»Data Efficient Automated Learning« – eine Gruppe stellt sich neu auf

Dr. Paulina Sierak ist seit 1.9.2021 Leiterin der Gruppe »Data Efficient Automated Learning« (DEAL). DEAL sitzt in München und ist der Analytics-Abteilung unserer Arbeitsgruppe zugeordnet. Im Interview beantwortet sie unsere Fragen zu ihrem Hintergrund und zur Forschungsausrichtung ihrer Gruppe.

 

Sie sind von der Industrie in die Forschung gewechselt. Warum?

Paulina Sierak: Für den Wechsel von der Industrie in die Forschung gibt es verschiedene Gründe. So hat mir in meiner bisherigen Karriere die Zeit im Bereich der angewandten Forschung am meisten Freude bereitet – das war während meiner Promotion bei BMW: Neue Ideen zu kreieren, neue Fragen zu stellen, Dingen auf den Grund zu gehen, hat mich einfach begeistert. Auch kam ich in der Zeit erstmals mit Maschinellem Lernen (ML) in Kontakt, Dieses Thema – und insbesondere auch die Anwendung von ML in der Produktion – wollte ich weiter erforschen.

 

An welchen Themen wollen Sie in Ihrer Gruppe nun forschen?

Der Gruppenname Data Efficient and Automated Learning (DEAL) gibt schon Auskunft über unsere Themen: Wir forschen an automatisiertem maschinellem Lernen mit wenigen Daten. Diese Themen adressieren Fragestellungen, auf die ich in der Zeit meiner Promotion zum Thema »Qualifizierung intelligenter Datenanalysemethoden bei vollautomatisierten Klebtechnikanwendungen« gestoßen bin, diese aber im Rahmen dieser Arbeit nicht lösen konnte. Beispielsweise lagen mir für meine Arbeit eine Vielzahl an Daten vor – davon waren aber die meisten nicht annotiert und auch nicht annotierbar, weshalb ein großes physisches Experiment nötig war um gezielt Daten zu sammeln. »Annotiert« bedeutet in diesem Fall, dass das konkrete Ergebnis der Prozessdaten (OK/nicht OK) nicht hinterlegt und somit keine Aussage über den Effekt getroffen werden konnte. Zudem waren von den annotierten Daten weniger als 1 Prozent der Daten mit der negativen Klasse belegt. Dies passiert in der Industrie oft, da Prozesse meist stabil laufen und in bestimmten Anwendungsfällen, wie zum Beispiel in der Klebtechnik, auch keine 100%ige zerstörungsfreie Prüfung durchgeführt werden kann. Zudem konnten die für die eine Anlage entwickelten Modelle auf Grund unterschiedlicher Datenverteilung nicht auf eine andere – baugleiche – Klebanlage übertragen werden.

Mit genau diesen Herausforderungen beschäftigt sich die Gruppe DEAL. Über Methoden im Bereich Semi-Supervised Learning erforschen wir Herangehensweisen, die in der Industrie in Gegebenheiten mit wenigen und wenig annotierten Daten Anwendung finden können. Dabei legen wir nicht nur den Fokus auf die Erstellung des Modells in einem Anwendungsfall, sondern beschäftigen uns auch mit der Fragestellung der effizienten Übertragbarkeit auf gleiche/ähnliche Anwendungsfälle (Domain Adaptation).

Ein weiteres Thema der Gruppe ist das Automatisierte Maschinelle Lernen (AutoML). AutoML deckt einen großen Bereich ab, der bei der Automatisierung der Merkmalserkennung und -auswahl für gegebene Datensätze sowie der Modellsuche und -optimierung beginnt, über deren automatisierte Bewertung reicht und bis hin zur adaptiven Anpassung der Modelle durch Trainingsdaten und Systemfeedback geht.  

 

Welche ersten Eindrücke haben Sie gewonnen, sowohl persönlich als auch beruflich? Gibt es schon spannende Projekte?

Paulina Sierak: Persönlich gefällt mir das Miteinander beim Fraunhofer IIS. Mein Eindruck ist, dass sich die Mitarbeitenden auch sehr für bereichsübergreifende Projekte einsetzen. Die Gruppe DEAL hat in der Vergangenheit insbesondere mit den Bereichen Lokalisierung und Vernetzung sowie Smart Sensing and Electronics und auch mit dem Entwicklungszentrum Röntgentechnik EZRT gute Kontakte geknüpft, und diese möchten wir auch gern weiterhin stärken. Und dann gefällt mir die hohe Motivation! Man merkt, dass alle hier wirklich gern an ihren Themen arbeiten und Interesse haben, weiter zu lernen und zu wachsen. Zudem sind alle Mitarbeitenden, mit denen ich bisher zu tun hatte, sehr hilfsbereit. Das macht es mir leicht, mich zugehörig zu fühlen. Dieses Miteinander entspricht auch meinem Mindset und freut mich deshalb umso mehr.

Beruflich gefällt mir besonders der hohe Gestaltungsfreiraum. Die Möglichkeit, sich für die Gruppe bzw. mit ihr zusammen eigene Ziele und Visionen zu setzen und zu verfolgen. Und auch die Tatsache, dass man unternehmerisch denken darf und muss, gefällt mir sehr.