ECML PKDD 2026

Das Lamarr-Institut für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ist Gold-Sponsor der diesjährigen Europäischen Konferenz für maschinelles Lernen und Prinzipien und Praxis der Wissensgewinnung aus Datenbanken (ECML PKDD). Als Europas führende Konferenz für maschinelles Lernen und Data Mining bringt die ECML PKDD ein internationales Publikum zusammen, um die neuesten Durchbrüche in den Bereichen KI, Datenwissenschaft und theoretisches maschinelles Lernen zu erörtern. Lernen Sie das Lamarr-Institut kennen und erfahren Sie, wie Sie mit uns zusammenarbeiten können, indem Sie unseren Stand besuchen und vor Ort mit unseren Forschenden ins Gespräch kommen.

Vernetzen mit Lamarr-Forschenden

Forschende des Lamarr-Instituts leisten auf vielfältige Weise einen Beitrag zur ECML PKDD 2026, indem sie ihre spannenden Forschungsergebnisse präsentieren. Sie freuen sich auf anregende Diskussionen und darauf, Sie bei folgenden Gelegenheiten zu treffen:

Forschungsbeiträge und Referent*innen des Lamarr-Instituts

„Grokking Is a Geometric Phase Transition: Archetypal Analysis Reveals Causal Structure in Transformer Representations“
Di, 8. Sep, 12:00–12:15 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Raum II1 | Research Track, S1.05 – Large Language Models I
(Lorenz Sparrenberg)

„Interactive Pareto navigation for deep multi-task learning“
Di, 8. Sep, 12:20–12:35 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Raum II2 | Research Track, S1.03 – Optimization, Bandits & Online Learning I
(Augustina Chidinma Amakor)

„Lift what you can: green online learning with heterogeneous ensembles“
Di, 8. Sep, 14:50–15:10 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Raum II3 | Journal Track, S2.10 – Time Series & Streaming Data I
(Kirsten Köbschall, Sebastian Buschjäger)

„PATIENT+N: Profiling Feature Importance for Focal Epileptic Seizure Onset Detection for New Patients“
Di, 8. Sep, 17:40–17:55 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Raum I2 | Research Track & Journal Track, S3.12 – Interpretability & Explainability II
(Uttam Kumar, Elena Demidova)

„Robust Wearable Analytics under Signal Corruption and Subject Mismatch“
Di, 8. Sep | Gebäude 1, Via Claudio, Raum T4 | PhD Forum
(Gabriela Brüll)

„Visual Exploration of Rule-Based Model Logic“
Mi, 9. Sep, 10:30–17:00 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Halle | Nectar Track, Poster Session
(Natalia and Gennady Andrienko)

„Detecting Stable Cross-Impact Patterns in Bivariate Time Series“
Mi, 9. Sep, 10:45–11:00 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Raum T3 | Nectar Track
(Natalia and Gennady Andrienko)

„Learning Generalized Hessian on Graphs for Continuous Graph Learning“
Mi, 9. Sep, 17:45–18:00 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Raum II3 | Research Track, S3.27 – Representation, Alignment & Generative Learning
(Amitoz Azad, Elena Demidova)

Lamarr Fellowship Projekte

Erfahren Sie mehr über die Projekte unserer Lamarr-Fellows:

„Geometric and Information Compression of Representations in Deep Learning“
Di, 8. Sep, 10:30–10:45 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Raum II3 | Research Track, S1.01 – Representation Learning
(Linara Adilova)

„ASTRA: Adaptive Structure-Aware Post-Hoc Alignment of Knowledge Graph Embeddings“
Mi, 9. Sep, 15:15–15:30 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Raum I3 | Research Track, S2.22 – Neuro-Symbolic Learning
(Duygu Ekinci Birol)

Session Moderator*innen des Lamarr Instituts

Di, 8. Sep, 16:00–18:00 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Raum I1 | Research Track & Journal Track, S3.13 – Federated Learning
(Michael Kamp)

Highlight-Workshop: QCDS 2026

Zu den Highlights des diesjährigen Workshop-Programms gehört der Workshop Quantification and Classification under Dataset Shift (QCDS 2026) am Montag, 7. September 2026, der von Lamarr-Research-Associate Mirko Bunse mitorganisiert wird. Als Nachfolger der Workshop-Reihe Learning to Quantify (LQ) erweitert der QCDS 2026 seinen Schwerpunkt auf das Zusammenspiel von Klassifikation und Quantifizierung, wenn sich Datenverteilungen in realen Anwendungen verändern. Der Workshop bietet Forschenden und Anwender*innen ein gemeinsames Forum, um robuste Methoden des maschinellen Lernens und neue Anwendungsfelder zu diskutieren. Ausgewählte Beiträge des Workshops erhalten zudem die Möglichkeit, in einer Sonderausgabe der Fachzeitschrift Data Mining and Knowledge Discovery (Springer) veröffentlicht zu werden.

Lamarr Workshop-Beiträge

„Explaining the Unsupervised: Human-in-the-Loop Supervision of Iterative Data Grouping“
Mo, 7. Sep, 15:00–15:45 Uhr | Gebäude 1, Via Claudio, Raum T3 | XKDD Workshop
(Natalia and Gennady Andrienko)

„ATWL — A Formal Language for Representing, Comparing, and Reusing Visual Analytics Workflows“
Mo, 7. Sep, 15:05–16:00 pm | Gebäude 1, Via Claudio, Raum I5 | HLDM Workshop
(Natalia and Gennady Andrienko)

„On the Edit Path to GNN Decisions“
Fr, 11. Sep, 14:50–15:10 pm | Gebäude 1, Via Claudio, Raum T1 | MLG Workshop
(Florian Seiffarth)

Ann-Kathrin Oster

Head of Networking zum Profil

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