Neuigkeiten und Auszeichnungen beim L3S Townhall Meeting

Anfang April kam das L3S-Team zum ersten Town Hall Meeting im Jahr 2024 zusammen, um neue Kollegen und Projekte kennenzulernen. Es gab auch Grund zum Feiern, denn es wurden mehrere Best Paper Awards verliehen.  

Prof. Sören Auer stellte sein neues Projekt "Turning online atomic-scale processing databases into AI-ready tools for development of new sustainable materials and fabrication processes" vor, das von Intel und Merck im Rahmen des AWASES-Programms mit 150.000 Euro für zwei Jahre gefördert wird. Projektpartner sind die Technische Universität Eindhoven (NL) und die University of Warwick (UK). Dieses Projekt zielt darauf ab, die Atomic Layer Deposition/Etching (ALD/E)-Datenbank AtomicLimits.com mit KI zu versehen, FAIR-Prinzipien und eine auf neuronalen Sprachmodellen basierende Wissensextraktion für relevante Literatur zu implementieren und in den Open Research Knowledge Graph zu integrieren. 

Simon Gottschalk stellte das neue Projekt "MoToRes: Mobilität und Tourismus für individuelle Nutzerbedürfnisse und regionale Besonderheiten" vor, das durch den mFund des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV) über eine Laufzeit von 32 Monaten finanziert wird. Die L3S kooperiert dabei mit folgenden Partnern: Projektionisten GmbH, Data Science & Intelligent Systems (DSIS), Universität Bonn, Wangerland Touristik GmbH, Connect-Fahrplanauskunft GmbH. Ziel ist es, die individuelle Reiseplanung und damit das Reisen für jeden ganz einfach zu machen. Daten und KI sollen genutzt werden, um die Planung individuell zu gestalten. Für die Personalisierung der Serie sollen viele Daten ausgewertet werden.  

Nicolás Navarro-Guerrero stellte beim Town Hall Meeting das dritte neue Projekt vor: "ROMEO: RObot-MEdiated Object manipulation with haptic feedback" hat eine Laufzeit von 36 Monaten und wird durch das MWK, zukunft.niedersachsen und die Volkswagen Stiftung gefördert. Die Doktorandin Ziteng Li betreut das Projekt. Kooperationspartner sind das L3S, die Leibniz Universität Hannover und das Biodemical Robotics Lab. Das Projekt zielt darauf ab, die Integration von multimodalen (kinästhetischen und taktilen) Informationen für die robotervermittelte Fernmanipulation zu verbessern.  

Zum Abschluss zeichnete Prof. Wolfgang Nejdl die L3S Best Papers der letzten Monate aus. Alle Papers wurden/werden in Q1-Journals veröffentlicht oder auf A*-Konferenzen präsentiert. Die Preisträger sind: 

Ildar Baimuratov:
Diagrammatic Reasoning für ALC-Visualisierungen mit Logikgraphen 
Angenommen für die Web Conference (A* conference)    

Danila Valko, Daniel Kudenko:
Verringerung der CO₂-Emissionen in einem verteilten Peer-to-Peer-Zahlungsnetz: Spielt die Geografie im Blitz-Netzwerk eine Rolle? 
Computer Networks (Q1 Journal)       

Jingge Xiao, Leonie Basso, Wolfgang Nejdl, Niloy Ganguly and Sandipan Sikdar:
IVP-VAE: Modellierung von EHR-Zeitreihen mit Anfangswertproblemlösern 
AAAI 2024 (A* Conference)           

Maryam Badar, Sandipan Sikdar, Wolfgang Nejdl and Marco Fisichella:
FairTrade: Pareto-optimale Kompromisse zwischen ausgewogener Genauigkeit und Fairness beim föderierten Lernen
AAAI 2024 (A* Conference)            

Sowmya S Sundaram, Sairam Gurajada, Deepak Padmanabhan, Savitha Sam Abraham, Marco Fisichella:
“Versteht“ ein Sprachmodell die Mathematik der Oberstufe? Ein Überblick über Deep-Learning-basierte Wortproblemlöser   
Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery (Q1 Journal)                        

Raneen Younis, Abdul Hakmeh, Zahra Ahmadi
MTS2Graph: Interpretierbare multivariate Zeitreihenklassifikation mit sich zeitlich entwickelnden Graphen
Pattern Recognition Journal (Q1 Journal)

Nicolás Navarro-Guerrero, Sibel Toprak, Josip Josifovski, Lorenzo Jamone:
Visuo-Haptische Objektwahrnehmung für Roboter: Ein Überblick  
Autonomous Robots (Q1 Journal)        

Allen Gewinnern herzlichen Glückwunsch!  

Prof. Wolfgang Nejdl überreichte die Zertifikate an die Preisträger Ildar Baimurator, Maryam Badar und Nicolás Navarro-Guerrero beim L3S Townhall Meeting.