Internationale Spitzenforschung im Bereich KI & Optimierung
(Ausgabe 3 / 2024) Das Josef Ressel Zentrum für Robuste Entscheidungen präsentiert 2024 gleich auf drei hochrangigen internationalen Konferenzen Spitzenforschung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und demonstriert auf diese Weise erneut die Forschungsstärke der FHV.
International präsent mit innovativen Lösungen
Das Team des Josef Ressel Zentrums (JRZ) für Robuste Entscheidungen rund um Michael Hellwig ist im Jahr 2024 mit Beiträgen im Feld der Computational Intelligence (CI) auf drei hochrangigen internationalen Konferenzen vertreten. Die Beiträge basieren auf praktischen Problemstellungen der Unternehmenspartner:innen in den Bereichen Spracherkennung, Produktionsplanung und Optimierung und sprechen damit für den Bottom-Up-Ansatz des JRZ, das Probleme aus dem unmittelbaren Unternehmensalltag in den Vordergrund stellt. Die internationale Wahrnehmung der entwickelten Lösungsansätze belegt die Relevanz und Innovationskraft der Forschungsarbeit an der FHV.
Erstmaliges Tabular Questions Answering in deutschsprachigen Dokumenten
Questions Answering (QA) ist eine prominente Aufgabenstellung des Natural Language Processing zum Zweck der Informationsbeschaffung aus Textdokumenten. Der oder die Nutzer:in stellt dabei eine schriftliche Anfrage, die basierend auf einem Quellentext beantwortet wird. Große Sprachmodelle wie GPT-4 oder Llama liefern sehr gute Ergebnisse bei der Beantwortung von Fragen, die sich auf Fließtexte beziehen. Viele Dokumente, etwa Geschäfts- oder Nachhaltigkeitsberichte, enthalten aber Tabellen, deren Einbeziehung in die QA-Aufgabenstellung noch große Schwierigkeiten bereitet. Bisher existieren nur wenige KI-Modelle für tabellarische Daten.
Nun ist es dem Projektmitarbeiter des JRZ Dominik Kowieski gelungen, die hierfür erforderliche Datenbasis zu schaffen und mittels Transfer Learning ein erstes deutschsprachiges Tabular QA-Modell zu erstellen. Die Ergebnisse seiner Forschung präsentierte Dominik im Mai auf der Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024) in Turin.
Entwicklung von Produktionsplanungsalgorithmen und Evolutionäre Strategien
Die Untersuchung von Algorithmen für Produktionsplanungsprobleme gehört ebenfalls zu den Forschungsaktivitäten des JRZ. Der PhD-Student David Hutter betrachtet die Abhängigkeiten aktueller Lösungsverfahren von den charakteristischen Eigenschaften der Planungsprobleme. Zu diesem Zweck analysierte er rund 400 gängige Testprobleme. In der Folge entwickelte er ein adaptives evolutionäres Optimierungsverfahren, das sich besonders bei komplexen Problemen mit kommerziellen Verfahren messen kann. Seine Forschungsergebnisse stellte David auf der weltgrößten Konferenz für CI vor: dem IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2024), der von Ende Juni bis Anfang Juli in Yokohama in Japan stattfand. Seine Arbeit wurde anerkennend mit einem Reisestipendium der IEEE Computational Intelligence Society (CIS) unterstützt.
Außerdem veranschaulichten Hans-Georg Beyer und Michael Hellwig vom JRZ in einem offiziellen Tutorium der WCCI 2024 den Teilnehmenden das Potential von Evolutionären Strategien. Ihre Veranstaltung What you always wanted to know about Evolution Strategies, but never dared to ask gab Einblick in die Relevanz evolutionärer Funktionsprinzipien für Lern- und Optimierungsaufgaben anhand von Computerexperimenten.
Evolutionäre Optimierung unter Nebenbedingungen
Eine dritte wichtige Konferenz findet dieses Jahr im oberösterreichischen Hagenberg statt: Anlässlich der 18th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2024) wird das JRZ im September ein weiteres Tutorium zum Potential von Evolutionären Strategien abhalten. Der Hagenberger Beitrag von Michael Hellwig, Steffen Finck und Hans-Georg Beyer unterstreicht das Potential von Evolutionären Strategien für komplexe Optimierungsprobleme unter Nebenbedingungen, wie sie in den Problemstellungen der Unternehmenspartner:innen im Bereich Risikobewertung oder Produktionsplanung auftreten.
Die interaktive Veranstaltung erlaubt es den Teilnehmenden, in einer Testumgebung unterschiedliche Verfahren auszuprobieren, aus praktischen sowie theoretischen Einsichten zu lernen und so ihr Wissen über das Potential von Evolutionären Strategien für komplexe Optimierungsprobleme zu erweitern.
Spitzenforschung made@FHV
Bereits im ersten Halbjahr 2024 konnte das JRZ für Robuste Entscheidungen bemerkenswerte Fortschritte in den Bereichen Spracherkennung, Produktionsplanung und Optimierung erzielen und sie auf internationalen Konferenzen präsentieren. Ein Highlight war die Schaffung eines Tabular QA-Modells für die deutsche Sprache. Ebenso bemerkenswert: die Untersuchung der Algorithmen für Produktionsplanungsprobleme. Darüber hinaus bot und bietet das JRZ auf der WCCI 2024 und der PPSN 2024 Tutorien an, die die Möglichkeiten von Evolutionären Strategien für komplexe Optimierungsprobleme aufzeigen und den Teilnehmenden praktisch nahebringen.
Forschungszentrum Business Informatics
Josef Ressel Zentrum für Robuste Entscheidungen
Im Überblick: Präsentationen und Tutorien
Dominik Kowieski: TAPASGO: Transfer Learning towards a German-Language Tabular Question Answering Model, Paper, 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), Turin, Italien.
In dem Zusammenhang der Hinweis, dass die Reisekosten vom Verein JUMP zur Förderung der Mobilität von Studierenden der FHV übernommen wurden.
David Hutter: An Interior-point Genetic Algorithm with Restarts for Flexible Job Shop Scheduling Problems, Paper, und Michael Hellwig / Hans-Georg Beyer: What you always wanted to know about Evolution Strategies, but never dared to ask, Tutorium, IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2024), Yokohama, Japan.
Michael Hellwig / Steffen Finck / Hans-Georg Beyer: Zum Potential von Evolutionären Strategien für komplexe Optimierungsprobleme unter Nebenbedingungen, Tutorium, 18th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2024), Hagenberg, Österreich.
