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Deep-Learning-Algorithmen sind sehr gut darin, bestimmte Objekte wie einen Hund oder ein Auto in einem Bild zu erkennen. Aber wie funktioniert das eigentlich? Meistens bleiben die Mechanismen, die der Entscheidung eines Algorithmus zugrunde liegen, undurchsichtig. Wie wäre es, wenn wir einen solchen Black-Box-Algorithmus intuitiv erklären und dabei sogar daraus lernen könnten?

Ein 3D-Verständnis unserer Welt ist essentiell für zahlreiche Anwendungen im Bereich der erweiterten und virtuellen Realität, sowie für Simulationen. 3D-Trainingsdaten sind jedoch schwer zu beschaffen. Daher entwickeln wir einen Algorithmus zur Erstellung von 3D-Grafiken, der nur mit 2D-Bildern trainiert werden kann. Indem wir unseren Algorithmus so gestalten, dass er 3D-Daten effizient darstellen kann, halten wir den Rechenaufwand niedrig genug um den Übergang von 2D-Bildern zu 3D-Grafiken zu ermöglichen.

Dass Algorithmen viele Dinge können, verblüfft uns nicht mehr. Nun können sie angeblich auch “erklären”. Aber wollen wir das?

Diffusionsprozesse in der Natur sind hochkomplex, und Wissenschaftler arbeiten daran, sie im Detail zu verstehen. Mit einem neuen, von der Physik inspirierten künstlichen neuronalen Netz können wir solche Prozesse jetzt viel genauer modellieren und vorhersagen als bisher möglich.

Eines Tages werden uns Maschinen vielleicht zur Arbeit fahren. In ungewohnten Situationen oder bei verrauschten Daten kommen sie heute allerdings noch ins Straucheln. Das liegt daran, dass Maschinen die Welt ganz anders sehen als wir Menschen. Diese Lücke beginnt sich aber zu schließen.

Forschende trainieren ein neuronales Netz darauf, in nur wenigen Sekunden die Eigenschaften verschmelzender schwarzen Löcher anhand der abgestrahlten Gravitationswellen präzise abzuschätzen. Das Netzwerk bestimmt die Massen und Eigendrehimpulse der schwarzen Löcher, sowie wo am Himmel, in welchem Winkel und wie weit von der Erde entfernt die Verschmelzung stattgefunden hat.

Mit hunderten Forschenden aus aller Welt haben wir die Eigenschaften verschiedener Neuronentypen von Mäusen, Affen und Menschen untersucht. Dabei haben wir neueste experimentelle Techniken und Methoden aus dem Maschinellen Lernen zur Datenanalyse verwendet. Das Ergebnis ist ein einzigartiger Überblick über den motorischen Kortex und dessen Entwicklung im Laufe der Evolution.

Die Einzelmolekül-Lokalisierungsmikroskopie ist eine leistungsstarke Methode, um zelluläre Strukturen mit Nanometerauflösung abzubilden. Wir haben DECODE entwickelt, einen auf Deep Learning basierenden Analysealgorithmus, der diese Technik schneller und noch präziser macht.

Computermodelle sind ein hervorragendes Werkzeug für die Analyse neuronaler Mechanismen. Doch die Modelle auf die Gehirnaktivität abzustimmen, ist eine große Herausforderung. Wir haben ein Werkzeug entwickelt, das diesen Prozess durch maschinelles Lernen automatisiert, und mit ihm eine Simulationsumgebung für ein Netzhautimplantat geschaffen.

Für Landwirtinnen und Landwirte ist es tagtäglich eine Herausforderung, dass sich Böden räumlich stark unterscheiden. Maschinelles Lernen kann die Kartierung von Bodeneigenschaften verbessern, sodass Landwirte das Düngen und Bewässern zeit- und kosteneffizient planen können.