Die Faszination für Computer bleibt, auch in der Freizeit. Aber, so Adrian Schwaiger, wissenschaftlicher Mitarbeiter am IKS, irgendwann ist Schluss, nämlich dann, wenn es um Musik geht. Auftakt zu einer Serie von Porträts unserer Forscherinnen und Forscher.
20. November 2020
© iStock.com/Pablo K
Seine erste technische Herausforderung war Computerspiele programmieren. Da war er 13, als sein Vater ihm ein Programm dafür schenkte. Alles, was danach kam, fiel Adrian Schwaiger leicht – auch das Studium der Angewandten Informatik an der Otto-Friedrich-Universität in Bamberg. Was in der Uni zu tun war, machte er nebenbei ohnehin schon zum Spaß.
Nach Abschluss seines Studiums der angewandten Informatik, fing Adrian Schwaiger, M.Sc. im April 2019 beim Fraunhofer IKS an. Aktuell beschäftigt er sich damit, die Sicherheit und Interpretierbarkeit tiefer neuronaler Netze zu verbessern, um ihren Einsatz in den Perzeptionsmodulen autonomer Systeme zu ermöglichen.
Seit April 2019 arbeitet der 28-Jährige als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung für Dependable Perception & Imaging (DPI) am Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS. Als Paradebeispiel, um seine Arbeit zu erklären, verwendet er oft das autonome Fahren. Doch es fiel ihm nicht immer leicht, über sein Thema, die Informatik, zu sprechen. Früher habe er Psychologie-Studierende beneidet, sagt Adrian. Deren Studieninhalte seien für jeden greifbar, auf Partys interessieren sich andere dafür. »Immerhin habe ich nicht reine Informatik studiert, sondern angewandte, und dadurch auch ein bisschen Psychologie mitbekommen.« Mittlerweile verstehen die meisten Leute in seinem Umfeld, woran Adrian arbeitet – wenn auch ohne die technischen Details. Mit dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) können sogar seine Großeltern etwas anfangen. Sie sagen dann: Das ist ja toll, dass man den Menschen damit Arbeit abnimmt.
Adrian Schwaiger ist einer von vier Forschern des Fraunhofer IKS, deren Beitrag auf der SafeAI 2020 in New York Anfang 2020 mit dem Best Paper Award ausgezeichnet wurde. Thema des Vortrags: Aktuelle Modelle zur Messung von Unsicherheit (uncertainty) bei Deep Neural Networks im Vergleich.
Wo sich seine Großeltern vielleicht Roboter vorstellen, die durch
Adrians Büro fahren, rechnet in Wahrheit ein Computer vor sich hin. Die Experimente laufen
relativ unspektakulär ab, sagt Adrian: »Wir sehen irgendwo eine Lücke,
wo Forschungsbedarf besteht, und überlegen, wie wir das lösen können.«
Nach Literaturrecherche und Besprechungen zu neuen Konzepten wird
programmiert und implementiert und die Erkenntnisse werden
niedergeschrieben. Dann fängt das Ganze wieder von vorne an, Adrian
sucht das nächste Problem. Schön iterativ sei das, sagt
er. Und schön abwechslungsreich – nicht nur durch den Wechsel zwischen
Recherche, Programmieren, Paper schreiben und organisatorischen Tätigkeiten, sondern auch durch den
Wechsel zwischen Büro und Home Office.
Die Faszination für Computer hat er auch privat nicht verloren. Computerspiele spielt er heute zwar nur noch, statt sie zu programmieren. Dafür hat er sich einen 3D-Drucker angeschafft – zum Herumtüfteln. »Das mit Technik Herumspielen geht wohl nie ganz weg.« Musik macht er dafür lieber analog. Gitarre spielen zum Beispiel. Als ein befreundeter Musiker Adrian einmal beim Musik machen aufnehmen wollte, schreckt Adrian vor zu viel Technik zurück. Er braucht die Trennung von der Arbeit, der PC bleibt aus.
Das Beste an der Arbeit in der Wissenschaft ist für Adrian, dass er nah an neuen Entwicklungen dran sein kann. Und: Der Job in der Forschung ist sinnstiftend. »Wir helfen Menschen, indem wir alltägliche Dinge automatisieren. Dinge, die nervig sind, selbst zu machen.« Bei vielen Themen, wie etwa beim autonomen Fahren, muss sich Adrian noch gedulden, bis die Entwicklungen angewandt werden. Doch durch seine Forschung sieht er schon heute die Verbindung zur Realität.
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