FAKULTÄT FÜR

INFORMATIK

Unser jüngster Neuzugang an der Fakultät für Informatik ist Dr. Alexander Binder, der im April 2024 aus Singapur zu uns gekommen ist.

Professor Binder studierte Mathematik an der Humboldt-Universität zu Berlin und promovierte 2013 in Informatik an der Technischen Universität Berlin mit einer Arbeit zum Thema "Bag of machine learning concepts for visual concept recognition in images". Das letzte Jahrzehnt hat er überwiegend in Singapur gelehrt und geforscht, zunächst als Assistant Professor an der Singapore University of Technology and Design (SUTD) und anschließend als Associate Professor am Singapore Institute of Technology. Zwischen diesen beiden Positionen in Singapur war Alexander Binder etwa ein Jahr lang an der Fakultät der Universität Oslo tätig.

In Magdeburg baut Prof. Binder eine neue Forschungsgruppe für Computer Vision auf. Dieser Bereich hat sich von der anfänglichen Klassifizierung von Bildern und der Objekterkennung stark weiterentwickelt. Bilderzeugung aus Text mit Diffusionsmodellen und Deepfakes sind einem breiteren Publikum bekannt.

Heutzutage wird das Gebiet der Computer Vision stark von großen Sprachmodellen beeinflusst, die zu großen multimodalen Modellen (LMMs) geführt haben.

Beispiele für seine Arbeit im Bereich der Erklärbarkeit für Computer Vision sind in Abb. 1 und Abb. 2 dargestellt. Solche Modelle können zum Beispiel Objekte erkennen, die durch eine beliebige Texteingabe beschrieben werden, natürlichsprachliche Fragen zu Bildern beantworten oder Bilder auf der Grundlage von Textabfragen segmentieren. Andere Methoden, wie z.B. visuelles Prompting, erlernen die Ausführung von Aufgaben auf Bildern anhand von Beispielpaaren von Eingabe- und Ergebnisbildern.

Abb. 1: Erklärung für eine Hundeklasse, die durch ein Vision-Transformer-Modell vorhergesagt wird. Man beachte den Fokus auf den Kopf des Hundes, da der Prädiktor ein diskriminatives Modell ist und der Hundekörper nicht zwischen den Hunderassen im ImageNet-Datensatz unterscheidet.

Abb. 2: Erklärung des Begriffs "Seestern" (links). Anders als beim Beispiel des Hundes ist hier das gesamte Objekt wichtig. Doch nicht alles, was die gleiche orange Farbe hat, trägt gleichermaßen zur Vorhersage bei.

In diesem Bereich entwickelt Dr. Binder Methoden und Werkzeuge der erklärbaren KI für die Bildverarbeitung, die für jedes Pixel eines Bildes eine Punktzahl erzeugen, die angibt, wie viel es zu einer Vorhersage beiträgt.

Er wird Lehrveranstaltungen im dritten Jahr unserer Bachelor-Studiengänge sowie in unseren Master-Studiengängen unterrichten und als Berater für Doktoranden fungieren. Wenn es seine Zeit erlaubt, schreibt er immer noch gerne selbst Code. Außerdem mag er Landschaften, Instant-Nudeln und Paneer-Butter-Masala, und er schaut sich gerne Sport aus der Ferne an.

Nebenbei bemerkt: Er teilt seinen Namen mit einem berühmten Filmregisseur und einem Fotografen (mit dem gehörnten Schattenfoto) - aber die drei sind unterschiedliche Personen!

Adaptiert aus dem BiBa Newsletter 2024/1, 15. Mai 2024