{"id":20512,"date":"2023-07-10T15:10:02","date_gmt":"2023-07-10T13:10:02","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/?p=20512"},"modified":"2026-02-11T14:53:10","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:10","slug":"ikm-team-an-der-10-ieee-swiss-conference-on-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/2023\/07\/10\/ikm-team-an-der-10-ieee-swiss-conference-on-data-science\/","title":{"rendered":"IKM Team an der 10. IEEE Swiss Conference on Data Science mit inspirierenden Beitr\u00e4gen und einigen Take-Aways"},"content":{"rendered":"\n

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Das IKM Data Science Forscher Team besteht aus Mitgliedern mit unterschiedlichen Schwerpunkten wie Stromnetz im Hinblick auf die Energiewende, Algorithmic Design, Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs). So haben die SDS Besucher*innen des IKMs unterschiedliche Workshops und Vortr\u00e4ge der Konferenz besucht und bringen ein Potpourri an verschiedenen Eindr\u00fccken zur\u00fcck, welche sie nachfolgenden kurz schildern.<\/p>\n\n\n\n

Wer war an der Swiss Conference on Data Science mit dabei und was waren die Highlights?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dr. Simone Griesser, Senior Wissenschaftliche Mitarbeiterin \u2013 bringt mit NLP neue Erkenntnisse \u00fcber Marken und Kunden<\/strong><\/strong>
«Meine Highlights der SDS 2023 waren die Keynote \u00fcber OpenAssist und dem Knowledge Graph Workshop. OpenAssist ist das neue open-source Large Language Model (LLM) von der ETH. Ich bin sehr froh, dass sich Forschende der ETH auch f\u00fcr open-source LLMs engagieren, um eine Alternative zu ChatGPT und Bard zu bieten. Mehr Tiefe h\u00e4tte ich mir indes vom Workshop zu generativer KI gew\u00fcnscht. Da habe ich zwar einzelne Dinge mitnehmen k\u00f6nnen, aber mein Wissensdurst war noch nicht ganz gestillt. Mein zweites Highlight war der Workshop zu Knowledge Graphs am Donnerstagnachmittag. Bis anhin wusste ich wenig dar\u00fcber. So konnte ich mich weiterbilden und es entstanden spannende thematische \u00dcberlappungen zum Natural Language Processing, meinem Steckenpferd. Da die Workshops alle im JED in Schlieren stattfanden, sah ich alte bekannte Gesichter schon am Donnerstag. Das war toll!»<\/p>\n\n\n\n

Remo K\u00e4lin, Masterassistent<\/strong> \u2013 forscht im Bereich Photovoltaik Optimierung und Simulation<\/strong>
«F\u00fcr mich war es der erste Besuch an der Swiss Conference on Data Science. Mein Ziel war es, Inspiration f\u00fcr bestehende und neue Projekte im Zusammenhang mit Stromm\u00e4rkten zu erhalten. Die Talks hierf\u00fcr waren vielversprechend zumal es einen eigenen Track rund um das Thema Energie gab. 

Der Talk zu Graph Machine Learning for High-Resolution PV Forecasting von Rafael Carillio (CSEM) war sehr inspirierend, zumal meine eigene Masterarbeit der Photovoltaik Prognose gewidmet war. Die Anwendung von GNN im Zusammenhang mit PV Installationen macht absolut Sinn, da ein Netzwerk von PV Anlagen den Verlauf von Wolkenbildern im Modell abbilden kann.  Ein weiteres Highlight habe ich im Talk \u00fcber Physics-Informed Machine Learning for Predictive Maintenance: Applied Use-Cases von Manuel Arias Chao (ZHAW) und Lilach Goren Huber (ZHAW) gefunden. Digital Twins in der PV Simulation ist ein effektives Mittel um defekte oder nicht-optimierte PV Anlagen zu simulieren und weiter als synthetische Trainingsdaten zu verwenden. F\u00fcr mich war dieser Talk eine tolle Inspiration um allenfalls Stromm\u00e4rkte mit Angebot und Nachfrage besser zu simulieren. Das letzte Highlight hatte ich in der Vorlesung von Lukas Meyer (Meteotest AG) \u00fcber Detecting Solar Panels and Skylights on Roofs Using Machine Learning. Die Erkennung von PV Anlagen mittels Satelitenbildern bei Nacht und Tag war sehr gut aufbereitet und dokumentiert. Der Talk hat mich dazu inspiriert, neue Techniken im Zusammenhang mit Geo-Daten auszuprobieren. <\/p>\n\n\n\n

