Mathis Lechner ist PhD-Student und Machine Learning Forscher am Institute of Science and Technology Austria in Maria Gugging bei Klosterneuburg. Seine Forschungsschwerpunkte sind Machine Learning, Formale Methoden und Robotik. In diesem Zusammenhang kam es zur Zusammenarbeit mit Forscherinnen und Forschern des IST, der TU Wien und dem MIT .

In dieser Episode haben wir darüber gesprochen, welche Aspekte beachtet werden müssen, um Systeme mit neuronalen Netzen in sicherheitskritischen Systemen einsetzen zu können. Spezieller Fokus wurde auf eine Arbeit vom letzten Jahr gelegt. Zusammen mit Ramin Hasani war er Hauptautor einer Arbeit die gezeigt hat, dass mit wenigen Neuronen in autonomen Fahrsituationen teilweise bessere Ergebnisse erzielt werden können, als mit komplexen neuronalen Netzen, wenn man sich an der Natur orientiert. Diese Arbeit wurde in Nature Machine Intelligence publiziert.

Das sind die im Podcast angesprochenen Paper:

• Neurales Netzwerk mit wenigen Neuronen (Lechner, Hasani et. Al): Neural circuit policies enabling auditable autonomy
• Verifikation quantisierter neuraler Netze (Henzinger et. Al.): Scalable Verification of Quantized Neural Networks (Technical Report)
• Adversial Training – Genauigkeit vs. Robustheit (Lechner et. Al): Adversarial Training is Not Ready for Robot Learning

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