wird. Andere wichtige Aspekte, die KI ausmachen, sind auf den ersten Blick zwar sehr simpel, auf den zweiten Blick aber super auch komplex: Dazu zählen zum Beispiel sich sicher und selbstständig in der Welt zu bewegen oder Sprache zu verstehen, übersetzen und anzuwenden. Hier treffen nämlich zusätzliche äußere Einflüsse auf die KI, auf die möglichst flexibel reagiert werden muss. Und das sind natürlich noch längst nicht alle Bereiche, die das Feld der KI ausmachen. Vor allem bedeutet künstliche Intelligenz aber, dass eine Maschine an jeder Aufgabe wachsen, aus jedem Datensatz lernen und sich stetig selbst verbessern – ganz ähnlich, wie wir Menschen es von Kindheit an tun.

Künstliche Intelligenz ist also ein unglaublich breites Feld! Deshalb gibt es an der TU Darmstadt unzählige Projekte, Arbeitsgruppen und Fachbereiche, die an und mit künstlicher Intelligenz arbeiten. Das Wichtigste dabei: gemeinsame Forschung und übergreifende Kooperation. Einige Forschungsgruppen der TU Darmstadt haben sich deshalb in der interdisziplinären Initiative AI·DA zusammengeschlossen, denn überall gibt es Schnittstellen und Verbindungen zwischen IT, Biologie, Maschinenbau, Psychologie, Soziologie, Sprachwissenschaften. Quasi alles wird gebraucht!

Hessisches Zentrum für Künstliche Intelligenz

Das Land Hessen hat 2020 in seinem Zentrum für Künstliche Intelligenz die Kompetenz von 13 hessischen Universitäten gebündelt. Hauptstandort ist die TU Darmstadt. Sprecherin und Sprecher des Zentrums sind Prof. Dr.-Ing. Mira Mezini und Prof. Dr. Kristian Kersting, beide vom Fachbereich Informatik an der TU. Das Millionenprojekt mit 20 zusätzlichen KI-Professuren zielt auf die Erforschung der dritten Welle der KI: Künstliche Intelligenz, die ähnlich wie ein Mensch denkt. Das Zentrum nimmt national und international eine Vorreiterrolle ein.

Daniel, der an der TU Darmstadt studiert und promoviert hat, erklärt uns diese Zusammenarbeit etwas genauer: „Damit sich Maschinen und Roboter in unserer Welt zurechtfinden, müssen sie unsere Sprache verstehen und interpretieren können. Dazu brauchen wir also Sprachwissenschaftler:innen. Gleichzeitig sind Bilder zur Orientierung aber besonders wichtig, deshalb braucht es auch hier Expert:innen, die sich mit Bildbearbeitung und -verarbeitung beschäftigen. Darüber hinaus gibt es auch Forschungsgruppen, die sich damit befassen, wie wir Menschen auf Maschinen reagieren: Wie muss sich eine Maschine bewegen, mit uns Menschen interagieren oder aussehen, damit wir sie akzeptieren? Dafür spielen auch Disziplinen aus Psychologie und Soziologie eine große Rolle. Und ja, sogar die Sportwissenschaft ist an der KI-Forschung beteiligt! Zum Beispiel, wenn es um Bewegungen und Bewegungsabläufe geht.“ Hättet ihr das gedacht?

KI-Forschung hautnah

Nach seinem Bachelor in Informatik war Daniels Interesse für künstliche Intelligenz geweckt, sodass er sich im Master noch intensiver mit dem Thema beschäftigen wollte. Und zum Ende des Studiums hat Machine Learning, also maschinelles Lernen, ihn erstmal nicht mehr losgelassen. Deshalb hat er nach seinem Studium an der TU Darmstadt gleich noch eine Promotion drangehängt. Die TU war schon damals eine sehr gute Anlaufstelle für alle KI-Forscher:innen. Mittlerweile schätzt Daniel die Voraussetzungen für die Forschung sogar noch besser ein.

Übrigens: Auch Bundeskanzlerin Dr. Angela Merkel überzeugte sich 2018 bei einem Besuch in Darmstadt persönlich von der Qualität der KI-Forschung und bestätigt, dass die TU Darmstadt „ein Juwel in Fragen der Künstlichen Intelligenz“ ist und im harten internationalen Wettbewerb beweist, „dass Deutschland Spitze sein kann“. Für uns eine große Ehre und ein echt cooles Statement, oder?

