7. Januar 2020

Wojciech Samek ist Associate Editor bei IEEE TNNLS und Teil des IEEE MLSP Technical Committee

Aufgrund seiner Forschungen und Verdienste im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), zuletzt der Herausgabe des Sammelbandes „Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning“ (Erklärbare KI: Interpretation, Erklärung und Visualisierung von Deep Learning), wurde Fraunhofer HHI-Wissenschaftler Dr. rer. nat. Wojciech Samek zweifach geehrt.

Wojciech Samek, Gruppenleiter Maschinelles Lernen in der Abteilung Videokodierung und Maschinelles Lernen am Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut HHI, wurde von dem Journal „IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems“ (IEEE TNNLS) zur Position des Associate Editors eingeladen. Er hat die Stelle zum ersten Januar dieses Jahres angetreten. Das Journal veröffentlicht Fachartikel zu Theorie, Design und Anwendung von neuralen Netzwerken und verwandten Lernsystemen. Es kann einen Impact Factor von 11.6 nachweisen und ist in der Rangliste der Journals, laut dem Science Citation Index von Thomson-Reuters, auf Platz 2 in der Kategorie „Artificial Intelligence“.

Außerdem wurde Samek in das IEEE „Machine Learning for Signal Processing Technical Committee“ (MLSP TC) gewählt. MLSP TC arbeitet an der Schnittstelle zwischen Theorie und Anwendung und entwickelt neue, theoretisch inspirierte Methoden, die sowohl auf langjährige als auch aufkommende Anwendungen der Signalverarbeitung abzielen. Im Mittelpunkt des MLSP TC stehen die on-line/adaptive nichtlineare Signalverarbeitung und datengesteuerte Lernmethoden. Damit umfasst es neue theoretische Rahmen und Paradigmen für die statistische Signalverarbeitung und neue Entwicklungen in Bereichen, die auf die Verarbeitung einer Vielzahl von Signalen spezialisiert sind. Das MLSP TC konzentriert sich auf die Forschungsförderung in diesen Bereichen, Anwendungstechniken und die Aufklärung der technischen Gemeinschaft über die Forschungsentwicklungen.

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