Center for Advanced Studies (CAS) Research Focus Next Generation AI

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Center for Advanced Studies (CAS) Research Focus Next Generation AI episodes

  • The Impact of AlphaFold on Protein Research
    Karl-Peter Hopfner ist Professor für Biochemie am Genzentrum der LMU mit dem Fokus auf Strukturbiologie. | Julia Merlot ist Redakteurin im Wissenschaftsressort des SPIEGEL. | Alexander Pritzel ist wissenschaftlicher Mitarbeiter bei DeepMind und Mitentwickler des AlphaFold Programms
    1 hr 33 min
  • Writing with Artificial Intelligence
    Künstliche Intelligenz ist schon jetzt nicht mehr aus unserem Leben wegzudenken. Ihr Einfluss auf die Wissenschaften ist enorm. Die Vortragsreihe diskutiert die aktuellsten Entwicklungen in den jeweiligen Fachdisziplinen und ist Teil des gleichnamigen CAS-Schwerpunktes "Next Generation AI" unter Sprecherschaft von Prof. Dr. Gitta Kutyniok (LMU). | Barbara Plank ist Professorin für KI und Computerlinguistik an der LMU. | Mario Haim ist Professor für Kommunikationswissenschaften mit Fokus auf computergestützte Kommunikationsforschung an der LMU. | Uli Köppen leitet das AI und Automation Lab des BR. | Hinrich Schütze ist Professor für Computerlinguistik und Direktor des Centrums für Informations- und Sprachverarbeitung an der LMU.
    1 hr 32 min
  • Artificial Intelligence in Conflict Research
    Künstliche Intelligenz ist schon jetzt nicht mehr aus unserem Leben wegzudenken. Ihr Einfluss auf die Wissenschaften ist enorm. Die Vortragsreihe diskutiert die aktuellsten Entwicklungen in den jeweiligen Fachdisziplinen und ist Teil des gleichnamigen CAS-Schwerpunktes "Next Generation AI" unter Sprecherschaft von Prof. Dr. Gitta Kutyniok (LMU). | Nils B. Weidmann ist Professor für Politikwissenschaft und Co-Sprecher des Exzellenzclusters „The Politics of Inequality” an der Universität Konstanz. Derzeit ist er Fellow am CAS
    1 hr 13 min
  • Writing with Artificial Intelligence
    Künstliche Intelligenz ist schon jetzt nicht mehr aus unserem Leben wegzudenken. Ihr Einfluss auf die Wissenschaften ist enorm. Die Vortragsreihe diskutiert die aktuellsten Entwicklungen in den jeweiligen Fachdisziplinen und ist Teil des gleichnamigen CAS-Schwerpunktes "Next Generation AI" unter Sprecherschaft von Prof. Dr. Gitta Kutyniok (LMU). | Barbara Plank ist Professorin für KI und Computerlinguistik an der LMU. | Mario Haim ist Professor für Kommunikationswissenschaften mit Fokus auf computergestützte Kommunikationsforschung an der LMU. | Uli Köppen leitet das AI und Automation Lab des BR. | Hinrich Schütze ist Professor für Computerlinguistik und Direktor des Centrums für Informations- und Sprachverarbeitung an der LMU.
    1 hr 32 min
  • Artificial Intelligence in Conflict Research
    Künstliche Intelligenz ist schon jetzt nicht mehr aus unserem Leben wegzudenken. Ihr Einfluss auf die Wissenschaften ist enorm. Die Vortragsreihe diskutiert die aktuellsten Entwicklungen in den jeweiligen Fachdisziplinen und ist Teil des gleichnamigen CAS-Schwerpunktes "Next Generation AI" unter Sprecherschaft von Prof. Dr. Gitta Kutyniok (LMU). | Nils B. Weidmann ist Professor für Politikwissenschaft und Co-Sprecher des Exzellenzclusters „The Politics of Inequality” an der Universität Konstanz. Derzeit ist er Fellow am CAS
    1 hr 13 min
  • The Future of Astrophysics
    Künstliche Intelligenz ist schon jetzt nicht mehr aus unserem Leben wegzudenken. Ihr Einfluss auf die Wissenschaften ist enorm. Die Vortragsreihe diskutiert die aktuellsten Entwicklungen in den jeweiligen Fachdisziplinen und ist Teil des gleichnamigen CAS-Schwerpunktes "Next Generation AI" unter Sprecherschaft von Prof. Dr. Gitta Kutyniok (LMU). | Daniel Gruen ist Professor für Astrophysik, Kosmologie und KI an der LMU | Lukas Heinrich ist Professor für Data Science in Physik an der TUM | Kevin Heng ist Professor für theoretische Astrophysik extrasolarer Planeten an der LMU | Jenny Sorce ist Postdoc am Institut d'Astrophysique Spatiale (IAS) der Université Paris-Saclay und derzeit Fellow am CAS.
    1 hr 23 min
  • The Future of Astrophysics
    Künstliche Intelligenz ist schon jetzt nicht mehr aus unserem Leben wegzudenken. Ihr Einfluss auf die Wissenschaften ist enorm. Die Vortragsreihe diskutiert die aktuellsten Entwicklungen in den jeweiligen Fachdisziplinen und ist Teil des gleichnamigen CAS-Schwerpunktes "Next Generation AI" unter Sprecherschaft von Prof. Dr. Gitta Kutyniok (LMU). | Daniel Gruen ist Professor für Astrophysik, Kosmologie und KI an der LMU | Lukas Heinrich ist Professor für Data Science in Physik an der TUM | Kevin Heng ist Professor für theoretische Astrophysik extrasolarer Planeten an der LMU | Jenny Sorce ist Postdoc am Institut d'Astrophysique Spatiale (IAS) der Université Paris-Saclay und derzeit Fellow am CAS.
    1 hr 23 min
  • Content Algorithm Validation for Data Science
    Data Science (DS) algorithms interpret outcomes of empirical experiments with random influences. Often, such algorithms are cascaded to long processing pipelines especially in biomedical applications. The validation of such pipelines poses an open question since data compression of the input should preserve as much information as possible to distinguish between possible outputs. Starting with a minimum description length argument for model selection Joachim Buhmann motivates a localization criterion as a lower bound that achieves information theoretical optimality for sufficient statistics. Uncertainty in the input causes a rate distortion tradeoff in the output when the DS algorithm is adapted by learning. Joachim Buhmann presents design choices for algorithm selection and sketches a theory of validation.
    1 hr 29 min

About Center for Advanced Studies (CAS) Research Focus Next Generation AI

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We currently witness the impressive success of artificial intelligence (AI) in real-world applications, ranging from autonomous driving over speech recognition to the health care sector. At the same time, modern, typically data-driven AI methods have a similarly strong impact on science such as astronomy, physics, medicine – as well as humanities or social sciences, often replacing classical methods in the state of the art. In fact, at present, basically any research area is already impacted or starting to get involved in research questions in the realm of AI. However, despite this outstanding success, most of the research on AI is empirically driven and not only is a comprehensive theoretical foundation -- in particular, in the sense of explanations of decisions -- missing, but even the limitations of these methods are far from being well understood. It is also far from clear how AI-based methods can be optimally combined with classical methods based on physical models as domain knowledge.