„Eine solche Veranstaltung ist wirklich optimal, um unser akademisches Wissen ganz real anzuwenden. Auch die große Resonanz der Teilnehmenden zeigt: Das sollten wir auf jeden Fall wiederholen“, sagte Prof. Dr. Christian Bauckhage. In seiner Keynote „Machine Learning in Industry“ brachte der Professor für Informatik (Intelligente lernende Systeme) an der Uni Bonn und Lead Scientist für Maschinelles Lernen am Fraunhofer IAIS seine Expertise aus Forschung und Industrie zusammen. Denn der Co-Direktor des LAMARR Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence war vor seinem Ruf an die Uni Bonn 2008 Senior Research Scientist bei den Deutsche Telekom Laboratories in Berlin und kennt somit auch die Seite der Praxis sehr genau. Den teilnehmenden Studierenden und Nachwuchswissenschaftler*innen gab er zum „Hacking“ dann noch auf den Weg: „Don’t overthink it. Keep it simple.“
Einen weiteren relevanten Hinweis gab es in der Keynote zum Thema Sustainable AI. Sophia Falk, Doktorandin am Institut für Wissenschaft und Ethik und dem Sustainable AI Lab Bonn, betonte in Vertretung von Prof. Dr. Aimee van Wynsberghe (Alexander von Humboldt-Professorin für Angewandte Ethik der Künstlichen Intelligenz) die Bedeutung von CO2-Emissionen im Zusammenhang mit KI. Bei dem enormen Energieverbrauch, den z.B. das Training von KI verursacht, sollte man diesen immer im Verhältnis zur Nützlichkeit der jeweiligen Anwendung sehen und ob diese die Emissionen rechtfertige. Als Lösung für die Programmierer*innen stellte Falk auch Maßnahmen für eine bessere „Code Efficiency“ vor. „Uns geht es hier in erster Linie darum, ein Bewusstsein für die Nachhaltigkeitsthematik zu schaffen, damit man diese Aspekte auch bereits beim Programmieren bedenkt“, erklärte Falk.
Ein Tag „Happy Hacking“
Den inhaltlichen Fokus der Hackathon Challenge beschrieb Christin Zörner, SVP Customer Experience & Data Analytics der Deutschen Telekom, in ihrem Vortrag. Sie betonte dabei, wie wichtig der nutzerzentrierte Fokus für das Unternehmen sei, und erklärte, welche spezifischen Bedarfe die Telekom bei der Datenanalyse in diesem Bereich hat. Ziel sei es, die Kunden zu Fans zu machen.
Und so bestand die Aufgabe auf dem #Hack4BestCX darin, den Net Promoter Score (NPS) basierend auf technischen Daten zum Heimnetzwerk und zur Breitbandverbindung vorherzusagen. Der NPS ist eine Kennzahl, die zur Messung der Kundenzufriedenheit gegenüber einem Unternehmen, einem Produkt oder einer Dienstleistung verwendet wird. Er wird typischerweise durch eine einzige Frage gemessen: "Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Unternehmen/Produkt/Dienstleistung einem Freund oder Kollegen weiterempfehlen?" auf einer Skala von 0 bis 10. Ein hoher NPS deutet auf zufriedene und treue Kund*innen hin, während ein niedriger NPS auf Unzufriedenheit und potenzielle Abwanderung hinweist. Für Unternehmen wie die Deutsche Telekom macht es deswegen Sinn, den NPS durch Techniken des maschinellen Lernens (ML) vorherzusagen. ML-Modelle können große Mengen an Kundendaten analysieren, einschließlich Demografie, Nutzungsverhalten, Interaktionsgeschichte und Stimmung aus verschiedenen Kanälen wie Anrufen, Nachrichten und sozialen Medien. Durch die Nutzung dieser Daten können ML-Algorithmen Muster und Faktoren identifizieren, die den NPS beeinflussen. „The challenge is really hard and you will be working on a real data set. You will need to bring all your data science skills to the table“, sagte Benno Willoweit, Chapter Lead Data Scientists der Abteilung Customer Experience & Data bei der Deutschen Telekom.
Über sechs Stunden lang arbeiteten anschließend die Teams hochkonzentriert und ohne Unterbrechung an der Challenge. „I was impressed how concentrated everybody worked till the last minute. And the results showed that, too“, eröffnete Sophia Falk zusammen mit Benno Willoweit die Siegerehrung auf der Bühne. Und das beste Ergebnis hatten Julia Dany und Felix Lehmann vom Team „The Overfitting Overlords“ abgeliefert und damit den ersten Platz belegt. Voller Freude nahmen die beiden Master-Studierende in Computer Science der Uni Bonn ihren Preis in Höhe von 250 Euro entgegen. Zweiter wurde das Team „ML-DJ“: Die vier Doktorand*innen Jonas Arruda, Manuel Huth, Lea Seep und Domagoj Doresic aus den Forschungsbereichen Computational Life Science, Bioinformatik und Mathematik der Uni Bonn erhielten dafür einen Preis in Höhe von 150 Euro. Als Einzelperson schaffte es beeindruckend Zain Ul-Haq auf den dritten Platz und gewann somit den dritten Preis in Höhe von 100 Euro.
Mehr Hackathons in Planung
Doch nicht nur die Gewinner*innen auch das Team der Telekom war rundum begeistert, insbesondere von der hohen Qualität der Ergebnisse. So gab Dr. Heide Gesa Löhlein, Customer Experience & Data einen kurzen Ausblick, wie mit den Daten nun weitergearbeitet wird. Die an die Preisverleihung anschließende Diskussion im Plenum zeigte das hohe Interesse und Engagement der Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die sich mit vielen Einschätzungen an der Diskussion mit den beiden Telekom Data Scientists Benno Willoweit und Dr. Heide Gesa Löhlein beteiligten. Betont wurde dabei vor allem die Herausforderung aber auch der Spaß mit der Arbeit an echten Daten. Außerdem wurden bereits eine ganze Reihe von Ideen und Wünschen für die nächste(n) Hackathons genannt. "Toll, dass wir unsere gemeinsame Hackathon-Idee auf dem Telekom Campus Bonn umsetzen konnten - ein Jahr nachdem wir uns bei der Deutschen Data Science Gesellschaft e.V. in München kennengelernt haben", sagte Dr. Daniela Treutlein, Innovationscoutin beim Transfer Center enaCom.
„Der heutige Tag hat gezeigt, warum Hackathons als Format für den Wissenstransfer ideal sind. Hier wurden für echte Fragestellungen aus der Praxis nützliche Lösungen erarbeitet. Wir ermöglichen damit Studierenden und Nachwuchswissenschaftler*innen, direkt bei der Entwicklung von Innovationen involviert zu sein, und bringen sie dabei in Kontakt zu relevanten Unternehmen“, sagt Sandra Speer, Leiterin des Transfer Center enaCom. Das Transfer Center enaCom veranstaltet regelmäßig Hackathons zu verschiedenen Themen, auch für 2024 sind weitere dieser Events geplant.