Alles in Allem bin ich sehr zufrieden mit meinem ersten Konferenzbesuch und werde n\u00e4chstes Jahr bestimmt erneut mit dabei sein. Ich habe den Austausch mit den Kolleg*innen sehr genossen und freue mich, einige Konzepte in meine eigene Forschung einfliessen zu lassen.»<\/p>\n\n\n\n

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(v.l.) Adriana Ricklin, Dr. Simone Griesser und Remo K\u00e4lin pr\u00e4sentieren Ihre Forschung \u00fcber Markenpolarisierung<\/strong><\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Adriana Ricklin, Wissenschaftliche Mitarbeiterin \u2013 forscht im Bereich Reinforcement Learning und Topic Modelling<\/strong>
«Eine super organisierte Veranstaltung, viele interessante Inputs, spannende Vortr\u00e4ge, gute Snacks \u2013 das war die Swiss Conference on Data Science 2023 f\u00fcr mich. Mein pers\u00f6nliches Highlight war dabei die Keynote von Anca Dragan, in der es um die T\u00fccken ging, die entstehen, wenn man Reinforcement Learning (RL) Algorithmen basierend auf vereinfachten Annahmen (Reward-Funktionen) designt.  <\/p>\n\n\n\n

Beispielsweise berichtete sie von Spielagenten, die anstatt das Rennspiel zu gewinnen lieber m\u00f6glichst viele Geschwindigkeitsbooster sammelten, da ihnen dies auch Punkte einbrachte, genauso als wenn sie das Spiel gewonnen h\u00e4tten. Ein weiteres Beispiel waren F\u00fctterungsroboter, die das Essen nicht zielsicher zum Mund f\u00fchrten, sondern stattdessen hinter den Kopf transportierten. Dieses Verhalten entstand, weil sie nicht darauf trainiert wurden, den L\u00f6ffel in den Mund zu steuern, sondern w\u00e4hrend dem Training mehr Punkte erhielten, je n\u00e4her sie das Essen zum Kopf brachten. Damit zeigte Anca Dragan nicht nur die Bedeutung der Pr\u00e4zision im Algorithmendesign auf, sondern betonte auch die Notwendigkeit, dass Algorithmen und ihre Ergebnisse erkl\u00e4rbar sein m\u00fcssen (XAI). 
Entsprechend w\u00fcrde ich es begr\u00fcssen, wenn die n\u00e4chste SDS diesen zwei Themenbereichen, RL und XAI, noch mehr Raum oder sogar eigene Tracks bieten w\u00fcrde.»<\/p>\n\n\n\n

Dr. Patricia Feubli, Leiterin Competence Center Communication and Marketing Technologies \u2013 widmet sich transparentem Marketing Analytics<\/strong>
«Die Swiss Conference on Data Science 2023 war grossartig. Ein klares Highlight war der Austausch mit der Community. Es hat sich wie ein grosses, energiegeladenes Klassentreffen angef\u00fchlt. So viele bekannte Gesichter und so viele gute, spannende Gespr\u00e4che. Nicht nur die Gespr\u00e4che, sondern auch die Referate und Poster der Community Mitglieder waren sehr inspirierend. Ein weiteres Highlight war das Referat \u00fcber die Funktionsweise des Quantum Computing und die damit verbundenen unbeschreiblichen Effizienzgewinne im Bereich Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n

Auch die Referate im Workshop \u00abResponsible AI\u00bb waren sehr spannend. Insbesondere hinsichtlich des AI Acts ist dies nat\u00fcrlich ein hoch relevantes Thema. Hier h\u00e4tte ich mir eine tiefergehende Diskussion hinsichtlich der Konsequenzen f\u00fcr Forschungsprojekte und KMU gew\u00fcnscht. Zum Beispiel w\u00e4re es spannend gewesen, Branchenstandards hinsichtlich der Fairness Metrics zu sehen.»<\/p>\n\n\n\n

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(v.l.) Dr. Patricia Feubli, Dr. Christian Dollfus, Dr. Sarah Seyr, Adriana Ricklin, Remo K\u00e4lin und Dr. Guang Lu<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Dr. Guang Lu, Dozent \u2013 setzt sich mit anderen Forscher:innen f\u00fcr den Einsatz von Large Language Models ein<\/strong>
«I attended the two-day Swiss Data Science Conference last week. On the workshop day, I found the workshop on responsible AI very interesting. It made us aware that the relevant AI regulations are already in place or on their way. We also discussed interesting use cases of responsible AI in different organizations. On the conference day, I found that many different interesting topics from data science were raised. These include the application of large language models in innovative products and services, multimodal machine learning and information fusion, reinforcement learning and its application in industry, and quantum machine learning and its early use cases. These topics also represent the trends in the field.»<\/p>\n\n\n\n

