Das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (MPI-IS) ist ein Forschungsinstitut der Max-Planck-Gesellschaft, das am 18. März 2011 gegründet wurde. Mit Standorten in Stuttgart und Tübingen betreibt es interdisziplinäre Forschung auf dem Gebiet intelligenter Systeme und untersucht, wie Systeme wahrnehmen, lernen und interagieren. Das Institut verfolgt das Ziel, Forschung in Hardware, Software und Theorie zu kombinieren, um Technologien zu entwickeln, die der Gesellschaft zugutekommen, und erforscht, wie rechnerische, physikalische und soziale Intelligenz komplexe Probleme der realen Welt lösen können.
Die Forschung am MPI-IS ist in sechs Abteilungen und zahlreiche unabhängige Forschungsgruppen organisiert, die jeweils von Fakultätsmitgliedern geleitet werden, darunter Direktoren, Gruppenleiter und Max-Planck-Fellows. Die Arbeit des Instituts umfasst Themen aus maschinellem Lernen, Robotik und Computer Vision, mit einem starken Schwerpunkt auf interdisziplinärer Zusammenarbeit.
Forschungsabteilungen
Die sechs Abteilungen des Instituts decken eine Reihe von Themen ab. Die Abteilung Empirische Inferenz, geleitet von Bernhard Schölkopf in Tübingen, konzentriert sich auf kausale Inferenz und Maschinenlern-Theorie. Die Abteilung Haptische Intelligenz, geleitet von Katherine Kuchenbecker in Stuttgart, untersucht Berührung und haptisches Feedback in der Mensch-Maschine-Interaktion. Die Abteilung Wahrnehmende Systeme, geleitet von Michael J. Black in Tübingen, arbeitet an Computer Vision und Modellen menschlicher Wahrnehmung. Die Abteilung Roboter-Materialien und physikalische Intelligenz, geleitet von Christoph Keplinger in Stuttgart, entwickelt weiche Robotik und adaptive Materialien. Die Abteilung Soziale Grundlagen der Berechnung, geleitet von Moritz Hardt in Tübingen, untersucht die gesellschaftlichen Auswirkungen von Algorithmen und datengetriebenen Systemen.
Forschungsgruppen und Fellows
Das MPI-IS beherbergt zahlreiche unabhängige Forschungsgruppen, die sich mit spezifischen Themen befassen. Dazu gehören die Gruppe KI-Sicherheit und Alignment, geleitet von Maksym Andriushchenko, die Gruppe Robustes Maschinelles Lernen, geleitet von Wieland Brendel, und die Gruppe Sicherheits- und Effizienz-ausgerichtetes Lernen, geleitet von Jonas Geiping, alle in Tübingen. Weitere Gruppen konzentrieren sich auf Bereiche wie biomimetische Materialien, Cyborg-Robotik und die menschlichen Aspekte des maschinellen Lernens. Das Institut unterstützt außerdem Max-Planck-Fellow-Gruppen, darunter die Gruppe Intelligentes Bauen und Gebäudesysteme, geleitet von Achim Menges, und die Gruppe Interaktives Lernen, geleitet von Andreas Krause, die in Zusammenarbeit mit der ETH Zürich arbeitet.
Max-Planck-ETH-Zentrum für Lernende Systeme
Das MPI-IS und die ETH Zürich kooperieren über das Max-Planck-ETH-Zentrum für Lernende Systeme (CLS), das als erstes gemeinsames Promotionsprogramm zwischen der ETH Zürich und der Max-Planck-Gesellschaft gegründet wurde. Seit seiner Gründung im Jahr 2015 hat das Programm 112 Doktoranden und Postdoktoranden als Fellows oder assoziierte Fellows aufgenommen. Im Jahr 2019 zählte das CLS 50 Direktoren, Professoren und Forschungsgruppenleiter zu seinen Mitgliedern. Im Juli 2019 vereinbarten die Max-Planck-Gesellschaft und die ETH Zürich, die Finanzierung des Programms bis 2025 zu verlängern.
Cyber Valley und ELLIS
Seit Dezember 2016 ist das MPI-IS Teil des Forschungsnetzwerks Cyber Valley, zu dem die Universität Stuttgart, die Universität Tübingen, die Fraunhofer-Gesellschaft, das Land Baden-Württemberg und sieben Industriepartner gehören: Amazon, BMW Group, Daimler AG, IAV GmbH, Porsche AG, Robert Bosch GmbH und ZF Friedrichshafen AG. Cyber Valley wird außerdem von mehreren Stiftungen unterstützt, darunter die Christian-Bürkert-Stiftung und die Carl-Zeiss-Stiftung. Im Jahr 2018 half das MPI-IS bei der Gründung des European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS), einer Initiative zur Stärkung der Rolle Europas in der globalen Forschung zu künstlicher Intelligenz.
Siehe auch
- Listen von Open-Source-Software für künstliche Intelligenz
- Vergleich von Deep-Learning-Software
- Vergleich von Maschinenlern-Software