Mit einem Hintergrund in Informatik und Neurowissenschaften forscht Deniz Kucukahmetler nun an der Schnittstelle dieser Fachgebiete und konzentriert sich dabei auf die Entwicklung von Deep-Learning-Methoden zur Wiederherstellung latenter neuronaler Dynamiken, mit dem langfristigen Ziel, neuronale Aktivität mit Kognition und Verhalten zu verknüpfen. Ihre Arbeit konzentriert sich auf Deep Latent-Variable-Modelle und Uncertainty-Aware Representation Learning, um aussagekräftige niedrigdimensionale Strukturen in neuronalen Daten aufzudecken. Dazu gehört die Modellierung von Gehirnprozessen durch Systemidentifikationsansätze im aufstrebenden Bereich der NeuroAI, wobei sie sich auch auf Konzepte aus dem geometrischen Deep Learning und der erklärbaren KI stützt, um die Geometrie latenter Räume zu interpretieren und die Transparenz und Leistung zu verbessern.

Deniz Kucukahmetler auf der International Conference on Learning Representations

Als Doktorandin in der Anfangsphase ihrer Karriere bot die Teilnahme an der ICLR 2025 in Singapur Deniz Kucukahmetler die Gelegenheit, direkt mit ForscherInnen in Kontakt zu treten, deren Arbeit die Grundlage für ihre eigene Forschung bildet. Dieser Austausch löste Diskussionen über offene Fragen aus, eröffnete neue methodische Perspektiven und trug dazu bei, ihr Forschungsinstrumentarium zu erweitern und den Fokus ihrer laufenden Arbeit zu schärfen.

Die International Conference on Learning Representations (ICLR) ist eines der weltweit führenden Foren für die Weiterentwicklung des Representation Learning – einem Bereich der künstlichen Intelligenz, besser bekannt als Deep Learning. Die ICLR ist international anerkannt dafür, dass sie Spitzenforschung zu einer Vielzahl von Themen in den Vordergrund stellt, von den theoretischen Grundlagen der KI und statistischer Modellierung bis hin zu Anwendungen in den Bereichen Computer Vision, Computational Biology, Spracherkennung, Textverständnis, Robotik und Gaming. Die diesjährige Ausgabe in Singapur stand im Zeichen der Forschung zu großen Sprachmodellen (LLMs), Arbeiten zum verstärkenden Lernen, der robusten Bewertung generativer Modelle und einem wachsenden Interesse an biologisch inspirierten und energieeffizienten Lernsystemen.

Besonders die diesjährige Keynote von Yi Ma zum Thema „Pursuing the Nature of Intelligence“ fand bei Deniz großen Anklang. „Sie verband auf elegante Weise Mathematik, Modellierung und Philosophie – und erinnerte mich daran, warum ich mich für dieses Fachgebiet entschieden habe“, reflektiert sie. Die Poster-Sessions und von der Community organisierten Meetups lieferten ihr die größten Erkenntnisse und förderten den Austausch und die Diskussion. „Es war meine erste internationale Konferenz, und das Ausmaß war beeindruckend. Der Austausch mit Tausenden von ForscherInnen aus allen Kontinenten hat mir gezeigt, wie schnell sich das Fachgebiet entwickelt und wie vielfältig die Ansätze sind“, sagt Deniz.