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Neues aus dem Institut

Good luck

  • 15 January 2014

Our lab's recent graduate Dr. Eric Diller will be an assistant professor at the University of Toronto (Mechanical and Industrial Engineering Department) from January 2014.

Metin Sitti


Die Geometrie der Krebszelle

  • 05 December 2013

Bösartige und gesunde Zellen weisen charakteristische fraktale Muster auf, anhand derer sie sich unterscheiden lassen

Ein neuer Ansatz lässt auf eine Methode hoffen, mit der sich Krebszellen künftig schneller und zuverlässiger unterscheiden lassen könnten. Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme in Stuttgart und der Universität Heidelberg haben festgestellt, dass sich Zellen sehr genau mithilfe der fraktalen Geometrie charakterisieren lassen. Mit dieser Theorie werden Objekte beschrieben, deren Struktur im Kleinen ihrer Gestalt im Großen ähnelt. Krebszellen können ihr Wachstum und damit ihre Gestalt verglichen mit gesunden Zellen schlechter regulieren. Die spezielle fraktale Geometrie einer Zelle wird damit zu einem Marker für den Zelltyp. Daher lässt sich der Erkrankungsgrad einer Zelle mit dieser Mathematik, kombiniert mit einer geschickten Bilderkennung, analysieren. Die Forscher untersuchten, in welcher statistischen Verteilung welche Strukturdetails auf der Oberfläche von unterschiedlichen Tumorzellen auftreten. Auf diese Weise konnten sie Krebszellen genauer erkennen, als das mit der bisher gängigen immunhistologischen Methode möglich ist, und zwischen Zellen verschiedener Tumore unterscheiden.


Michael Black awarded 2013 Helmholtz Prize

  • 01 December 2013

2013 Helmholtz Prize honors Michael J. Black's work on robust optical flow estimation described in the ICCV 1993 paper with P. Anandan on "A framework for the robust estimation of optical flow."

Michael Black


NIPS 2013 outstanding paper award

  • 01 December 2013

Manuel Gomez-Rodriguez, Department Empirical Inference (Prof. Schölkopf), received an outstanding paper award at NIPS 2013.

Manuel Gomez Rodriguez


Cover Article

  • 18 November 2013

Our paper on “Plasmonic nanohelix metamaterials with tailorable giant circular dichroism” is the featured cover article for the Applied Physics Letters Issue 21, vol. 103, 18 November 2013.

John Gibbs Andrew Mark Sahand Eslami Peer Fischer


National Science Foundation

  • 02 November 2013

Our lab alumnus Prof. Seok Kim at UIUC will receive the prestigious National Science Foundation (NSF) CAREER Award for his research and educational activities on microassembly using transfer printing.

Metin Sitti


Stefan Schaal elected IEEE Fellow 2014

  • 01 November 2013

For his contributions to robot learning and modular motion planning.

Stefan Schaal


2013 Young Investigator Award der International Neural Networks Society für Prof. Jan Peters

  • 29 October 2013

Preis für entscheidende Beiträge im Bereich der Neuronalen Netzwerke

Tübingen. Prof. Ph.D. Jan Peters, Leiter des „Robot-Learning-Labs“ am MPI für Intelligente Systeme, ist mit dem 2013 Young Investigator Award der International Neural Network Society ausgezeichnet worden. Peters hat den Preis erhalten für seine entscheidenden Beiträge im Bereich der Neuronalen Netzwerke, insbesondere zur Entwicklung neuer Lernmethoden, die es Robotern erlauben, neue Fähigkeiten zur Bewegung zu lernen.

Jan Peters


Summer School "Maschinelles Lernen für Personalisierte Medizin"

  • 23 September 2013

An der Schnittstelle zwischen Maschinellem Lernen und Statistischer Genetik

Tübingen. Vom 23. Bis 27. September 2013 besuchen rund 70 Teilnehmerinnen und Teilnehmer die „Machine Learning for Personalized Medicine“ (MLPM) Summer School am Max-Planck-Campus Tübingen. Maschinelles Lernen entwickelt sich zur Schlüsseldisziplin zur Bewältigung riesiger Datenmengen – unter anderem in der Biologie und Medizin. Bisher mangelt es aber an Fachkräften in diesem Bereich. Das EU-geförderte und von Prof. Dr. Karsten Borgwardt koordinierte MLPM-Projekt bildet in den kommenden drei Jahren international 14 Nachwuchswissenschaftler an der Schnittstelle von Maschinellem Lernen und Statistischer Genetik aus. Sie sollen künftig dazu beitragen, entscheidende Hindernisse für die personalisierte Medizin zu bewältigen.

Karsten Borgwardt Matthias Tröndle


MLSS 2013 - Machine Learning Summer School in Tübingen

  • 28 August 2013

Über 100 Nachwuchswissenschaftler aus aller Welt treffen auf 26 Experten ihres Fachs

Tübingen. Seit 11 Jahren tourt die Machine Learning Summer School (MLSS) um die Welt, vom 26. August bis 6. September 2013 gastiert diese begehrte wissenschaftliche Veranstaltung in Tübingen. Gastgeber für die 100 Teilnehmer ist der Tübinger Standort des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme. Die MLSS präsentiert die wichtigsten Themen des maschinellen Lernens, von fundamentalen Dingen bis zu den neuesten Anwendungen. 26 Experten ihres Fachs halten Vorlesungen und vermitteln Wissen in praktischen Übungen. Dazu zählen Vertreter von namhaften Firmen wie Google, Amazon, Microsoft Research, Sony und Zeiss sowie von renommierten Universitäten wie Oxford und Cambridge.