Programme: BMBF-Förderung von Forschungsvorhaben zur automatisierten Analyse von Daten mittels Maschinellen Lernens im Rahmen des Förderprogramms “IKT 2020 – Forschung für Innovationen”

By   /  June 8, 2017  /  Comments Off on Programme: BMBF-Förderung von Forschungsvorhaben zur automatisierten Analyse von Daten mittels Maschinellen Lernens im Rahmen des Förderprogramms “IKT 2020 – Forschung für Innovationen”

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MIL OSI – Source: TU Berlin –

Headline: Programme: BMBF-Förderung von Forschungsvorhaben zur automatisierten Analyse von Daten mittels Maschinellen Lernens im Rahmen des Förderprogramms “IKT 2020 – Forschung für Innovationen”

Mittwoch, 07. Juni 2017…”Aus wissenschaftlicher wie technologischer Sicht wird die erfolgreiche Auswertung extrem großer Datenmengen als notwendiger Beitrag zur Bewältigung gesellschaftlicher Herausforderungen angesehen. Neue Anwendungsbereiche stellen das ML jedoch vor neue Herausforderungen. Diese Herausforderungen müssen adressiert werden, einerseits auf prinzipieller Ebene von induktiven Verfahren (u. a. Nachvollziehbarkeit, Validierbarkeit, Reproduzierbarkeit, Interdeterminismus) anderseits auch bei den Grenzen des ML (u. a. bei minimalen oder sehr großen Datenmengen, bei Lernen mit unsicheren Daten, bei exponentiell wachsendem Rechenaufwand). Weiterhin müssen Anforderungen verschiedener neuer Anwendungen hinsichtlich der Beweisbarkeit, Zuverlässigkeit, Zertifizierbarkeit und Transparenz untersucht werden. […]Gegenstand der FörderungDas BMBF wird im Rahmen der Bekanntmachung Verbundprojekte von Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft in interdisziplinärer Zusammensetzung fördern, die gezielt die beschriebenen Herausforderungen adressieren und eine herausragende Exzellenz im Bereich des ML nachweisen können. […] In der Fördermaßnahme wird die Durchführung von FuE-Vorhaben gefördert, die Bezüge zu einem oder mehreren der folgenden FuE-Themen aufweisen:Robustheit: Techniken, die die Robustheit der Verfahren gegenüber den Eingabedaten erhöhen….Nachvollziehbarkeit und Begründbarkeit: Techniken zur Verbindung induktiver Lernverfahren mit modellbasierten, deduktiven und anderen Ansätzen zur besseren Nachvollziehbarkeit und Begründbarkeit maschineller Lernverfahren….Effizienz: Techniken zur Skalierbarkeit der Algorithmen wie z. B. Verteiltes Lernen.ZuwendungsempfängerAntragsberechtigt sind Hochschulen, Verbünde von Hochschulen und/oder außeruniversitären Forschungseinrichtungen und Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft mit einem herausragenden Kompetenzprofil.”…
Einreichungsfrist: 15.10.2017 (erste Stufe)
Hier finden Sie die vollständige Ausschreibung.
(Quelle: BMBF – Bekanntmachungen)

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