Für Professor Pfander war die ICCHA eine Chance, das MIDS international zu etablieren. „Durch das Ausrichten dieser Veranstaltung konnten wir Experten von allen Kontinenten – mit Ausnahme der Antarktis – nach Ingolstadt holen. Wir erhielten nicht nur zu den Inhalten, sondern auch zum Austragungsort außerordentlich positives Feedback.“ Aus Sicht von Prof. Dr. Holger Rauhut von der RWTH Aachen Universität eine gute Gelegenheit zum Netzwerken: „Es waren sehr interessante Vorträge – jetzt nach der ganzen Zeit mit Zoom war es doch sehr schön, sich im Hörsaal und auch in der Kaffeepause zu unterhalten.“
Besonders inspirierend empfand Prof. Jared Tanner von der University of Oxford die interdisziplinäre Atmosphäre der ICCHA: „Maschinelles Lernen ist ein sehr vielseitiges Gebiet.“ Dabei arbeiten beispielsweise Experten und Expertinnen aus den Bereichen Mathematik, Informatik und Ingenieurswesen zusammen. „Und nur, wenn sie an einem Ort zusammenkommen, haben sie eine Chance zu lernen, wie sich das Gebiet so schnell wie möglich voranbringen lässt.“
Eine Ansicht, die Prof. Dr. Helmut Bölcskei von der ETH Zürich teilt: „Die harmonische Analyse hat das große Glück, mittlerweile auch in der künstlichen Intelligenz das theoretische Fundament zu liefern, und jetzt hoffen wir, dass das Verstehen in die nächste Phase gehen kann und wir auch Beiträge in der Praxis entsprechend dirigieren können.“
Am Rande der ICCHA kamen Mitglieder des Forschungsverbunds „Resource Aware Artificial Intelligence for Future Technologies“ der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, der KU, der Technischen Universität München sowie der Universität Bayreuth erstmals zusammen. Sie koordinierten dabei weitere gemeinsame Aktivitäten und Workshops; ein wichtiger Schritt für den Ausbau des maschinellen Lernens, wie Prof. Pfander schildert: „Maschinelles Lernen ist ein sich schnell entwickelndes, hoch relevantes Forschungsgebiet. Ein maximaler Beitrag zu diesem Thema muss auf einer Kollaboration mehrerer Partner basieren.“ Daher finanziert die HighTech Agenda Bayerns im Rahmen des Forschungsverbunds viele Professoren und Professorinnen auf dem Gebiet – beispielsweise Prof. Dr. Felix Voigtlaenders Tätigkeit als Inhaber des Lehrstuhls für Reliable Machine Learning an der KU.