Musik komponieren, Wetter vorhersagen und Software-Code prüfen mit Künstlicher Intelligenz

Jordan Scholzen aus Scheuren in der Eifel errang den ersten Platz mit 2000 Euro Preisgeld. Er beschäftigte sich in seiner Bachelor-Arbeit mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der Kompositionslehre. Scholzen nahm ein Standardwerk der Kompositionslehre als Grundlage für seine Untersuchung und prüfte, ob KI in der Lage ist, die Kompositionsregeln zu lernen, um dann die Musikstudierenden im Lernprozess zu unterstützen. Der 29jährige Klavierspieler wies nach, dass KI die meisten Regeln verarbeiten kann. Nach seinem Abschluss nahm Scholzen eine Stelle bei Bosch Access Systems an, das Unternehmen entwickelt Software für Zugangskontrollsysteme. Prof. Dr. Wolfgang Konen, Betreuer der Arbeit, lobte die einhundertseitige Ausarbeitung für die „herausragend selbständige Erarbeitung der Lösungen auf hohem wissenschaftlichem Niveau“. Prof. Konen ist Direktor des Instituts für Informatik, zweiter Betreuer war Prof. Dr. Lutz Köhler.

Den zweiten Platz (1500 Euro) belegte Katharina Bornheim aus Troisdorf mit ihrer Masterarbeit „Automatisierte Generierung von regionalen Wettervorhersagetexten unter Anwendung von Natural Language Processing“. Für den Wettervorhersagedienst „WetterOnline“ erstellte und testete Frau Bornheim ein Verfahren, mit dem sich Wetter-Daten automatisch in Textnachrichten umsetzen lassen. Dafür verwendete sie Methoden der Künstlichen Intelligenz. Die Informatikerin arbeitet inzwischen bei dem Wetterdienst in Bonn. Betreuer waren Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein, Direktor des Instituts für Data Science, Engineering and Analytics (IDE+A) und ein Mitarbeiter von WetterOnline.

Auf den dritten Platz (1000 Euro) kam Sascha Lemke aus Köln mit seinem Thema „Automatische Bewertung von Codequalität innerhalb eines Code Reviews“. In seiner Masterarbeit beschäftigte sich der Medieninformatiker mit der automatisierten Qualitätskontrolle von Quellcode mithilfe von Machine Learning Algorithmen.
Bei Quellcode handelt es sich um die Formulierung von Software in einer Programmiersprache. Dieser kann unterschiedlich gut strukturiert und ausgedrückt sein. Während sich die meisten Verfahren zur Beurteilung von Quellcode auf den formalen Aufbau konzentrieren, analysiert diese Arbeit auch die Bedeutung des Codes. Lemke verwendet Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI), um die Qualität des Quellcodes zu klassifizieren. Ein Modell wurde mit guten und schlechten Codebeispielen gefüttert und so trainiert. Bei der Analyse von neuen Quellcodes konnte die KI bereits mit einer Präzision von 85 Prozent Probleme im Quellcode erkennen.
Lemke war wissenschaftlicher Mitarbeiter der TH Köln, inzwischen arbeitet er einem großen Einzelhandelsunternehmen. Betreuer der Arbeit waren Prof. Dr. Christian Kohls und Prof. Dr. Kristian Fischer.

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