Am 1. November 2022 übernahm Prof. Dr. Marina Höhne in gemeinsamer Berufung die Leitung der Abteilung „Data Science in Bioeconomy“ am Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB) und die Professur für „Digital Bioeconomy“ an der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam.
Mit Prof. Dr. Marina Höhne verstärkt das ATB seine Kompetenzen im Bereich der intelligenten Datenanalyse und Künstlichen Intelligenz sowie deren Anwendung auf Fragestellungen der Bioökonomie. Methoden des maschinellen Lernens unterstützen die intelligente Automatisierung von Prozessen und finden zunehmend Eingang in die Entwicklung nachhaltiger Verfahren für eine biobasierte Kreislaufwirtschaft. Aus den mittels Sensoren gewonnenen großen Datenmengen lässt sich mit Hilfe von Data Science-Methoden nutzbares Wissen zum intelligenten Management von landwirtschaftlichen und bioökonomischen Prozessen gewinnen.
„Eine starke Motivation für meinen Wechsel ans ATB war es, meine Grundlagenforschung intensiv mit gesellschaftlich relevanten Themen wie Tierwohl, Umwelt- und Klimaschutz verbinden zu können“, erklärt Prof. Dr. Marina Höhne. „Die methodischen Grundlagen für den Einsatz von KI-Technologien in der Landwirtschaft und deren Entscheidungssicherheit zu verbessern, ist eine herausfordernde Aufgabe. Zunächst geht es für mich darum, die hochkomplexen bioökonomischen Prozesse besser zu verstehen. Daher freue ich mich sehr auf die Zusammenarbeit mit den Kolleginnen und Kollegen der verschiedenen Programmbereiche am ATB.“
Das Forschungsinteresse von Marina Höhne gilt insbesondere der erklärbaren Künstlichen Intelligenz und der Entwicklung von Methoden, die ein ganzheitliches Verständnis des Verhaltens eines KI-Modells ermöglichen. Dabei fokussiert sie sich unter anderem auf den Einsatz von sogenannten Bayesianischen Neuronalen Netzwerken, um Informationen über die Unsicherheiten der vom KI-System getroffenen Entscheidungen zu erhalten und diese dann im Anschluss für Menschen nachvollziehbar darzustellen.
„Um KI-Modelle vertrauenswürdig nutzen zu können, braucht es eine gewisse Transparenz des Modells, damit das Verhalten für den Menschen nachvollziehbar ist und ein mögliches Fehlverhalten ausgeschlossen werden kann“, erläutert Marina Höhne ihren Forschungsansatz. „Beispielsweise lassen sich einzelne Entscheidungen des Systems nachvollziehen, wenn in der Bildanalyse die relevanten Bereiche in einem Bild gekennzeichnet werden, die wesentlich zur Entscheidung des KI-Systems beigetragen haben.“