Am Donnerstag, den 15. Januar 2026, wird Prof. Nils Jansen von der Ruhr-Universit\u00e4t Bochum einen Vortrag halten, der Teil des Lamarr KI-Kolloquiums ist, zum Thema \u201eSichere Lernsysteme \u2013 K\u00fcnstliche Intelligenz und formale Methoden\u201c.<\/p>\n\n\n\n
\u00dcber das Lamarr KI-Kolloquium<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u00dcber den Vortrag:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Dieses KI-Kolloquium wird zeigen, wie k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) zu einer disruptiven Kraft in der Gesellschaft geworden ist. Ihre zunehmende Anwendung in sicherheitskritischen Bereichen wie Gesundheitswesen, Verkehr und Milit\u00e4rsystemen unterstreicht die dringende Notwendigkeit eines umfassenden Verst\u00e4ndnisses der Robustheit und Zuverl\u00e4ssigkeit von KI-Entscheidungsprozessen. Die neurosymbolische KI zielt darauf ab, diese Herausforderungen durch die Kombination neuronaler und symbolischer Ans\u00e4tze zu bew\u00e4ltigen, wobei formale Methoden als rigoroses und strukturiertes R\u00fcckgrat f\u00fcr symbolisches Denken dienen. Dieser Vortrag konzentriert sich auf die formale Verifikation, insbesondere die Modellpr\u00fcfung, und ihre Rolle beim Aufbau sicherer und vertrauensw\u00fcrdiger Lernsysteme. W\u00e4hrend das verst\u00e4rkende Lernen (RL) eine autonome Anpassung an unbekannte Umgebungen mit minimalem menschlichem Eingriff verspricht, bleibt sein Einsatz in realen autonomen Systemen aufgrund erheblicher ungel\u00f6ster Herausforderungen begrenzt. Eine der grundlegendsten Herausforderungen ist die Unsicherheit, die sich aus unvollst\u00e4ndigem oder unbekanntem Wissen \u00fcber die Umgebung ergibt. Diese Unsicherheit stellt f\u00fcr zustandsbasierte Verifizierungstechniken wie die Modellpr\u00fcfung eine gro\u00dfe Schwierigkeit dar. Prof. Jansen wird untersuchen, wie verschiedene Formen der Unsicherheit in formale Systemmodelle integriert werden k\u00f6nnen, um Vertrauensw\u00fcrdigkeit, Zuverl\u00e4ssigkeit und Sicherheit im verst\u00e4rkenden Lernen zu erreichen.Die vorgestellte Arbeit reicht von robusten Markov-Entscheidungsprozessen und stochastischen Spielen bis hin zu Multi-Umgebungsmodellen. Dar\u00fcber hinaus beleuchtet der Vortrag den engen Zusammenhang zwischen tiefem (neuronalen) Verst\u00e4rkungslernen und symbolischer, modellbasierter Analyse und Verifizierung sicherheitskritischer Systeme.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n \u00dcber den Vortagenden<\/strong><\/p>\n\n\n\n Nils Jansen ist ordentlicher Professor an der Ruhr-Universit\u00e4t Bochum und leitet den Lehrstuhl f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz und Formale Methoden. Er ist au\u00dferdem ELLIS-Fellow und ordentlicher Professor f\u00fcr sichere und zuverl\u00e4ssige KI an der Radboud-Universit\u00e4t in Nimwegen, Niederlande. Das Ziel seiner Forschung ist es, die Vertrauensw\u00fcrdigkeit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) zu erh\u00f6hen. Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter an der University of Texas in Austin und promovierte mit Auszeichnung an der RWTH Aachen. Er verf\u00fcgt \u00fcber mehrere Stipendien im akademischen und industriellen Bereich, darunter ein ERC-Stipendium mit dem Titel \u201eData-Driven Verification and Learning Under Uncertainty\u201d (DEUCE).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Am Donnerstag, den 15. Januar 2026, wird Prof. Nils Jansen von der Ruhr-Universit\u00e4t Bochum einen Vortrag halten, der Teil des Lamarr KI-Kolloquiums ist, zum Thema \u201eSichere Lernsysteme \u2013 K\u00fcnstliche Intelligenz und formale Methoden\u201c. \u00dcber das Lamarr KI-Kolloquium Die Lamarr KI-Kolloquien, organisiert vom Lamarr-Institut, dem Forschungszentrum Trustworthy Data Science and Security (RC Trust) und dem Zentrum f\u00fcr Datenwissenschaft und Simulation der TU Dortmund (DoDas), bieten f\u00fchrenden Forschern eine Plattform, um bahnbrechende […]<\/p>\n","protected":false},"author":27,"featured_media":11850,"parent":0,"menu_order":0,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[738],"class_list":["post-29095","event","type-event","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","tag-studium"],"acf":[],"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/event\/29095","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/event"}],"about":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/event"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/event\/29095\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11850"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29095"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29095"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29095"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Die Lamarr KI-Kolloquien, organisiert vom Lamarr-Institut, dem Forschungszentrum Trustworthy Data Science and Security (RC Trust) und dem Zentrum f\u00fcr Datenwissenschaft und Simulation der TU Dortmund (DoDas), bieten f\u00fchrenden Forschern eine Plattform, um bahnbrechende Arbeiten auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der k\u00fcnstlichen Intelligenz vorzustellen. Diese 90-min\u00fctigen Veranstaltungen, die in der Regel donnerstags um 10 Uhr c.t. stattfinden, konzentrieren sich im Gegensatz zu anderen Kolloquien auf interaktiven Dialog und internationale Zusammenarbeit und umfassen einst\u00fcndige Vortr\u00e4ge und 30-min\u00fctige Fragerunden. Das Kolloquium wird haupts\u00e4chlich in englischer Sprache abgehalten. Das hybride Format des Kolloquiums gew\u00e4hrleistet, dass alle Interessierten \u00fcber diesen ZOOM-Link <\/a> oder in Person teilnehmen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n