Die Promovierenden stellten neueste Fortschritte bei der Integration von Deep Learning und großen Sprachmodellen zur Bewältigung gesellschaftlicher und ökologischer Herausforderungen vor.
Zu den präsentierten Beiträgen gehörten:
- 𝗠𝗲𝗱𝗶𝗰𝗮𝗹𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀: 𝗔𝗻𝗔𝗽𝗽𝗿𝗼𝗮𝗰𝗵𝗳𝗼𝗿𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘇𝗶𝗻𝗴𝗘𝗹𝗲𝗰𝘁𝗿𝗼𝗻𝗶𝗰𝗛𝗲𝗮𝗹𝘁𝗵𝗥𝗲𝗰𝗼𝗿𝗱𝘀 - verfasst von Cristian A. Secco, Lennart B. Sina und Kawa Nazemi, und präsentiert von Cristian A. Secco
- 𝗤𝘂𝗲𝗿𝘆-𝘁𝗼-𝗩𝗶𝘀: 𝗖𝗼𝗻𝗰𝗲𝗽𝘁𝘂𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗼𝗳𝗮𝗕𝗿𝗼𝗮𝗱-𝗰𝗼𝘃𝗲𝗿𝗮𝗴𝗲𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗲𝗱𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗣𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲 - verfasst von Uliana Eliseeva, Simon Heiß, und Kawa Nazemi, und vorgestellt von Uliana Eliseeva
- 𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀𝗳𝗼𝗿𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴: 𝗔𝗠𝗼𝗱𝘂𝗹𝗮𝗿𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶-𝗩𝗶𝗲𝘄𝗔𝗽𝗽𝗿𝗼𝗮𝗰𝗵 - verfasst von Elena Correll, Uliana Eliseeva und Kawa Nazemi, und vorgestellt von Elena Correll
- 𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀: 𝗖𝗹𝗶𝗺𝗮𝘁𝗲𝗖𝗵𝗮𝗻𝗴𝗲𝗶𝗻𝗦𝗼𝗰𝗶𝗮𝗹𝗠𝗲𝗱𝗶𝗮 - verfasst von Vanessa Kokoschka, Cristian A. Secco und Kawa Nazemi, und virtuell präsentiert von Vanessa Kokoschka
- 𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀𝗳𝗼𝗿𝗗𝗲𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗠𝗮𝗸𝗶𝗻𝗴 - verfasst von Kawa Nazemi, Cristian A. Secco, Lennart B. Sina, Uliana Eliseeva, Elena Correll und Midhad Blazevic, und präsentiert von Kawa Nazemi
Zwei der fünf Teilnehmer*innen gewannen den Best Paper Award für ihre Arbeiten und Präsentationen. Cristian A. Secco wurde für seine Arbeit „Medical Visual Analytics: An Approach for Analyzing Electronic Health Records“ ausgezeichnet, und Uliana Eliseeva erhielt den Preis für „Query-to-Vis: Conceptualization of a Broad-coverage Automated Visualization Pipeline“.
Die Konferenz bot eine wertvolle Gelegenheit, konstruktives Feedback und interessante Fragen von Kollegen zu erhalten, was die Bedeutung der Arbeiten bestätigte und die Motivation steigerte, die Forschung weiter voranzutreiben. Die vorgestellten Beiträge sind Zwischenergebnisse des EU-geförderten Projekts FARMWISE im Rahmen von Horizon Europe.
Das dkmi und ikum gratuliert beiden herzlich zu dieser Auszeichnung.