22. Juni 2022

Saarbrücker KI-Forschung feiert internationale Erfolge

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Jörg Hoffmann, Informatik-Professor an der Universität des Saarlandes, hat mit seiner Forschungsgruppe „Foundations of Artificial Intelligence“ gleich mehrere Erfolge bei der international führenden Konferenz eines Teilbereichs der KI-Forschung erzielt, der „International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS)“. Sein früherer Doktorand Daniel Gnad gewinnt den Dissertationspreis der Konferenz, zudem stellt die Gruppe einen außergewöhnlich großen Anteil der auf der Konferenz akzeptierten Forschungsarbeiten.

Jörg Hoffmann ist seit 2012 Informatik-Professor an der Universität des Saarlandes. Der Experte für Künstliche Intelligenz beschäftigt sich mit Aktions-Entscheidungsmechanismen in komplexen Planungsproblemen, wie z.B. Schach oder Produktionsplanung, und in letzter Zeit insbesondere mit vertrauenswürdiger KI, speziell Methoden für Qualitätssicherung maschinell gelernter Entscheidungsverfahren.

Die „International Conference on Automated Planning an Scheduling (ICAPS)“ ist eine der weltweit führenden Wissenschaftskonferenzen dieses Teilbereichs der KI-Forschung. Für die 2022er Auflage haben rund 70 Forschungsgruppen aus der ganzen Welt hunderte Forschungsarbeiten zur Diskussion auf der Konferenz eingereicht, von denen 85 Arbeiten akzeptiert wurden. „Meiner Forschungsgruppe ist ein spektakulärer Erfolg gelungen: Von den 85 akzeptierten Arbeiten sind 11 mit Co-Autorenschaft aus meiner Forschungsgruppe. Das ist Rekord – in der mehr als 30-jährigen Geschichte der Konferenzreihe hat es zuvor noch nie eine Arbeitsgruppe geschafft, dass mehr als 6 Arbeiten bei einer Auflage der ICAPS akzeptiert wurden“, erklärt Jörg Hoffmann.

Zudem wurde Daniel Gnad für seine an Jörg Hoffmanns Lehrstuhl angefertigte Doktorarbeit unter dem Titel „Star-Topology Decoupled State-Space Search in AI Planning and Model Checking“ mit dem „Best Dissertation Award“ ausgezeichnet. Der Beitrag der Doktorarbeit ist ein neuartiges Verfahren zur effizienten Aktionsplanung, welches Unabhängigkeitseigenschaften ausnutzt und auch in der formalen Sicherheitsverifikation herausragende Ergebnisse erzielte.

Bereits im vergangenen Jahr wurde Professor Jörg Hoffmann mehrfach für seine Beiträge zum Forschungsfeld der Künstlichen Intelligenz geehrt: Anfang 2021 wurde er zum Fellow der „Association for Artificial Intelligence (AAAI)“ ernannt und ist damit einer von nur fünf in Deutschland tätigen Wissenschaftlern, denen seit 1990 diese Ehre zuteilwurde. Zusätzlich wurde er im Juni vergangenen Jahres zum Fellow der „European Association for Artifcial Intelligence (EurAI)” ernannt.

ICAPS-2022 Accepted Papers mit (Co)-Autorenschaft der FAI-Gruppe

Daniel Höller, Julia Wichlacz, Pascal Bercher and Gregor Behnke. Compiling HTN Plan Verification Problems into HTN Planning Problems

Marcel Vinzent, Marcel Steinmetz and Jörg Hoffmann. Neural Network Action Policy Verification via Predicate Abstraction

Daniel Höller and Gregor Behnke. Encoding Lifted Classical Planning in Propositional Logic

Patrick Ferber, Florian Geißer, Felipe Trevizan, Malte Helmert and Joerg Hoffmann. Neural Network Heuristic Functions for Classical Planning: Bootstrapping and Comparison to Other Methods

Marcel Steinmetz, Daniel Fišer, Hasan Ferit Enişer, Patrick Ferber, Timo Gros, Philippe Heim, Daniel Höller, Xandra Schuler, Valentin Wüstholz, Maria Christakis and Joerg Hoffmann. Debugging a Policy: Automatic Action-Policy Testing in AI Planning

Martim Brandao, Amanda Coles, Andrew Coles and Joerg Hoffmann. Merge and Shrink Abstractions for Temporal Planning

Rebecca Eifler, Martim Brandao, Amanda Coles, Jeremy Frank and Joerg Hoffmann. Evaluating Plan-Property Dependencies: A Web-Based Platform and User Study

Thorsten Klößner, Marcel Steinmetz, Álvaro Torralba and Jörg Hoffmann. Pattern Selection Strategies for Pattern Databases in Probabilistic Planning

Daniel Gnad, Álvaro Torralba and Daniel Fišer. Beyond Stars – Generalized Topologies for Decoupled Search

Daniel Fišer, Álvaro Torralba and Joerg Hoffmann. Operator-Potentials in Symbolic Search: From Forward to Bi-Directional Search

Thorsten Klößner, Florian Pommerening, Thomas Keller and Gabriele Röger. Cost Partitioning Heuristics for Stochastic Shortest Path Problems

Weitere Informationen:
https://icaps22.icaps-conference.org/
http://fai.cs.uni-saarland.de/research.html

Ausgezeichnete Dissertation:
D. Gnad, Star-Topology Decoupled State-Space Search in AI Planning and Model Checking, Saarland University, 2021.

 

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