Rund 85 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Expertinnen und Experten aus der Industrie und Ministeriumsvertretende aus den USA, Israel, Polen, Mexiko, Deutschland sowie dem afrikanischen Kontinent kamen Ende Juli in Kigali zusammen, um sich bei der Machine Learning, Optimization and Applications (MLOA)-Konferenz zu Zukunftstrends und fortgeschrittenen Anwendungen des Maschinellen Lernens und mathematischer Optimierungsmethoden auszutauschen. Mit der Konferenz legten sie den Grundstein für die künftige länderübergreifende Zusammenarbeit.
Forschung
Ressourcen nachhaltig nutzen: Länderübergreifender Austausch zur Optimierung von Prozessen und Systemen
Ziel der Konferenz unter Leitung von Dr. rer. nat. habil. Abebe Geletu W. Selassie, Inhaber des Forschungslehrstuhls für Mathematik und ihre Anwendung am African Institute for Mathematical Sciences (AIMS) in Ruanda, und Prof. Dr.-Ing. habil. Pu Li, Leiter des Fachgebiets Prozessoptimierung der TU Ilmenau, war es, Forschungskapazitäten auszubauen und den länderübergreifenden Wissenstransfer in der Optimierung von Prozessen und Systemen für eine nachhaltige Ressourcennutzung zu fördern.
Innovative Lösungen für Afrika im Blick
AIMS-Präsident Prof. Sam Yala betonte in seiner Begrüßung die Bedeutung von Maschinellem Lernen für verschiedenste Anwendungsbereiche über die Grenzen der Forschung hinaus. Die Konferenz, so Prof. Sam Yala, biete die ideale Plattform, um die nächste Generation afrikanischer Forschender zu fördern. Unter ihnen befänden sich auch immer mehr Frauen, wie der wissenschaftliche Direktor des AIMS Global Network, Prof. Wilfred Ndifon, in seinem Grußwort betonte. Die ruandische Ministerin für Informations- und Kommunikationstechnologie (ICT), Paula Ingabire, unterstrich die Innovationskraft und Vorreiterrolle Ruandas in der Technologiebranche auf dem afrikanischen Kontinent und hob die Idee des Pan-Afrikanismus hervor. Forschungsergebnisse in Ruanda, so die Ministerin, könnten auch als Modell für andere afrikanische Länder dienen. „Bei der MLOA Konferenz werden die Besten aus der ganzen Welt und Afrika zusammengebracht, um innovative Lösungen für Afrika zu thematisieren“, fasste Prof. Abebe Geletu in seiner Begrüßung zusammen.
Maschinelles Lernen für bessere Wasserverteilung und mehr Biodiversität
Vier Plenarvorträge renommierter Wissenschaftler deckten verschiedene Aspekte Maschinellen Lernens und der Optimierung ab: Prof. Lorenz T. Biegler von der Carnegie Mellon University in Pittsburgh diskutierte die Anwendung nichtlinearer Optimierung mit datengetriebenen Modellen. Prof. Boris Mordukhovic von der Wayne State University in Detroit zeigte, wie sich die Variationsanalyse und die numerische Optimierung im Maschinellen Lernen anwenden lassen. Wie sich Maschinelles Lernen nutzen lässt, um Wasserverteilungssysteme zu optimieren, stellte Prof. Avi Ostfeld von der Technion, Haifa in Israel vor. Die vielfältigen Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen in der Biodiversitätsforschung lernten die Konferenzteilnehmenden im abschließendem Vortrag von Prof. Patrick Mäder, Leiter des Fachgebiets Data-intensive Systems and Visualization an der TU Ilmenau, kennen.
Der zweite Konferenztag war den eingereichten Forschungsarbeiten der teilnehmenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler gewidmet. Sie beschäftigten sich unter anderem damit, wie sich Maschinelles Lernen und mathematische Optimierungsmethoden anwenden lassen, um die Rinderhaltung zu verbessern, Prothesen zu modellieren, kontaminierte Wassersysteme zu reinigen, Karies zu erkennen oder geothermische Energie zu speichern. Konferenzleiter Dr. Abebe Geletu ermutigte die Teilnehmenden, sich auch weiterhin eng zu diesen und weiteren Themen auszutauschen.
Am dritten Konferenztag präsentierten Doktoranden des AIMS Research Center in kurzen Vorträgen zu ihren Forschungsarbeiten, wie Maschinelles Lernen eingesetzt werden kann, um satellitengestützte Niederschlagsschätzungen für die afrikanische Regenfeldwirtschaft zu verbessern, und wie die Theorie der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) für die automatische Übersetzung so genannter Low Resource Languages genutzt werden kann – Sprachen aus Ländern, in denen vergleichbar wenig Content online verfügbar ist, wie beispielsweise Swaheli oder Zulu. Zudem besuchten die Konferenzteilnehmenden ein Innovations-Hub für Start-ups und das Integrated Polytechnic Regional College (IPRC), wo sie Einblicke in Schülerprojekte zur Diabetesprävention und zur Sauerstoffversorgung von Patienten erhielten.
Ein bewegender Teil der Konferenz war zudem der Besuch der Gedenkstätte des Genozids 1994, begleitet von einem Überlebenden.
„Besondere Atmosphäre der Zusammenarbeit“
Am Workshop-Tag nach der Konferenz stellten die DAAD-Stipendiaten am AIMS Rwanda ihre Forschungsarbeiten vor, die sie in ihrem ersten Förderungsjahr erarbeitet haben. Themen wie intelligente Regelungstechnik für die Automatisierung solarbetriebener Lebensmittellager, verteilte Regelung mehrerer Mikronetze, intelligente Regelung von Wasserverteilungssystemen und die Entwicklung neuer Simulationssysteme für Lithium-Ionen-Batterien wurden präsentiert.
Diese erste Afrikanische Konferenz für Maschinelles Lernen, Optimierung und ihre Anwendungen in Ruanda war ein großer Erfolg, der eine besondere Atmosphäre der Zusammenarbeit, Kreativität und Begeisterung schuf und den Grundstein für die künftige länderübergreifende Zusammenarbeit gelegt hat
so Prof. Pu Li.
Die Konferenz wurde von der Alexander von Humboldt-Stiftung, dem Deutschen Akademischen Austauschdienst (DAAD) und dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen einer Hochschulkooperation der Technischen Universität Ilmenau und des African Institute for Mathematical Sciences (AIMS) in Ruanda gefördert.
Mehr Informationen: https://www.aims-tuilm-syosu.com/event/conference2023/
