Prof. Dr. Felix Biessmann

Data Science

Nach dem Studium menschlicher Kognition in Osnabrück, Zürich und Tübingen wandte sich Felix Biessmann in seiner Promotion am MPI für Intelligente Systeme, Tübingen, und der TU Berlin dem Studium maschineller Kognition zu. „Indem wir Algorithmen kognitive Fähigkeiten beibringen, erleichtern wir nicht nur unseren Alltag, wir verstehen auch unsere eigene Kognition besser“, so Dr. Felix Biessmann. „Deshalb habe ich mich schon während meiner Promotion mehr der maschinellen Kognition zugewandt.“

Der Fokus seiner Promotion lag auf der Entwicklung statistischer Lernalgorithmen für Brain-Computer Interfaces, biomedizinischen Anwendungen wie Prothesen und neurowissenschaftlicher Grundlagenforschung. „Die Schwierigkeit dabei war es, die vielen multimodalen Daten zu kombinieren und gemeinsam auszuwerten.“ 

Im Anschluss an seine einjährige Postdoc-Zeit bei Dr. Klaus-Robert Müller, Professor für Maschinelles Lernen an der TU Berlin, erhielt Felix Biessmann einen Ruf an die Korea University, Seoul. „Dort habe ich ein Jahr lang maschinelles Lernen gelehrt, bevor ich aus privaten Gründen wieder zurück nach Berlin gekommen bin“, so Felix Biessmann. Von 2014 bis zum September 2018 arbeitete Felix Biessmann als „Machine Learning Scientist“ in dem Amazon Forschungslabor für maschinelles Lernen in Berlin.

Zum Oktober 2018 erhielt er den Ruf als Professor für Data Science an die Beuth Hochschule für Technik in Berlin. „Während meiner Tätigkeit für Amazon habe ich mich unter anderem sehr intensiv mit der Qualität von Daten beschäftigt. Die Ergebnisse von maschinellen Lernverfahren sind stark abhängig von der Qualität und Zusammensetzung der Daten, die den Algorithmen zum Lernen zur Verfügung stehen. Wir haben an Systemen gearbeitet, die die Qualität von Daten messen und automatisiert einige Arten von Fehlern bereinigen. Je mehr datengetriebene Systeme existieren, desto wichtiger ist es, diese Systeme so auszustatten, dass sie auch unter realistischen Bedingungen - wenn also nur lückenhafte oder falsche Daten zur Verfügung stehen - gut arbeiten.“

Parallel zu seiner Tätigkeit bei Amazon hat Felix Biessmann Projekte mit der Deutschen Krebsgesellschaft (DKG) oder auch dem Wissenschaftszentrum Berlin (WZB) bearbeitet. "In beiden Projekten ist das Forschungsziel, Menschen mit Methoden des Maschinellen Lernens in ihrer Arbeit zu unterstützen und so effizientere Prozesse beim Kategorisieren von Texten zu erlauben. Ein besonderer Fokus der Arbeit wird dabei auf der Interpretierbarkeit der Algorithmen liegen.“ In diesem Bereich wird auch künftig sein Forschungsschwerpunkt liegen. 

„Algorithmische Entscheidungen beeinflussen unser aller Leben – im Rahmen meiner Professur möchte ich dazu beitragen, maschinelles Lernen als sinnvolle assistive Technologie zu verstehen, die sich auf ein funktionierendes Miteinander konzentriert und nicht Algorithmen den Menschen als Wettbewerber gegenüberstellt.“ (kj)