Promovierende erhielten Einblicke in maschinelles Lernen und Laborautomatisierung
Im Rahmen des diesjährigen Frühjahrs-Blockkurses des Promotionsprogramms IMPRS-EPPC erhielten die Promovierenden eine praxisorientierte Schulung zu den Grundlagen des maschinellen Lernens und der Automatisierung von Laboren. Die Workshops fanden vom 23. bis 26. März 2026 am Fritz-Haber-Institut statt.
Wer in der Forschung arbeitet, produziert in aller Regel digitale Daten. Aufbereitung, Analyse und Archivierung von Forschungsdaten lassen sich durch Methoden des maschinellen Lernens erheblich vereinfachen. Um den Promovierenden der International Max Planck Research School for Elementary Processes in Physical Chemistry (IMPRS-EPPC) das nötige Handwerkszeug hierfür während ihrer Ausbildung mitzugeben, widmete sie ihren diesjährigen Frühjahrsblockkurs ganz dem Thema "Machine Learning & Lab Automation". Während des viertägigen Blockkurses vom 23. bis 26. März am Fritz-Haber-Institut lernten die Promovierenden zunächst die Grundlagen des Programmierens in der Sprache Python und erhielten Einblicke in theoretische Konzepte des Machine Learnings, um danach die gewonnen Fähigkeiten auf konkrete Problemstellungen anzuwenden.
In den ersten beiden Tagen erlernten die Doktoranden die Grundlagen von Python: Kurze, prägnante Vorträge wechselten sich mit praktischen, angeleiteten Programmierübungen ab, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer das gerade Gelernte sofort anwenden konnten. Zum Abschluss des ersten Programmteils waren die Promovierenden zum Networking und Ideenaustausch bei einem kleinen Empfang eingeladen.
Der zweite Teil des Blockkurses beleuchtete verschiedene Bereiche des maschinellen Lernens sowie die Grundlagen der Laborautomatisierung. Die Promovierenden erhielten Einblicke in typische Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens, die mathematischen Grundlagen prototypischer Algorithmen und Modelle und lernten bekannte Toolboxen kennen. Der Workshopteil zur Laborautomatisierung legte den Schwerpunkt auf die Anbindung typischer Laborgeräte an Python und die Umsetzung kleiner Anwendungsfälle. Ihre Kenntnisse vertieften die Promovierenden daraufhin in Gruppenarbeiten, indem sie konkrete Machine Learning Probleme umsetzten.
Die IMPRS-EPPC ist ein strukturiertes Graduiertenprogramm, das vom Fritz-Haber-Institut, der Universität Potsdam und den drei Berliner Hochschulen (FU, HU und TU Berlin) getragen wird. Neben Seminaren zu Soft Skills und Weiterbildungskursen bietet die Schule jedes Jahr zwei Blockkurse an, die sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Methoden der physikalischen Chemie behandeln.
Wir freuen uns, die Ausbildung von Promovierenden durch die IMPRS-EPPC zu stärken. Der Austausch mit Gleichgesinnten, die umfassenden Ausbildungsmöglichkeiten und die enge Betreuung durch die Graduiertenschule werten die Ausbildung der Promovierenden erheblich auf.
