{"id":15992,"date":"2024-10-25T14:20:18","date_gmt":"2024-10-25T14:20:18","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?p=15992"},"modified":"2024-10-29T16:08:22","modified_gmt":"2024-10-29T16:08:22","slug":"alkhoury-best-student-paper-award","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/news\/alkhoury-best-student-paper-award\/","title":{"rendered":"Lamarr-Forscher Fouad Alkhoury gewinnt Best Student Paper Award bei der Discovery Science 24 Konferenz"},"content":{"rendered":"\n<p>Fouad Alkhoury, Forscher am Lamarr-Institut, wurde bei der diesj\u00e4hrigen Discovery Science 24 Konferenz mit dem <strong>Best Student Paper Award <\/strong>ausgezeichnet. Gemeinsam mit seinem Co-Autor und Lamarr-Alumnus Dr. Pascal Welke von der TU Wien pr\u00e4sentierte Fouad eine innovative Forschungsarbeit mit dem Titel <strong>\u201eSplitting Stump Forests: Compressing Large Random Forest Models for Edge Devices\u201c<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Die ausgezeichnete Forschung stellt eine neue Technik namens <strong>Splitting Stump Forests<\/strong> vor, die gro\u00dfe Random-Forest-Modelle in eine kompakte Form komprimiert, die f\u00fcr speicher- und ressourcenbeschr\u00e4nkte Edge-Ger\u00e4te geeignet ist. Durch die Auswahl entscheidender Knoten und die Kombination von \u00fcberwachten Methoden mit un\u00fcberwachten Balance-Ma\u00dfnahmen bleibt die Vorhersagegenauigkeit des urspr\u00fcnglichen Modells erhalten, w\u00e4hrend dessen Gr\u00f6\u00dfe erheblich reduziert wird. Diese Weiterentwicklung macht KI-Anwendungen an reale Einschr\u00e4nkungen anpassungsf\u00e4higer und ist ein vielversprechender Schritt hin zu <strong>effizienten und leistungsstarken KI-L\u00f6sungen<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Zur Motivation hinter dieser Forschung erkl\u00e4rt Fouad: <em>\u201eDas Ziel ist es, KI effizienter und praktischer f\u00fcr reale Anwendungen zu machen, insbesondere auf ressourcenbeschr\u00e4nkten Ger\u00e4ten. Dieses Ziel stimmt eng mit der Mission des Lamarr-Instituts \u00fcberein, durch leistungsstarke und effiziente KI-Modelle Innovationen voranzutreiben und dabei reale Einschr\u00e4nkungen zu ber\u00fccksichtigen.\u201c<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Der Best Student Paper Award bei der Discovery Science 24 ist eine besondere Anerkennung, da die Konferenz als f\u00fchrend im Bereich der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung und des Austauschs zu innovativen Ans\u00e4tzen in der intelligenten Datenanalyse gilt. Dieser Preis w\u00fcrdigt die Relevanz und den Einfluss von Fouads Forschung in dieser bedeutenden wissenschaftlichen Community.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Weitere Informationen zur Forschung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>F\u00fcr alle, die sich n\u00e4her mit dieser preisgekr\u00f6nten Arbeit befassen m\u00f6chten: Das vollst\u00e4ndige Paper wird bald bei <strong>Springer<\/strong> ver\u00f6ffentlicht. In der Zwischenzeit kann es \u00fcber den folgenden <a href=\"https:\/\/www.mlai.cs.uni-bonn.de\/en\/paper\/alkhoury\/splitting_stump_forests.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Link<\/a> abgerufen werden.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Herzlichen Gl\u00fcckwunsch an Fouad Alkhoury und Dr. Pascal Welke zu dieser herausragenden Leistung!<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Fouad Alkhoury, Forscher am Lamarr-Institut, wurde bei der diesj\u00e4hrigen Discovery Science 24 Konferenz mit dem Best Student Paper Award ausgezeichnet. 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