Der Europäische Forschungsrat fördert Frank Hutters Projekt mit einem „Proof of Concept Grant“
Maschinelle Lernverfahren (ML), die auf der Grundlange von Daten selbstständig Vorhersagen treffen können, sind zu einer Schlüsseltechnologie in der Industrie geworden. Doch kleine und mittlere Unternehmen können sich meist nicht das notwendige Fachwissen leisten und profitieren daher nur bedingt von ML. Prof. Dr. Frank Hutter und sein Team vom Institut für Informatik der Universität Freiburg haben einen mit 150.000 Euro dotierten „Proof of Concept Grant“ des Europäischen Forschungsrats (ERC) eingeworben. Mithilfe der Förderung wollen sie einen Prototyp für Automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML) weiterentwickeln. Bei AutoML handelt es sich um Maschinen, die automatisch herausfinden, wann welche maschinellen Lernverfahren mit welchen Einstellungen gut funktionieren. Der Prototyp soll Laien einen einfachen und erschwinglichen Zugang zu ML-Methoden ermöglichen.
Einen Proof of Concept Grant erhalten Forschende, die bereits einen ERC Grant haben und ein Ergebnis aus einem laufenden oder einem abgeschlossenen Projekt, das Europa im internationalen Vergleich voranbringen kann, kommerziell evaluieren möchten. Hutter und seine Arbeitsgruppe werden seit 2017 mit einem Starting Grant des ERC in Höhe von 1,5 Millionen Euro gefördert. Im Zuge ihrer Arbeit entwickelten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler einen Forschungsprototyp, mit dem sie mehrere Wettbewerbe gewonnen haben. Diesen planen sie nun zu einem professionellen Prototyp auszubauen und auf Grundlage der Ergebnisse aus dem neuen Projekt ein nachhaltiges Geschäftsmodell zu entwickeln. Die Wissenschaftler werden Mittel in Marktforschung investieren, ihr System in einem industriellen Umfeld testen und Möglichkeiten prüfen, den Prototyp auf den Markt zu bringen. „AutoML reduziert Kosten, indem es Rechenressourcen und menschliche Arbeitszeit zugleich spart. Davon können besonders kleine und mittlere Unternehmen profitieren, die sich kein großes Team von Expertinnen und Experten im Maschinellen Lernen leisten können“, sagt Frank Hutter. „Mit AutoML demokratisieren wir das Maschinelle Lernen und leisten damit einen Beitrag dazu, dass Deutschland und Europa in der weltweiten Konkurrenz nicht abgehängt werden.“
