MIDS Logo

Herzlich Willkommen auf der Seite des Lehrstuhls für Reliable Machine Learning

Machine Learning Laptop
© colourbox.de

Der Lehrstuhl "Reliable Machine Learning" erforscht die Eigenschaften von Machine Learning Algorithmen. Angesichts des Erfolgs von Deep Learning Methoden in Anwendungen wie Bilderkennung, Spracherkennung und automatischer Übersetzung sind vor allem die Eigenschaften von Neuronalen Netzen von Interesse.

Auch wenn ein trainiertes neuronales Netz z.B. bei der Bilderkennung auf realen Daten sehr gute Ergebnisse liefert, wurde empirisch wiederholt eine Anfälligkeit für sogenannte "adversarial examples" festgestellt: Eine minimale (für den Menschen nicht wahrnehmbare) Änderung der Eingabedaten kann das neuronale Netz dazu bringen, eine falsche Ausgabe zu liefern.

Ein wichtiges Forschungsthema des Lehrstuhls ist deshalb, die Gründe für die Existenz solcher adversarial examples (also für die Instabilität von trainierten neuronalen Netzen) mathematisch zu verstehen, um aufbauend auf diesem Verständnis Methoden zu entwickeln, die beweisbar robuste neuronale Netze produzieren.

Die Forschung des Lehrstuhls wird auch im Rahmen des Emmy Noether Projekts "Stability and Solvability in Deep Learning" gefördert.

Forschungsthemen des Lehrstuhls für Reliable Machine Learning

Über uns

Prof. Voigtlaender stellt sich und den Lehrstuhl vor

Vorschaubild Felix Voigtlaender

Bitte beachten Sie: Durch Klicken auf die Bildfläche geben Sie Ihre Einwilligung, dass Videoinhalte von YouTube nachgeladen, Cookies von YouTube/Google auf Ihrem IT-System gespeichert und personenbezogene Daten wie Ihre IP-Adresse an Google weitergegeben werden. Klicken Sie nach Beendigung des Videoinhaltes auf ein anderes Video, öffnet sich in einem neuen Tab Ihres Browsers YouTube und erfasst weitere Daten von Ihnen. Weitere Informationen finden Sie in unseren Datenschutzhinweisen und unter Google Privacy .

Neuigkeiten aus der Mathematik

MIDS researchers at WMO data assimilation symposium in Nanjing

Prof. Dr. Tijana Janjić, Tatsiana Bardachova and Catherine George (Chair in Data Assimilation) represented MIDS at the joint meeting of the 8th World Meteorological Organization (WMO) Symposium on Data Assimilation and the 12th International Symposium on Data Assimilation (ISDA), held at Nanjing University, China, from 31 August to 4 September 2026.

Prof. Janjić gave an oral presentation on research done together with Tatsiana Bardachova and two MIDS students Andrei Dolmatov and Elisabeth Schönau entitled “Uncertainty quantification in convective scale data assimilation”. PhD students Tatsiana Bardachova and Catherine George presented their research in poster sessions. The meeting brought together researchers and practitioners to discuss the combination of observations and numerical models to improve estimates and predictions of the Earth system.

WMO 2026 Tijana Janjic

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

MIDS Logo

Der Lehrstuhl für Reliable Machine Learning ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
Finden Sie alle Informationen rund um das MIDS hier.