Und wie forscht man da genau? Für Daniel waren die Aufgaben vielseitig, aber viel Arbeit findet am Schreibtisch statt: „Aktuelle Forschungsarbeiten lesen, Konzepte und Modelle verstehen und dann die wichtigen Fragen stellen: Wie lassen sich Modelle und Aspekte verbinden? Wo lässt sich eine Idee oder ein Konzept noch weiterentwickeln? Wo könnte vielleicht ein neuer Baustein helfen ein bestehendes Problem zu lösen? Daraus entsteht dann eine Hypothese, auf deren Basis erste eigene Forschungen stattfinden können.“ Erste Tests finden erst einmal am Computer statt, bis nach und nach größere Hürden eingebaut werden können und schließlich erste Tests am ‚echten‘ Roboter durchgeführt werden. „Dieser Schritt ist richtig aufregend, denn hier kann nochmal so einiges anders laufen als geplant!“, sagt Daniel. Wir sind richtig beeindruckt, was alles dazu gehört!

Mittlerweile arbeitet Daniel an einem Forschungsinstitut eines großen Automobilherstellers und beschäftigt sich dort weiterhin mit künstlicher Intelligenz, Robotik und der Interaktion zwischen Menschen und Maschinen. Obwohl einiges natürlich ganz anders ist als an der Uni: seine Vorkenntnis und Forschung haben trotzdem sehr weitergeholfen. Wir bedanken uns für die tollen Einblicke in seine Forschung und sind gespannt, wohin ihn seine berufliche Laufbahn noch führen wird!

Und sonst so? Weitere Beispiele für das Thema KI im Unialltag

Laura,
Data and Discourse Studies M.A.

Mich hat im Umgang mit KI besonders fasziniert, dass es so viele grundverschiedene Bereiche gibt, in denen KI eingesetzt werden kann. KI ermöglicht völlig neue Ansätze mit Datenmaterial umzugehen und kommt mittlerweile auch außerhalb der Forschung im Alltag oft zum Einsatz.

Portrait TU Darmstadt Ambassador Laura
Bild: Privat

Laura studiert Data and Discourse Studies, ein interdisziplinärer Studiengang, der sich mit Sprachanalyse beschäftigt und diese mit digitalen und informatischen Ansätzen verzahnt – klingt spannend, ist es auch! Auch Laura findet, dass künstliche Intelligenz ein vielversprechendes technisches Feld ist, das in Zukunft viele Dinge in der Forschung, Wirtschaft und unserem Privatleben verändern wird. „Mir ist KI das erste Mal in meinem Studium im Zusammenhang mit Sprachforschung begegnet. So können z. B. KIs programmiert werden, welche verschiedene Texte, bspw. Tweets generieren können“, berichtet sie. Da sie in ihrem Studium einen geisteswissenschaftlichen Schwerpunkt hat, interessiert sie sich besonders für die Möglichkeiten, wie KI in den Forschungsfeldern der digitalen Geisteswissenschaften hilfreich sein kann, um z. B. große Datenmengen zu verarbeiten.

Polina,
Linguistic and Literary Computing M.A.

Ich bin mir sicher, dass KI sich schnell weiterentwickeln und der KI-Einsatz exponentiell wachsen wird. Außerdem kann ich mir vorstellen, dass die KI immer mehr Branchen betreffen wird, was ich als eine große Bereicherung sehe

 Portrait Ambassador Polina
Bild: Britta Hüning

Auch Studentin Polina hat einen eher geisteswissenschaftlichen Hintergrund. Aber auch in ihrem Studiengang, Linguistic and Literary Computing, ist sie mit KI schon oft in Berührung gekommen. In den NLP (Natural Language Processing) Kursen, die sie besucht, geht es darum, was in der Sprachforschung auf welche Art und Weise automatisiert werden kann. „Beispielsweise haben wir gelernt, wie ein Spam-Filter und eine automatische Rechtschreibkorrektur funktionieren, warum Google Translate nicht immer die gleiche Übersetzung bei demselben Text liefert oder wie bei einem Sprachassistenten der Eindruck entstehen könnte, er würde uns wirklich verstehen. Und vieles mehr!“ Das sind mal echt alltagsnahe Beispiele für KI in unserem Leben, oder?

Ganz besonders interessieren Polina die ethischen Aspekte, die in der KI-Forschung und unter anderem im NLP-Bereich immer mitberücksichtigt werden müssen. Bei der Entwicklung eines Chatbots oder eines Sprachassistenten, der mit Menschen kommunizieren soll, werden viele ethische Fragen gestellt. Wie sollen sie auf Provokationen, Manipulationen oder Beleidigungen reagieren? Wie gehen sie mit Hate Speech um? Wie kann man diverse Bias, also Vorurteile oder Annahmen, die aus den vorhandenen Daten von der KI automatisch mitgelernt werden, vermeiden oder zumindest minimieren? Das sind spannende Fragen, die in der KI-Forschung für rege Diskussion sorgen.

