Im Rahmen der emergenCITY Woche 2021 veranstaltet emergenCITY gemeinsam mit dem Sonderforschungsbereich MAKI der TU Darmstadt eine dreiteilige Vortragsreihe. Renommierte internationale Gastvortragende sprechen zu Graphen und deren Topologie, zu orbital-terrestrische Netzwerke sowie zu Angriffen auf maschinelle Lernmodelle im Kontext von Resilienz in digitalen städtischen Infrastrukturen. Die gesamte DLS Impulsreihe von Dienstag, den 15. Juni, bis Donnerstag, den 17. Juni ist dabei über diesen Zoom-Link öffentlich zugänglich.

Den Auftakt am Dienstag macht Prof. Ali H. Sayed von der EPFL aus Lausanne, Schweiz, der dort Dekan des Fachbereichs Ingenieurswissenschaften und Leiter des Adaptive Systems Laboratory ist. In seinem Vortrag Learning over Graphs spricht Prof. Sayed über Lernmethoden aus Graphen, wie Informationen oder Fehlinformationen über Graphen verbreitet werden und wie die Graphentopologie hilft, Manipulationen zu widerstehen - oder zu ermöglichen. Die Beispiele des Vortrags stehen dabei im Kontext von sozialem Lernen, Teamarbeit, verteilter Optimierung, und gegnerischem Verhalten.

Dienstag, 15. Juni 2021, 13.00-13.30 Uhr

Prof. Ali H. Sayed

Learning over Graphs

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Prof. Armin Dekorsy hält seinen Vortrag am Mittwoch unter dem Titel AI for orbital-terrestrial networks – key technology for global wireless connectivity. Der Leiter des Arbeitsbereichs Nachrichtentechnik an der Universität Bremen spricht zu gemeinsamen technischen Vorteilen und Herausforderungen in der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) Methoden in terrestrischen Netzen (5G/6G) sowie in orbital-terrestrischen Netzen (3D). Anhand verschiedener Beispiele soll das Potenzial von KI und ML zur Reduzierung des Stromverbrauchs, der Implementierungsfläche und der Kosten der Kommunikationssysteme aufgezeigt werden.

Mittwoch, 16. Juni 2021, 13.30-14.00 Uhr

Prof. Armin Dekorsy

AI for orbital-terrestrial networks – key technology for global wireless connectivity

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Den Abschluss der Reihe bildet Prof. Cristina Nita-Rotarus Impuls zu Manipulating Machine Learning: Attacks and Countermeasures am Donnerstag. Nita-Rotaru, die am Khoury College of Computer Sciences der Northeastern University Bosten, USA, das Network and Distributed Systems Security Laboratory leitet, befasst sich mit Schwachstellen von Machine Learning Algorithmen. In ihrem Vortrag wird sie auf Attacken während der Test- und der Trainingsphase von Algorithmen eingehen und den Verteidigungsalgorithmus TRIM als einen Resilienz-Ansatz vorstellen. Auch bleibende Herausforderungen zur Garantie von Sicherheit und Privatsphäre in aktuellen Anwendungskontexten von Machine Learning sollen benannt werden.

Donnerstag, 17. Juni 2021, 13.30-14.00 Uhr

Prof. Cristina Nita-Rotaru

Manipulating Machine Learning: Attacks and Countermeasures

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