Dr. Christian Dollfus, Dozent \u2013 ist Daten Engineer, automatisiert alles was m\u00f6glich ist und macht AI f\u00fcr Renewable Energiel\u00f6sungen v.a. im Bereich Netzausgleich und automatisiertes Recruiting<\/strong>
«Meinerseits habe ich nur den Freitag besucht an der Swiss Conference on Data Science 2023. Zwei Themen waren besonders interessant: die M\u00f6glichkeit in relationalen Datenbanken Graphen-basierte Strukturen einzubauen d.h. klassisches SQL so zu erweitern, dass einerseits die Entity-Relationships zu einem Graphen erweitert werden k\u00f6nnen und andererseits auf Verbindungen Tags und Attribute angef\u00fcgt werden k\u00f6nnen. Weiter ist eine Abfrage des Graphen m\u00f6glich wie es heute in NEO4J mit Cypher m\u00f6glich ist. Der Vorteil gegen\u00fcber NEO4J ist der, dass die installierte Basis an bef\u00fcllten Datenbanken genutzt werden kann und eine Migration auf NEO4J vermieden werden kann.<\/p>\n\n\n\n

Das andere Highlight war eine Pr\u00e4sentation, in welcher Forecasts auf Grid-Congestions (Stromnetz-Probleme) im Verteilnetz vorgestellt wurden und deren Anlyse. Dies ist wichtig, um die Energiewende zu erm\u00f6glichen.»<\/p>\n\n\n\n

Dr. Sarah Seyr, Dozentin \u2013 setzt sich mit anderen Forscher:innen f\u00fcr Daten- und AI-Integrit\u00e4t ein<\/strong>
«Die Konferenz war zweifellos eine wertvolle Gelegenheit zum Austausch mit Kolleg:innen aus Unternehmen und von anderen Hochschulen zum Thema Data & AI Integrity. Besonders vielversprechend waren hier die Begegnungen mit Omran Ayoub von der STUPSI im Tessin und Susanne Suter von der Fachhochschule Nordwestschweiz. <\/p>\n\n\n\n

AI ist auf dem Vormarsch, keine Frage, und damit steigt auch die Anforderung, AI-Systeme zu erkl\u00e4ren: Wie kommen Entscheidungen zustande? Wie funktioniert der Algorithmus? Aber auch: Auf Basis welcher Daten wird entschieden? Und: Welchen Anteil hat der Mensch? Wir haben intensiv dar\u00fcber diskutiert, wie wir die Vorteile und Potenziale der KI nutzen k\u00f6nnen, ohne dabei die ethischen Aspekte und den Schutz der Privatsph\u00e4re zu vernachl\u00e4ssigen. Wir waren uns einig, dass die Notwendigkeit, AI-Systeme verst\u00e4ndlich zu machen, bereits bei der Datenerhebung und -aufbereitung beginnt. Zur Entwicklung transparenter und nachvollziehbare Modelle geh\u00f6rt eben auch eine transparente Grundlage. <\/p>\n\n\n\n

Ich bin dankbar f\u00fcr die Gelegenheit, solch talentierte und engagierte Forscher:innen zu kennen und Teil einer leidenschaftlichen Community zu sein, die sich f\u00fcr die Weiterentwicklung der AI-Technologie mit Fokus auf Transparenz und Verst\u00e4ndlichkeit einsetzt. Es war faszinierend zu erkennen, dass unser Forschungsfeld zunehmend an Bedeutung gewinnt und welchen Einfluss unsere Arbeit auf die Gesellschaft hat. Ich bin zuversichtlich, dass unsere Zusammenarbeit in Zukunft zu bedeutenden Fortschritten f\u00fchren wird, und ich freue mich auf die gemeinsamen Projekte und den Austausch von Know-how.»<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Das Data Science Forscherteam vom IKM besuchte die 10. IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS) in Z\u00fcrich wo sich Vertreter*innen aus der Wirtschaft und Forscher*innen ihre Projekte pr\u00e4sentieren, \u00fcber Entwicklungen austauschen und neue Ideen aushecken. Dabei haben Dr. Simone Griesser, Adriana Ricklin, Remo K\u00e4lin und Guang Lu ihre Forschung \u00fcber Markenpolarisierung vorgestellt. Die IEEE Publikation wird im September erscheinen. <\/p>\n","protected":false},"author":129,"featured_media":20533,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"11019,19476,9376,18680,12110,11161","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[86062,114,86671],"tags":[86365,86613],"class_list":["post-20512","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-science-in-marketing","category-events","category-marketing-und-kommunikationsmanagement","tag-data-science","tag-swiss-conference"],"acf":[],"yoast_head":"\nIKM Team an der 10. 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