Dr. Georgia Chalvatzaki,
Leiterin der Forschungsgruppe iROSA

Meine Forschungsvision ist es, auf diesen bedeutenden Fortschritten aufzubauen, um endlich die Vision von verkörperten KI-Systemen zu erreichen, die den Menschen bei alltäglichen Aufgaben unterstützen.“

Dr. Georgia Chalvatzak with the robot TIA Go
Bild: Katrin Binner

Beim Gedanken an Roboter denken wir oft an humanoide Assistenten: Wer hat sich noch nicht vorgestellt, dass ein Roboter kocht, putzt und aufräumt, damit wir selbst mehr Freizeit haben?! Diesem Traum versucht Dr. Georgia Chalvatzaki mit ihrem Team iROSA an der TU Darmstadt ein Stückchen näher zu kommen. „Ich bin damit aufgewachsen, Zeichentrickfilme mit Robotern wie Rosey von den Jetsons zu sehen. Ich habe mir vorgestellt, wie außergewöhnlich unser Leben wäre, wenn wir Roboterassistenten hätten, die sich um den Haushalt und die älteren Menschen kümmern und uns mehr Zeit für Bildung, Hobbys und Familie und Freunden lassen würden.“ Leider sind wir heute noch nicht so weit, denn zukünftige Assistenzroboter mit künstlicher Intelligenz müssen viele verschiedene Aufgaben im Haushalt selbstständig erledigen und zuverlässig mit Menschen interagieren. Bisher gibt es zwar viele Fortschritte in der Forschung im Bereich KI und Robotik, die Navigation von mobilen Robotern und das Bewegen oder Bedienen von Gegenständen funktioniert auch schon ganz gut, ist aber immer noch auf bestimmte Objekte beschränkt und sehr auf einzelne Aufgaben spezialisiert. Deshalb arbeitet Georgia Chalvatzaki weiter an ihrem großen Traum: „In iROSA entwickeln wir Methoden, die KI und klassische Robotik kombinieren, damit unsere Roboter die reale Welt wahrnehmen, mit Objekten in ihrer Umgebung interagieren und lernen, Haushaltsaufgaben auszuführen, wie das Aufsammeln von auf den Boden geworfenem Spielzeug oder das Eindecken des Esstisches. Außerdem versuchen wir, auch menschliches Verhalten zu modellieren, um zu lernen, wie der Roboter menschlichen Bedürfnissen gerecht werden kann." Also wir sind schon überzeugt und brauchen unbedingt bald so einen Roboter!

Euer Interesse ist geweckt? Wir haben euch einige interessante Links zum Thema bereitgestellt, die euch weiterhelfen, wenn ihr Lust auf das Thema KI, Machine Learning und Co. habt. Euch interessieren die technischen Voraussetzungen und physischen Roboter, auf denen die Programme später laufen, noch viel mehr? Dann schaut unbedingt bei unseren Blogbeiträgen zu den Fachbereichen Maschinenbau und Elektrotechnik vorbei!

Studiengänge rund um künstliche Intelligenz

Klar, den meisten fällt wohl sofort der Studiengang Informatik ein, wenn sie an Roboter und künstliche Intelligenz denken. Aber das Thema ist so übergreifend relevant, dass neben den klassischen Studiengängen Informatik, Informationssystemtechnik und Maschinenbau auch viele andere Fachbereiche Studiengänge, Vorlesungen und Forschungsprojekte rund um KI anbieten. Hier eine Auswahl an Studiengängen, die sich unter anderem mit KI beschäftigen:

