Wir Menschen sind es gewohnt Muster in der Welt um uns herum zu erkennen und wir erklären uns diese Muster in komplexen Beziehungen von Ursache und Wirkung. Unser Alltag ist immer mehr geprägt von Künstlicher Intelligenz. Täglich entstehenden grosse Mengen an Daten in unserer digitalisierten Welt. Aber es ist immer noch eine grosse Herausforderung für die Künstliche Intelligenz, Kausalbeziehungen in diesen Daten zu identifizieren. Das gilt besonders dann, wenn wir nicht in der Lage sind, mit dem System zu experimentieren. Prof. Dr. Jakob Runge erarbeitet zusammen mit seiner Arbeitsgruppe "Kausale Inferenz" am DLR-Institut für Datenwissenschaften neue theoretische Grundlagen und die dazugehörigen Tools um Wissenschaftlern am DLR und darüber hinaus zu helfen, Kausalbeziehungen aus Daten zu extrahieren. Ein wichtiges Grundproblem der Kausalen Inferenz ist es, aus rein qualitativem Wissen über kausale Abhängigkeiten in der Form von kausalen Netzwerken die kausalen Effekte möglichst exakt zu quantifizieren.
Jakob Runge wurde nun mit dem DLR-Wissenschaftspreis ausgezeichnet. In der ausgezeichneten Arbeit entwickelte Jakob Runge einen neuen theoretischen Ansatz und eine daraus abgeleitete Methode, die es erlaubt, kausale Beziehungen sehr genau, und sogar unter der Berücksichtigung von unbeobachteten Prozessen, zu berechnen. Die Arbeit wurde auf der wichtigsten Konferenz für Künstliche Intelligenz und Maschinellem Lernen "NeurIPS" publiziert. Kausales Wissen erlaubt es uns, die Welt um uns herum besser vorherzusagen und eine der einfachsten Fragen überhaupt zu beantworten: Warum?
