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Newsartikel

Machine Learning Konferenz: Neuerungen und Impulse in Garching

30.04.2024

Vom 8. bis 10. April 2024 trafen sich Forschende in Garching zur ersten „Machine Learning Conference for X-Ray and Neutron-Based Experiments“. Im Mittelpunkt der Konferenz stand die Frage, wie KI-Systeme helfen können, große Datenmengen aus Experimenten auszuwerten und neue Ansätze zu liefern.

Das Konferenzdinner ist ein klassischer Teil von MLZ-Konferenzen (oben links); Gruppenfoto der Konferenzteilnehmenden (oben rechts); die Postersession am Dienstag (unten links); der große Saal des Bürgerhauses Garching während eines Vortrags (unten rechts). © FRM II / TUM
Am dritten Konferenztag hatten die Teilnehmenden die Möglichkeit, die Forschungs-Neutronenquelle FRM II zu besichtigen. © FRM II / TUM

Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) ermöglicht die effiziente Analyse großer Datenmengen und beschleunigt so den Forschungsprozess. Auch im Bereich der Neutronen- und Röntgenexperimente birgt diese Technologie großes Potenzial. Um ML-Experten, Anwender von Neutronen- und Röntgenexperimenten sowie alle, die sich bereits an der Schnittstelle dieser Bereiche arbeiten, zusammenzubringen, hatte das Lawrence Berkeley National Laboratory im April 2023 mit großer positiver Resonanz den „Machine Learning Workshop for X-ray and Neutron Scattering“ veranstaltet.

Begrüßung der Gäste am MLZ
Ein Jahr später lud nun das Heinz Maier-Leibnitz Zentrum (MLZ) zur ersten „Machine Learning Conference for X-Ray and Neutron-Based Experiments“ ein. Der Wissenschaftliche Direktor des FRM II, Prof. Dr. Christian Pfleiderer, und der ehemalige Wissenschaftliche Direktor, Prof. Dr. Peter Müller-Buschbaum, begrüßten die 184 Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die zum Teil bis aus China und den USA angereist waren, in einer einleitenden Rede, bevor auch schon das wissenschaftliche Programm begann.

Keynote-Speaker aus aller Welt
Die ersten beiden Konferenztage fanden im Bürgerhaus Garching statt, wo in insgesamt 32 Vorträgen (davon drei per Videoschalte) aktuelle Forschungsergebnisse präsentiert wurden. Das Themenspektrum war breit gefächert. So beschrieb Dr. Kevin Yager (Brookhaven National Laboratory), wie er maschinelles Lernen nutzt, um Experimente autonom von Computern durchführen zu lassen. Dass generative KI als Unterstützung beim Trainieren von ML-Modellen zur Analyse von Streu- und spektroskopischen Experimenten fungieren kann, zeigte dagegen Andy Sode Anker von der DTU Kopenhagen in seinem Beitrag.

Hands-On Workshops und Reaktorführungen
Am dritten Tag kamen über 60 Besucher auf das Gelände des MLZ am Forschungscampus Garching, um dort an praktischen Workshops zur Anwendung von ML-Modellen und an Führungen durch die Forschungs-Neutronenquelle FRM II teilzunehmen. Letztere bot vor allem Forschenden mit nicht-physikalischem Hintergrund die Möglichkeit, sich ein besseres Bild von einer Großforschungsanlage wie dem FRM II zu machen und sich mit den Experten vor Ort auszutauschen.

Eine Fortsetzung dieses erfolgreich eingeführten Tagungsformats ist bereits für das nächste Jahr in den USA in Planung.

Mehr Informationen:
Hier finden Sie die Konferenz-Website zur “Machine Learning Conference for X-Ray and Neutron-Based Experiments”


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