  • Informatik B.Sc. / M.Sc. – Die Informatik beschäftigt sich mit der Darstellung, Speicherung, Übertragung und systematischen Verarbeitung von Informationen. Neben Mathe stehen auch die Analyse, Gestaltung, Anpassung und Anwendung von Kommunikations- und Informationssystemen auf dem Lehrplan.
  • Autonome Systeme M.Sc. – Dieser spezialisierte Masterstudiengang fokussiert auf die Grundlagen und Anwendungen technischer Autonomer Systeme, beispielsweise intelligenter Roboter, gekennzeichnet durch unterschiedliche sensorbasierte Perzeptions- und aktuatorbasierte physische Interaktionsfähigkeiten.
  • Linguistic and Literary Computing M.A. – Der bilinguale Studiengang vermittelt Kenntnisse digitaler Ressourcen, Infrastrukturen und Verfahren in Verbindung mit philologischen Theorien und Ansätzen. Der Studiengang ist sowohl philologisch-linguistisch wie auch literaturwissenschaftlich ausgerichtet.
  • Cognitive Science B.A. – Die Kognitionswissenschaft geht davon aus, dass der menschliche Geist im Wesentlichen ein Informationsverarbeitungssystem ist. Kognitionswissenschaftler:innen versuchen zu verstehen, auf welche Weise der Verstand Informationen verarbeitet, um intelligentes Verhalten zu erzeugen. Sie beschreiben das menschliche Verhalten mit Methoden der experimentellen Psychologie und der Informatik, und möchten die grundlegende Informationsverarbeitung verstehen.
  • Maschinenbau B.Sc. / M.Sc. – Hier geht es um die Konzeption und den Bau von Maschinen und Anlagen aller Art. Eine fundierte Grundlagenausbildung in Mathematik und Mechanik durch Werkstoffkunde, Mechatronik, rechnergestützte Konstruktion, Thermodynamik eröffnet euch später viele Wahlmöglichkeiten, um euer eigenes Profil nach euren individuellen Interessen aufzubauen.
  • Elektrotechnik- und Informationstechnik B.Sc../ M.Sc. – Hier erlernen Studierende die Planung und Realisierung elektrotechnischer und informationstechnischer Komponenten und Systeme. In den ersten vier Semestern erhaltet ihr eine breite wissenschaftliche Ausbildung in den mathematischen, naturwissenschaftlichen und technischen Grundlagen, werdet also zu richtigen Allroundern ausgebildet.
  • Internet- und Web-basierte SystemeM.Sc. – Hier geht es vor allem um globale Netzwerke, denn diese sind zentraler Bestandteil komplexer IT-gestützter Systeme und zunehmend Teil unserer Berufs- und Alltagskultur. Im Wahlbereich könnt ihr euch unter anderem in den Themengebieten Informations- und Sprachverarbeitung und Web- und Text-basierte Systeme vertiefen.
  • InformationssystemtechnikB.Sc. – Dieser Studiengang ist interdisziplinär ausgerichtet und bildet die Schnittstelle von Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik. Hier geht es um komplexe Informationssysteme, wie wir sie in Alltagsprodukten jeden Tag nutzen.
  • Visual ComputingM.Sc. – Der Studiengang vertieft Fähigkeiten und Kenntnisse über die Informationserarbeitung insbesondere im Bereich digitaler Bilder und visueller Modelle.
  • Technik und PhilosophieM.A. – Absolvent:innen eines ingenieurwissenschaftlichen, naturwissenschaftlichen oder mathematischen Fachs können mit diesem Masterstudiengang ihre Technik-Kompetenzen erweitern. Im Zentrum stehen dabei Inhalte wie Technikphilosophie und Technikethik sowie das Verständnis für Fragen der Technikgestaltung mit allen gesellschaftlichen und ökologischen Auswirkungen.
  • Data and Discourse StudiesM.A. – Dieser interdisziplinäre und internationale Studiengang beschäftigt sich mit Diskursen, also mit dem Verhältnis von Sprache, Wissen und Gesellschaft, und analysiert diese. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Forschungsdaten in Form von gesprochener Sprache und schriftlichen Texte, die mit digitalen und informatischen Ansätzen ausgewertet werden, zum Beispiel im Bereich der Sprachanalyse.

Eine ganze Menge, oder? Darüber hinaus beschäftigen sich auch viele andere Studiengänge wie z. B. Physik, Biologie, Linguistik, Philosophie oder Psychologie zum Teil mit künstlicher Intelligenz oder bieten einen Einstieg in das Feld! Informiert euch doch einfach mal bei eurem Fachbereich, wenn dieses faszinierende Thema euer Interesse geweckt hat.

Bild: privat

Daniel, Informatik (TU Darmstadt Alumni)

Gude, ich bin Daniel und habe zwischen 2008 und 2020 meine Zeit am Fachbereich Informatik an der TU Darmstadt verbracht und bin nach meinem Bachelor, Master und Promotion nun als Senior Scientist am Honda Research Institute Europe tätig. Mein Forschungsinteresse liegt im Bereich der künstlichen Intelligenz und Robotik und ist auch der entscheidende Faktor für die lange Zeit an der TU, die eine einzigartige Breite (und Tiefe) in diesem Bereich vorweisen kann.

Portrait TU Darmstadt Ambassador Laura
Bild: Privat

Laura

Hallo, mein Name ist Laura und ich studiere Data and Discourse Studies. Den Studiengang habe ich gewählt, weil ich ein großes Interesse an der Verbindung informatischer Tools mit geisteswissenschaftlicher Forschung bin. Zudem ist der Studiengang der einzige seiner Art weltweit.

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 Portrait Ambassador Polina
Bild: Britta Hüning

Polina

Hey, ich bin Polina und studiere Linguistic and Literary Computing im Master. Der Studiengang ist stark interdisziplinär ausgerichtet, was einerseits herausfordernd und sehr spannend ist, andererseits exzellente Zukunftsaussichten bietet. Mir gefällt die Mischung aus der Sprachwissenschaft und Informatik sowie die Möglichkeit, in zwei Sprachen – Deutsch und Englisch – zu studieren.

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