Event
Am 4. Juni 2025 waren wir auf der diesjährigen Helmholtz AI Konferenz in Karlsruhe vertreten – einem der führenden Events rund um Künstliche Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung. Für Perelyn vor Ort war unser Kollege Michael Banf, der im Rahmen der Poster Session II unsere aktuellen Forschungsergebnisse präsentierte.
Michael stellte unser Poster mit dem Titel „A Topological Remedy for Over-Squashing in Graph Learning via Forman‐Ricci Curvature based Graph-to-Hypergraph Structural Lifting“ vor. Darin geht es um einen neuen Ansatz zur Lösung eines zentralen Problems in Graph Neural Networks: dem sogenannten Over-Squashing, bei dem wichtige Informationen über weite Distanzen im Graphen nicht korrekt weitergegeben werden. Mithilfe von Konzepten aus der Differentialgeometrie und Topologie zeigen wir, wie sich diese strukturellen Herausforderungen gezielt adressieren lassen – mit vielversprechenden Anwendungen in Bereichen wie Biologie, Physik und komplexen Netzwerken.
Die Konferenz bot eine hervorragende Gelegenheit, sich mit anderen Forschenden auszutauschen, neue Perspektiven zu gewinnen und über gemeinsame Herausforderungen zu diskutieren. Die Gespräche – sowohl während der Session als auch darüber hinaus – waren inspirierend und bereichernd.
Ein herzliches Dankeschön an alle, die vorbeigeschaut, sich ausgetauscht oder einfach Interesse gezeigt haben. Wir freuen uns auf den weiteren Dialog mit der Helmholtz AI Community und auf neue spannende Kooperationen.
Das während der Konferenz gezeigte Poster ist unten zu sehen.
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Liliya Imasheva stellte auf der Conf42 Large Language Models 2026 eine Validierungs-Pipeline zur Bewertung von KI-Zusammenfassungen vor.
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Perelyn stellte auf der IOCMA 2026 der Konferenz unser Verfahren vorgestellt, das Graphdaten wie Lieferketten oder Netzwerke so transformiert, dass KI-Modelle auch über große Distanzen hinweg verlässlicher daraus lernen.
