某中心与马克斯·普朗克学会启动科学中心合作
这是某中心在美国境外设立的首个科学中心，将专注于推动德国全境的人工智能研究与开发。
该中心旨在推进人工智能、计算机视觉和机器学习研究的前沿领域，确保研究成果能够为社会各行业广泛共享。为实现这一目标，合作将包括：
- 资助研究项目
- 开放研究
- 由马克斯·普朗克学会与某中心共同指导的产业奖学金
- 社区活动资金，以丰富MPG和某中心的研究社区
该中心为与马克斯·普朗克研究所（包括智能系统研究所、软件系统研究所、信息学研究所和生物控制论研究所）的进一步科学合作打开了大门。
某中心将在五年合作的第一年为中心提供约70万欧元的初始资金。某中心科学家和马克斯·普朗克学会研究人员将共同开展应用研究课题，团队将通过联合出版物向更广泛社区公布研究成果。
合作研究课题
该合作还将包括六个博士奖学金项目，探索以下主题：
鲁棒深度学习：某云服务图宾根因果表示学习团队将与MPI信息学研究所的计算机视觉和机器学习部门合作，开发利用未标记或弱标记数据的新架构和训练技术。
标签高效深度学习：某云服务图宾根因果表示学习团队将与MPI信息学研究所的计算机视觉和机器学习部门合作，减少现代神经网络迁移学习对下游标记数据的依赖。
可扩展特征相关性归因：某云服务图宾根因果关系团队将与MPI智能系统研究所的经验推断部门合作，重新定义特征相关性归因方法，使其适用于不同抽象层次的特征。
感知与推理的桥梁：某云服务图宾根因果表示学习团队将与MPI智能系统研究所的自主学习部门合作，弥合神经网络中感知与推理之间的差距。
数据源融合：某云服务图宾根因果关系团队将与MPI智能系统研究所的经验推断部门合作，探索如何从指向不同变量子集的统计信息池中产生因果洞察。
通过3D表示实现鲁棒性：图宾根团队将与MPI-INF合作，研究分解为可解释物理量（如3D形状、光照和外观）的新型神经表示。目标是使深度学习模型对变异因素具有鲁棒性，并使模型可解释。
背景与合作基础
马克斯·普朗克学会于1948年2月26日在德国哥廷根成立，是凯撒威廉学会的继承组织。MPG已发展成为联邦德国科学景观的主要支柱之一。
某中心与MPG有着广泛的联系。某中心杰出科学家Bernhard Schölkopf同时担任马克斯·普朗克智能系统研究所经验推断部门主任。某中心还聘请MPG学者担任学者和访问学者。
2019年11月底，某中心宣布在德国图宾根建立新的研究团队，该团队致力于人工智能的开放研究，重点关注可解释性、因果关系以及AI系统如何理解其环境等长期挑战。该实验室是某中心在德国的第四个研发中心，另外三个位于柏林、德累斯顿和亚琛。
在图宾根，某中心是所谓"网络谷"的七个行业合作伙伴之一，这是欧洲科学与工业在人工智能领域最大的研究合作之一。该位置使得行业与来自世界各地顶尖研究人员能够紧密合作。
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