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Forschung

Resultate in der Gruppentheorie ergaben sich aus der Dissertation. Die Arbeit an Grundlagenfragen – obschon in ihrer eher philosophischen Zielrichtung zunächst abgebrochen – führte ab Beginn der Tätigkeit in Karlsruhe zu „adaptiven Systemen“, zum maschinellen Lernen. Um 1968 war die Künstliche Intelligenz vom Paradigmenstreit zwischen „symbolischer“ und „subsymbolischer“ Vorgehensweise gekennzeichnet, insbesondere auf diese Auseinandersetzung geht die dann folgende Arbeit im Bereich der Berechenbarkeitstheorie und Logik zurück. Beide genannten Ausrichtungen - maschinelles Lernen einerseits und Berechenbarkeitstheorie bzw. Logik auf der anderen Seite – haben bis zuletzt die Forschungsarbeit bestimmt. Zunehmend waren in der Folge die jüngeren Wissenschaftler am Lehrstuhl einbezogen und verantwortlich, nachstehend sind jeweils die wesentlichen Namen genannt.

Hauptgegenstand der Forschung in der Theorie der Berechenbarkeit waren Eigenschaften von Familien berechenbarer Funktionen (etwa: deren rekursive Aufzählbarkeit, deren uniforme Einbettbarkeit u.ä.) und, später dann, Induktive Inferenz, in Zusammenarbeit vor allem mit Volker Sperschneider und Frank Stephan.

Den Schwerpunkt im Bereich der Logik bildete KIV (Karlsruhe Interactive Verifier), ein interaktives System zur Verifikation imperativer Programme auf Basis der Dynamischen Logik. Über etwa 15 Jahre wurde es entwickelt und ausgestaltet, unter zentraler Beteiligung Jüngerer (V. Sperschneider, W. Stephan, W. Reif, M. Heisel, vieler weiterer), KIV wurde dann – und wird weiterhin - an anderen Standorten weiter entwickelt und eingesetzt (W. Stephan in Saarbrücken, W. Reif in Augsburg). In Karlsruhe entstand aus KIV und dem von P. H. Schmitt und seiner Gruppe entwickelten Tableauxbeweiser ³TAP, in Zusammenarbeit mit dieser, das System KeY zur Verifikation von Java-Pogrammen. Es wird laufend weiter ausgestaltet (P. H. Schmitt und B. Beckert in Karlsruhe, R. Hähnle in Darmstadt) und ist weithin anerkannt (B. Beckert, R. Hähnle, P. H. Schmidt (Hrsg.), Verification of Object-Oriented Software, Springer Verlag 2007).

Untersuchungen zu Konzepten des Parallelrechnens führten zum rückgekoppelten Baum als vielversprechender Struktur (G. Fessler, W. Wöst).

In besonders reichhaltiger Weise durch Projektarbeit geprägt war die Forschung im Bereich des maschinellen Lernens. Themen waren: Strategieplanung , Modellierung realer Nervenstrukturen, Roboterfußball, Prognose von Wirtschaftsdaten, Strukturfindung in der Musik.

Strategiefindung (Spiele, Optimierung, Routen) bildete einen bleibenden Schwerpunkt (H. Braun, viele weitere). Im Roboterfußball (M. Riedmiller) waren die „Karlsruhe Brainstormers“ (später, als M. Riedmiller seine Tätigkeit an anderen Orten fortsetzte, einfach „Brainstormers“) mehrfach Weltmeister bzw. Vize-Weltmeister im weltweiten Wettbewerb „Robocup“. An der Schnittstelle zur Neurobiologie wurde in gemeinsamer Arbeit mit R. Menzel (FU Berlin) und seiner Gruppe die Funktionsweise des Antennallobus der Honigbiene erkundet (R. Malaka). Im Bereich der Wirtschaft konnten erfolgreich Börsendaten und die Verkaufszahlen einer Tageszeitung prognostiziert werden (St. Gutjahr, Th. Ragg). Eine besonders reizvolle, über viele Jahre überzeugend bearbeitete Thematik war das Finden – allein aus Beispielen – von Struktur- und Stiltypischem in der Musik, so etwa: die Harmonisierung von Melodien in vorgegebenem Stil, melodische Variationen und Umspielungen, die Unterscheidung zwischen Kompositionsstilen (J. Feulner, D. Hörnel, K. Hoethker).

Zwei erfolgreiche Firmen sind aus der Arbeitsgruppe maschinelles Lernen hervorgegangen: FUN (J. Feulner) und Quantiom (Th. Ragg).

Vielen Institutionen ist für die Unterstützung der Forschungsarbeit zu danken: DFG, BMBF (früher BMFT), Land Baden-Württemberg, Klaus Tschira Stiftung, Landesbank Hessen-Thüringen, Bild-Zeitung, Bundesforschungsanstalt für Ernährung.