Meine Reise zur AAAI 2024 Konferenz in Vancouver, Kanada, war eine großartige Erfahrung und meine erste Reise zu einer größeren Konferenz über maschinelles Lernen nach den Corona-Jahren. Als Forscher in emergenCITY hatte ich die Ehre, unsere gemeinsame Forschungsarbeit zu präsentieren: „Learning Discrete-Time Major-Minor Mean Field Games“ zusammen mit Mitarbeitenden der University of Illinois at Urbana-Champaign, der NYU Shanghai, Google DeepMind und Cohere.

Die Konferenz war ein hervorragendes Forum, um unsere Arbeit zu präsentieren und mit internationalen Experten für Mean Field Games und Spieltheorie zu diskutieren. In technischen Präsentationen und Postersessions gewannen wir Einblicke in die Untersuchungen zum Thema Mean Field Games und zu verwandten Themen. Zusätzlich zu den akademischen Sessions bot die AAAI-Konferenz eine Reihe Tutorien und Workshops, darunter auch ein Tutorium unseres Koautors zum Thema Mean Field Games. Die Diskussionen, die auf der Konferenz stattfanden, haben bereits künftige Kooperationen und potenzielle Veröffentlichungen beeinflusst.

Neben den akademischen Diskussionen und der Förderung von Kooperationen hatte ich auch die Gelegenheit, zusammen mit den Teilnehmern der AAAI-Konferenz das Zentrum von Vancouver zu erkunden. Ich besuchte touristische Attraktionen wie den Vancouver Lookout, die Gastown Steam Clock und den großen Stanley Park. Während der Konferenz gab es gemeinsame Abendessen und Treffen, organisiert durch die Whova-App, eine Event-Management-Plattform.

Insgesamt war es sehr interessant, Vancouver zu sehen. Der Konferenzort ist sehr schön. Ich möchte allen meinen Mitarbeitenden dafür danken, dass sie diese Erfahrung möglich gemacht haben.

Autor:

Kai Cui ist Doktorand und Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Self-Organizing Systems Lab der TU Darmstadt und Teil des emergenCITY Forschungsbereichs Kommunikation (KOM). Dort interessiert er sich für die Anwendung von Reinforcement Learning und Mean Field Methoden zur Optimierung von Netzwerkkonfigurationen und Drohnenkommunikationsnetzwerken. Er schloss seinen Master der Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik mit Schwerpunkt Automatisierungssysteme an der TU Darmstadt 2019 mit dem Master of Science ab.