{"id":3410,"date":"2026-01-29T16:42:53","date_gmt":"2026-01-29T15:42:53","guid":{"rendered":"https:\/\/speinshart.ai\/pulse\/e\/"},"modified":"2026-01-29T16:42:54","modified_gmt":"2026-01-29T15:42:54","slug":"zib-connectssc","status":"publish","type":"event","link":"https:\/\/speinshart.ai\/de\/pulse\/e\/zib-connectssc","title":{"rendered":"ZIB connect@SSC"},"content":{"rendered":"

Das ZIB ist ein au\u00dferuniversit\u00e4res Forschungsinstitut des Landes Berlin mit Schwerpunkten in angewandter Mathematik, wissenschaftlichem Rechnen und datengetriebenen Methoden. Das IOL Lab am ZIB arbeitet an der Schnittstelle von mathematischer Optimierung und Machine Learning mit dem Ziel, algorithmische Grundlagen zu entwickeln, die Lernen und Optimierung systematisch zusammenf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Wir sind eng vernetzt mit dem Berlin Mathematics Research Center MATH+, der Berlin Mathematical School (BMS) sowie dem Forschungscampus MODAL und pflegen dar\u00fcber hinaus intensive Kooperationen mit f\u00fchrenden Industriepartnern wie Google im Bereich Large-scale Machine Learning Systems und Optimierung.<\/p>\n\n\n\n

Konkret befasst sich das IOL Lab mit der Entwicklung skalierbarer Optimierungsalgorithmen f\u00fcr ML, der Anwendung von ML-Methoden zur L\u00f6sung komplexer Optimierungsprobleme sowie der Anwendung von AI-Methoden in den Wissenschaften (AI4Science \/ AI4Math).<\/p>\n\n\n\n

Unsere Forschung reicht von theoretischen Arbeiten, wie der Weiterentwicklung von Frank-Wolfe-Algorithmen, bis hin zu anwendungsorientierten Projekten wie der AI-basierten Wald\u00f6kosystem\u00fcberwachung (\u201cAI4Forest\u201d) oder der Optimierung gro\u00dfer Energienetze. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Effizienz: Wir entwickeln Methoden, die Training und Inferenz von AI-Modellen beschleunigen und ressourcenschonender gestalten.<\/p>\n\n\n\n

Dabei handelt es sich um Themen, die angesichts des wachsenden Energiebedarfs gro\u00dfer AI-Modelle von h\u00f6chster Relevanz sind.<\/p>\n\n\n\n

In unserer Forschungsarbeit beobachten wir zurzeit einen Paradigmenwechsel: Methoden der K\u00fcnstlichen Intelligenz entwickeln sich von reinen Forschungsgegenst\u00e4nden zu essenziellen Werkzeugen des mathematischen Erkenntnisprozesses.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Wandel l\u00e4sst sich in drei Stufen gliedern:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Die Nutzung von Large Language Models (LLMs)<\/strong>\u00a0zur Ideenentwicklung, Code-Generierung und als Assistenzsystem \u2013 ein Ansatz, der bereits in vielen Forschungsgruppen (auch in unserer) breite Anwendung findet und zum t\u00e4glichen Arbeitsstandard geh\u00f6rt.<\/li>\n\n\n\n
  2. Der Einsatz von Optimierungs- und AI-Methoden<\/strong>, um gezielt mathematische Strukturen, Beispiele oder Gegenbeispiele zu erzeugen, die Forschern als Inspiration f\u00fcr formale Beweise dienen. Diese Stufe ist noch sehr neu und wenig erforscht.Wir konnten hier z. B. mit der AI-gest\u00fctzten Verbesserung der Schranken f\u00fcr das Hadwiger-Nelson-Problem erste signifikante Erfolge erzielen und erproben aktuell einen \u00e4hnlichen AI-Ansatz im Rahmen des \u201cNeural Algebraic Curves\u201d MATH+-Projekts.<\/li>\n\n\n\n
  3. Die Entwicklung autonomer Agenten-Systeme<\/strong>, in denen LLMs eigenst\u00e4ndig L\u00f6sungsstrategien entwerfen, diese durch Interaktion mit Computer-Algebra-Systemen und numerischen Experimenten validieren und iterativ verfeinern.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Diese Stufe ist \u201cbleeding edge\u201d mit vereinzelten fr\u00fchen prototypischen Implementierungen und zurzeit noch mit erheblichen Unw\u00e4gbarkeiten und notwendiger Forschung verbunden. Erste Prototypen solcher Systeme werden auch bei uns entwickelt, getestet und in unserer Forschung als Werkzeug eingesetzt.<\/p>\n\n\n\n

    Vor diesem Hintergrund m\u00f6chten wir den Workshop nutzen, um insbesondere die fortgeschrittenen Stufen (2) und (3) methodisch zu vertiefen. Ziel ist es, \u00fcber die blo\u00dfe Anwendung hinaus eine koh\u00e4rente Forschungsstrategie zu entwickeln, die diese neuen Werkzeuge systematisch in Forschungst\u00e4tigkeiten in der Mathematik und dar\u00fcber hinaus integriert und die Innovationskraft nachhaltig st\u00e4rkt.<\/p>\n\n\n\n

    Please note: This is just an information regarding events taking place at SSC; public attendance is therefore not possible due to the character of the retreat.<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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