(openPR) Bernhard Schölkopf vom Tübinger MPI für Intelligente Systeme mit Leibniz-Preis 2018 ausgezeichnet und zum ACM Fellow 2017 gewählt
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Tübingen, 14. Dezember 2017. Heute hat die Deutsche Forschungsgemeinschaft die elf Preisträgerinnen und Preisträger des Leibniz-Preises 2018 bekannt gegeben. Dieser bedeutendste deutsche Forschungsförderpreis geht u.a. an den Tübinger Informatiker Prof. Dr. Bernhard Schölkopf, der entscheidende Beiträge zur Theorie und zum Erfolg des „Maschinellen Lernens“ geleistet hat. Mit der gleichen Begründung hat die Association for Computing Machinery (ACM), weltgrößter Verband von Informatikern mit Sitz in New York City, Bernhard Schölkopf zu Beginn dieser Woche zu einem der 54 diesjährigen ACM Fellows gekürt.
Bernhard Schölkopf entwickelt mit seinem Forscherteam neue Lernverfahren, die Strukturen und Gesetzmäßigkeiten in beobachteten Daten erkennen können. Mit den Mitgliedern seiner Forschungsabteilung „Empirische Inferenz“ erforscht er Algorithmen, mit denen sich Computer so programmieren lassen, dass sie flexibel auf neue Situationen reagieren können. Darüber hinaus hat er ein weithin anerkanntes Methodenspektrum etabliert, dessen Anwendungen künftig noch viele spannende Aspekte in der Forschung vorantreiben werden.
Die Methoden sind weltweit führend und kommen nicht nur in Firmen der Informationstechnologie zum Einsatz, sondern spielen auch eine zentrale Rolle bei der Verarbeitung wissenschaftlicher Beobachtungsdaten, insbesondere bei hochdimensionalen Daten und großen Datenmengen. Forschungsfelder in der Medizin, der Biologie und den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften haben von diesen Entwicklungen bereits stark profitiert.
Die DFG begründet: Mit Bernhard Schölkopf erhält ein Informatiker den Leibniz-Preis, der entscheidende Beiträge zur Theorie und zum Erfolg des „Maschinellen Lernens“ geleistet hat. Bereits zu Beginn seiner wissenschaftlichen Laufbahn befasste Schölkopf sich mit sogenannten Support Vector Machines (SVM), die es ermöglichen, Eingabedaten zu klassifizieren. SVM sind dabei keine Maschinen im engeren Sinne – es handelt sich um ein rein mathematisches Verfahren der Mustererkennung. Schölkopf entwickelte einen Algorithmus, der sich eines Kerns oder Kernels bedient, um seine Berechnungen implizit in einem höherdimensionalen Raum auszuführen. Mit dieser eleganten Vereinfachung legte er den Grundstein für den großen Erfolg der SVM. Das Forschungsgebiet dieser „Kern-Maschinen“ gehört heute zu den wichtigsten Paradigmen des maschinellen Lernens. Dabei erkennt das Verfahren Muster in Lerndaten und kann in der Folge auch in zuvor unbekannten Daten diese Muster wiedererkennen. Zuletzt hat Schölkopf sich mit dem wenig erforschten Gebiet der kausalen Inferenz, der Nutzung von Kausalität in statistischen Lernverfahren, befasst. Diese Verfahren könnten in Zukunft eine Basis für zuverlässige intelligente Systeme, wie Roboter oder autonome Fahrzeuge, liefern.
Zur Person: Bernhard Schölkopf, Jahrgang 1968, studierte in Tübingen und London Physik, Mathematik und Philosophie und wurde 1997 an der TU Berlin in Informatik promoviert. Von 2001 bis 2011 war er Direktor und Wissenschaftliches Mitglied am Tübinger Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik. Als einer der Gründungsdirektoren ist Schölkopf seit 2011 Direktor am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen. Schölkopf erhielt zahlreiche herausragende Preise, darunter 2011 den Max-Planck-Forschungspreis, 2012 den Akademiepreis der Berlin-Brandenburgischen Akademie, 2014 folgte der Milner Award der Royal Society in Großbritannien und 2016 wurde er in die Leopoldina berufen.
Weitere Informationen:
- https://is.tuebingen.mpg.de/de/news/bernhard-scholkopf-receives-leibniz-prize-2018
- https://www.mpg.de/leibnizpreise2018
- http://www.dfg.de/service/presse/pressemitteilungen/2017/pressemitteilung_nr_52/index.html
Quelle: idw
