Am 4. September 2025 hielt doc. Ivo Bukovsky (Universität Südböhmen) einen Vortrag im Rahmen des Seminars „Radiological Imaging Informatics and Intelligent Biomedical Systems Engineering“ an der Tohoku-Universität in Sendai, Japan.
In seiner Präsentation „With Small, Explainable and Physics-Informed Neural Architectures toward Large AI“ zeigte Ivo, wie kleine, erklärbare und mit physikalischem Wissen angereicherte neuronale Netze nicht nur komplexe Systeme überwachen können, sondern auch eine wichtige Brücke zum besseren Verständnis von großskaligen KI-Modellen bilden.
💡 Wesentliche Erkenntnisse:
- Einsatz von Learning Entropy (LE) zur Bewertung des Modellverhaltens
- Einfache Modelle zur Erkennung von Änderungen in komplexen Systemen
- Physik-informierte Architekturen als Schlüssel zur Interpretierbarkeit
- Anwendungen in Biosignalanalyse, industriellen Systemen, IoT und vorausschauender Wartung
📌 Besonders spannend war der Bezug zum laufenden #InterregCZAT‑Projekt IPMAI, in dem erklärbare KI‑Methoden für die Wartung von Maschinen und Anlagen entwickelt werden – in enger Zusammenarbeit mit Partnern wie SCCH in Österreich.