#ausderWissenschaft Folge 4: Viele Fehler führen zum Ziel – so funktioniert maschinelles Lernen (Jonas Falkner)

Mittwoch, 01. September 2021 um 09:00 Uhr

Die Maschine ist immer nur so klug, wie der Mensch, der sie programmiert hat – diesem Satz stimmt Jonas Falkner uneingeschränkt zu. In der Podcast-Reihe „Aus der Wissenschaft“ spricht der Doktorand am Institut für Informatik der Universität Hildesheim über sein Forschungsgebiet kombinatorische Optimierung und erläutert einige ganz praktische Anwendungsfälle aus dem Alltag.

Das Problem des Handlungsreisenden gehört zu den Standard-Beispielen für das Aufgabenfeld der kombinatorischen Optimierung: Welches ist die kürzestmögliche Strecke für einen Vertreter auf Rundreise, die ihn bei jedem seiner Handelspartner einmal vorbeiführt? Das Forschungsteam um Prof. Lars Schmidt-Thieme, zu dem auch Jonas Falkner gehört, bearbeitet diese Problemstellung allerdings in deutlich komplexeren Formen: So geht es in einem der Forschungsprojekte beispielsweise darum, die ideale Tourenplanung für einen mobilen Pflegedienstleister zu ermitteln, der seine Klientel mit einer ganzen Fahrzeugflotte und entsprechendem Personalbestand anfährt, wobei es aber eine Reihe von Nebenbedingungen zu beachten gilt. „Idealerweise sollte immer die gleiche Pflegeperson einen Kunden oder eine Kundin betreuen, gleichzeitig müssen persönliche Vorlieben und bestimmte Zeitfenster zum Beispiel für Medikamentenvergabe berücksichtigt werden – und wenn ein Pfleger oder eine Pflegerin ausfällt oder jemand neues hinzukommt, muss entsprechend umdisponiert werden“, zählt Jonas Falkner nur einige der vielen Faktoren auf, die in die Algorithmen einfließen müssen.

Wie genau er sich solchen komplexen Fragestellungen nähert, wo die einmal entwickelten Lösungsmodelle noch zum Einsatz kommen können und warum Fehler ein ganz wichtiger Bestandteil seiner Arbeit sind, erzählt der Nachwuchswissenschaftler in einer neuen Folge des Uni-Podcasts „Aus der Wissenschaft.“ 

Podcast: Viele Fehler führen zum Ziel

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Jonas Falkner. Foto: privat

Die Bilderkennung ist ein klassischer Anwendungsfall des maschinellen Lernens. Foto: Pixabay