Die Vergabe der Nobelpreise für Physik an John Hopfield und Geoffrey Hinton sowie für Chemie an David Baker, Demis Hassabis und John Jumper markiert einen Meilenstein in der Anerkennung bahnbrechender Technologien, die neuronale Netze und Deep Learning betreffen.
Diese Entwicklungen stehen im Zentrum vieler Forschungsaktivitäten am Department Information Technologies and Digitalisation der FH Salzburg, insbesondere im Applied Data Science Lab.
Ein starkes Zeichen für unsere Forschung
Das Applied Data Science Lab setzt sich intensiv mit der Nutzung neuronaler Netze auseinander, um Lösungen für komplexe Probleme in verschiedensten Bereichen zu entwickeln – von Gesundheitsanwendungen über industrielle Prozesse bis hin zu bis hin zu Beiträgen zur Lösung globaler Herausforderungen mithilfe von KI.
Unsere Ausbildungsstrategie bestätigt
Die Tatsache, dass Geoffrey Hinton, oft als „Großvater des Deep Learnings“ bezeichnet, mit dem Nobelpreis geehrt wurde, ist auch eine Bestätigung unserer Ausbildungsstrategie. Seine wegweisenden Arbeiten sind seit Jahren Teil der Literaturliste für unsere Studierenden. Wir beginnen in unserem Bachelor-Studium mit einer fundierten IT-Grundausbildung, bevor sich die Studierenden in spezialisierten Masterstudiengängen, beispielsweise im Bereich Künstliche Intelligenz, vertiefen.
Mit Programmen wie dem Masterstudium 'AI for Sustainable Technologies' vermitteln die Grundlagen maschinellen Lernens in einer durch die Arbeit der Nobelpreisträger inspirierten Weise. Das breit gefächerte Spektrum an Anwendungsbereichen von KI zeigt auf, dass KI unser Leben in vielfältiger Art und Weise durchdringt. Neben dem Einsatz in kommerziellen Aufgabenbereichen widmen wir uns auch der Anwendung zum Erkenntnisgewinn und in der Wissenschaft.
Verantwortung in der Nutzung von KI
Während die wissenschaftlichen Erfolge und Möglichkeiten von Deep Learning weltweit gefeiert werden, betont Hinton auch die Risiken dieser Technologien. Dazu zählen die automatisierte Überwachung oder die Verbreitung von Fehlinformationen durch große Sprachmodelle. Auch in unserer Forschung legen wir Wert darauf, die ethischen Herausforderungen dieser Entwicklungen zu berücksichtigen und verantwortungsbewusste Anwendungen zu fördern.
“Die Vergabe der Nobelpreise motiviert uns, den eingeschlagenen Weg in Forschung und Lehre weiter zu gehen. Sie bestätigen Relevanz und Zukunftsfähigkeit der kritischen Auseinandersetzung mit Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation.” so Stefan Wegenkittl, Studiengangsleiter und Data Science Experte.
Auf den Punkt gebracht
