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Nicht nur Google kann KI, die Uni Jena auch

Neuer Algorithmus in der Künstlichen Intelligenz

FSU - Im Kräftemessen zwischen Mensch und Computer haben die Algorithmen im vergangenen Jahr eine weitere Partie für sich entschieden: Beim Strategiespiel Go musste sich Lee Sedol, der jahrelang als der beste Spieler weltweit galt, einem von Google entwickelten Programm geschlagen geben. Der Sieg der Software gilt als Meilenstein in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz.

Eine Software ist Spielgegner – im Hintergrund lösen dabei, genau wie in der automatischen Bilderkennung oder bei selbstfahrenden Autos, Algorithmen abstrakte Probleme. Viele dieser Probleme sind so kompliziert, dass man optimale Lösungen nie oder nur mit enormem Zeitaufwand berechnen kann. Deshalb spielen hier Heuristiken eine große Rolle – Techniken, wie man mit begrenztem Zeitaufwand und ohne vollständiges Wissen zur Lösung eines Problems gelangt. Der Nachteil: Heuristiken liefern immer nur eine Annäherung an die optimale Lösung.

Algorithmus findet meist optimale Lösung in kurzer Zeit

Dr. Christian Komusiewicz, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Theoretische Informatik der Universität Jena, und Masterstudent Maximilian Katzmann können nun auf diesem Gebiet einen Erfolg vermelden: Gemeinsam haben sie zum Thema Heuristiken geforscht und einen Algorithmus entwickelt, der schwere, abstrakte Probleme effizient und genau löst. Ihre Ergebnisse stellt Maximilian Katzmann im Februar auf einer der renommiertesten internationalen Tagungen zum Thema Künstliche Intelligenz in den USA vor.

Viele abstrakte Probleme in der Forschung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz modellieren Informatiker mithilfe eines Netzwerkes aus einzelnen Knoten, die teilweise miteinander verbunden sind – ähnlich wie in sozialen Netzwerken. Maximilian Katzmann gibt ein anschauliches Beispiel für solch ein abstraktes Problem: „Ich möchte in gegebener Zeit, etwa an einem Arbeitstag, nacheinander so viele Termine wie möglich wahrnehmen, die jeweils ein bestimmtes, vorgegebenes Zeitfenster haben. Wie schaffe ich das?“. Jeder Knoten im Netzwerk steht dann für einen Termin; eine Verbindung zwischen den Knoten steht für die – unerwünschte – zeitliche Überlappung der Termine. Ziel ist es also, so viele separate Knoten wie möglich zu erhalten.

Um eine gute Lösung für solche Probleme zu finden, wird oft die bekannte „Lokale-Suche-Heuristik“ genutzt. Dabei berechnet der Algorithmus zunächst eine einfache Lösung. Dann vertauscht er schrittweise bis zu drei Knoten im Netzwerk zwischen der Lösung und den restlichen Knoten, solange dies zu einer besseren Lösung führt.

Studentischer Beitrag zur Spitzenforschung

„Die bisher bekannte Heuristik würde also einen Termin absagen, um dafür zwei andere Termine zuzusagen“, erklärt Christian Komusiewicz und ergänzt: „Wenn solch ein Tausch nicht mehr möglich ist, stecken die alten Algorithmen fest. Unser neues Programm verbessert die Lösung, indem es in einem Schritt bis zu zehn Termine aus dem Kalender löscht und dafür elf neue einträgt.“ Der neue Algorithmus der Jenaer Informatiker ist somit eine Weiterentwicklung der „Lokale-Suche-Heuristik“ in Netzwerken. „Das Programm errechnet sehr häufig nicht nur eine Annäherung, sondern sogar die optimale Lösung für ein Problem“, fasst Christian Komusiewicz zusammen. „Dass dieses anspruchsvolle Programm im Rahmen eines Projektmoduls im Studiengang Informatik aus der Kooperation mit einem meiner Studenten entstanden ist, freut mich besonders“, sagt der junge Informatik-Experte, der sehr viel von forschungsorientierter Lehre hält. „Damit hat Maximilian schon während seines Studiums zur Spitzenforschung beigetragen“, ist sich Dr. Komusiewicz sicher.

Maximilian Katzmann wird die Forschungsergebnisse auf der 31. AAAI Conference on Artificial Intelligence präsentieren, die vom 4. bis 9. Februar in San Francisco stattfindet.


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Dr. Christian Komusiewicz (l.) und Maximilian Katzmann haben einen Algorithmus entwickelt, der schwere, abstrakte Probleme effizient und genau löst.
Quelle: Jan-Peter Kasper/FSU
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