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RWTH-Doktoranden erhalten Stipendien von Google

Eugen Beck Foto: privat/rwth aachen
Eugen Beck
Foto: privat/rwth aachen

Eugen Beck und Tamer Alkhouli vom Lehrstuhl Informatik 6 werden für ihre exzellenten Leistungen mit „Google PhD Fellowships“ ausgezeichnet

Eugen Beck und Tamer Alkhouli gehören zu einem exklusiven Kreis von 40 Graduierten aus Nordamerika, Europa und dem Nahen Osten, die für drei Jahre in ihrer Forschung von Google unterstützt werden. Der amerikanische Suchmaschinenkonzern fördert mit dem Stipendium „Google PhD Fellowship“ herausragende akademische Forschung in der Informatik. „Es ist bemerkenswert, dass die RWTH gleich zwei Stipendiaten stellen kann, das schaffen nur ganz wenige Forschungsinstitutionen“, sagt Dr. Volker Steinbiss vom Lehrstuhl Informatik 6. „Unsere Erwartungen wurden damit übertroffen.“ Die Forschungsgebiete der beiden jungen Wissenschaftler fallen in den Bereich maschinelles Lernen und im weiteren Sinne in die künstliche Intelligenz. Eugen Beck forscht zu automatischer Spracherkennung, Tamer Alkhoulis Schwerpunkt ist maschinelle Übersetzung. In beiden Fällen lernt der Computer anhand von Beispielmaterial wie Sprachaufnahmen und Übersetzungen. Es kommen jeweils künstliche neuronale Netze zum Einsatz.

Eugen Beck bringt dem Computer bei, gesprochene Sprache in Text umzusetzen. Dazu verwendet der 26-Jährige künstliche neuronale Netze und trainiert sie unter Verwendung großer Mengen anAudio-Beispieldaten sowie Textdaten mit dem Ziel einer möglichst integrierten Modellierung. „Neuronale Netze in die Spracherkennung einzubinden, ist über die vergangene Dekade hinweg zum dominierenden Ansatz geworden“, erläutert der Informatiker. So ging der Trend dahin, dass immer mehr Teile einer Spracherkennungssoftware mit künstlichen neuronalen Netzen modelliert werden. Diese bestehen aus mehreren aufeinander aufbauenden Schichten von Neuronen, die mit zunehmender Tiefe vom eingegebenen Audio-Signal immer weiter zu Wörtern und Wortfragmenten abstrahieren. „Ich versuche, ein konventionelles neuronales Netz mit einem lediglich auf Textdaten trainierten Netz zu kombinieren, um die Qualität weiter zu steigern“, sagt Beck. „Das klingt vielleicht einfach, ist aber ein technisch schwieriges Problem.“ Anwendungsgebiete sind beispielsweise die Sprachsteuerung bei Smartphones oder Navigationsgeräten, das Diktieren von Berichten und die Anwendung im Callcenter sowie zukünftig im vernetzten Haus, dem sogenannten „Smart Home“.

Tamer Alkhouli  Foto: privat/rwth aachen
Tamer Alkhouli
Foto: privat/rwth aachen

Tamer Alkhoulis Forschungsziel ist die Verbesserung maschineller Übersetzung, wie sie beispielsweise der Online-Dienst „Google Translate“ anbietet. Der Computer übersetzt Text von einer Quell- in eine Zielsprache. Alkhouli verwendet als Methode das sogenannte „Deep Learning“, um die Qualität der Übersetzungen zu verbessern. „Das System lernt, selbstständig zu übersetzen und verwendet dabei Strukturen, die durch das menschliche Gehirn inspiriert sind“, erklärt der 28-Jährige. Er entwickelt Modelle, die auch selbstständig Informationen, die in der Welt verfügbar sind, einbeziehen sollen. „Zurzeit fügen wir den herkömmlichen Methoden neuronale Netze hinzu. Mittelfristig könnte die gesamte Übersetzung durch diese Form der künstlichen Intelligenz realisiert werden.“

Der Lehrstuhl Informatik 6 der RWTH Aachen unter Leitung von Professor Hermann Ney hat sich auf Spracherkennung und maschinelle Übersetzung spezialisiert. Mehrere ehemalige Doktorandinnen und Doktoranden des Lehrstuhls arbeiten in Forschungseinrichtungen von in diesen Bereichen erfolgreich tätigen Firmen, insbesondere Google, Ebay, Amazon, IBM und Nuance. Davon haben Nuance, Amazon und Ebay auch Forschungslabore in Aachen.

Quelle: RWTH Aachen

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