mastodon 4.7.3Cluster of Excellence Machine Learning: New Perspectives for Science at the University of Tübingen @unituebingen@bawü.social. Funded by DFG. Our Blog: machinelearningforscience.de
Wie denken Menschen in Baden-Württemberg über das Thema KI, und was würden sie Politik und Forschung dazu gern mitteilen? Um das herauszufinden, hat die Universität Tübingen den Bürgerrat „KI und Freiheit“ auf den Weg gebracht. Mehr auf unserem Blog: https://www.machinelearningforscience.de/buergerrat-ki-und-freiheit/ @rhetai@mstdn.social @unituebingen@xn--baw-joa.social
"No one looks at an object for more than three minutes. In those three minutes, the message has to come across."
Do you know what is important when making an #exhibition?And how do you transfer digital processes, like algorithms, into analog exhibits?
We spoke to three students who participated in the #MakingOf the exhibition "Cyber and the City: Artificial Intelligence moves Tübingen" Read the interview in our #blog now: https://www.machinelearningforscience.de/en/how-to-put-on-an-exhibition/
How do you engage the public in a discourse on scientific topics? We tried a new #SciComm approach with te.ma: scientists and journalists work together to facilitate the understanding of scientific contents.
Read more in our latest #blogpost: https://www.machinelearningforscience.de/en/new-directions-in-science-communication-the-themed-channel-ai-and-sustainability/
@unituebingen@xn--baw-joa.social @rhetai@mstdn.social @mlcolab@fediscience.org
Looking forward to this talk by Daniel Durstewitz
@DurstewitzLab@mathstodon.xyz in our Cluster Colloquium! Tomorrow, Thursday, 16 November, at 11 am here in Tübingen. Abstract and more information: https://uni-tuebingen.de/en/research/core-research/cluster-of-excellence-machine-learning/events/events/#c929659
Join us this Tuesday, March 26, at 3 pm for the kick-off event of our new talk and workshop series "Healthy Minds in Academia". It's such an important topic - a big thank you to the organizers Nina Effenberger and Janne Lappalainen for putting this together. More info: https://uni-tuebingen.de/en/165313#c1994421
Our member Philipp Hennig has received an #ERC Consolidator Grant 🎉🎉 🎉. With his ANUBIS project, he aims to manage the computing resources of scientific AI applications comprehensively and consistently. Find out more: https://uni-tuebingen.de/en/news-default/article/comprehensive-resource-management-and-data-economy-for-artificial-intelligence/
Unser interaktives Exponat "IN-ML-OUT" zum Thema #KI und #Windenergie ist ab jetzt bis 14. Januar im Stadtmuseum Tübingen zu sehen. Kommt vorbei und probiert es aus! Immer samstags zw. 14 u. 17 Uhr sind Mitarbeitende von @rhetai@mstdn.social bzw. unserem Cluster vor Ort, um mit euch ins Gespräch zu kommen. @nnludwig@mastodon.green @unituebingen@xn--baw-joa.social
Initially explorative, then increasingly goal-oriented: that’s the learning process of children as they grow older. #MachineLearning #algorithms show a similar #optimization process. But do humans and algorithms actually learn alike?
The new #blogarticle of the Cluster of Excellence "Machine Learning: New Perspectives for Science" shows intriguing parallels and important differences between human development and machine learning algorithms.
Learn more on this here: https://www.machinelearningforscience.de/en/do-humans-and-algorithms-learn-alike/
What do people in Baden-Württemberg think about AI and what would they like to tell politicians and researchers? The @unituebingen established the "AI and Freedom" citizens' council, run by @rhetai, to answer precisely these questions. Read more on our blog: https://www.machinelearningforscience.de/en/ai-and-freedom-citizens-council/
New on our blog: @bedartha wants to build a bridge between #climatescience and machinelearning. With his interdisciplinary group @MachineClimate he seeks to better understand the monsoons and the El Niño: https://machinelearningforscience.de/en/better-understanding-the-monsoons-and-the-el-nino/
"Stadt, Land, KI. Wie Cyber Valley & Amazon Tübingen prägen": Heute Abend, 19 Uhr, spricht der Kulturwissenschaftler Tim Schaffarczik in der Tübinger Westspitze zu diesem Thema. Eine Veranstaltung des Kreisverbands Tübingen der Grünen: https://www.gruene-tuebingen.de/termine/termin/ki-und-wir-politischer-protest-und-was-wir-daraus-lernen-koennen
Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) finden bereits vielerorts im Alltag Anwendung. Parallel arbeitet die #EU an einer #Verordnung zur #Regulierung von #KI, um möglichen Risiken für die Gesellschaft vorzubeugen. Diese will die Hersteller in die Pflicht nehmen, politische Verantwortung für Ihre Technologie zu übernehmen.
Doch reicht #Selbstregulierung aus? Und ist das Risikopotenzial von KI in den Medien unterschätzt worden?
Mehr dazu im Interview mit Paul Nemitz: https://te.ma/art/yu5hji/nemitz-ki-verordnung-demokratie/
Zunächst explorativ, dann zunehmend zielgerichtet: dieser Vorgang lässt sich im #Lernverhalten von Kindern beim Älterwerden beobachten. #Algorithmen des Maschinellen Lernens zeigen einen ähnlichen #Optimierungsprozess. Aber lernen Menschen und Algorithmen tatsächlich auf die gleiche Weise?
In unserem neuen #Blogartikel zeigen wir verblüffende Parallelen und gravierende Unterschiede zwischen beiden auf: https://www.machinelearningforscience.de/lernen-menschen-und-algorithmen-auf-die-gleiche-weise/
Kann man Hitzewellen oder #Starkregen #vorhersagen und damit Menschenleben retten?
Mithilfe von #ML können sogenannte #Klimanetzwerke erstellt werden, um Zusammenhänge in Klimadatensätzen zu erkennen. Solche Zusammenhänge könnten als „Frühwarnsignal genutzt werden, um Verluste und Schäden zu vermeiden“, so unser Klimawissenschaftler Bedartha Goswami.
Wenn Ihr mehr über Goswamis Forschung erfahren wollt, dann schaut bei te.ma rein: https://te.ma/art/nv1q0j/goswami-klimanetzwerke-wettermuster-televerbindungen/
