GTML 2025: Geometrie, Topologie und maschinelles Lernen vernetzt

Der Workshop GTML 2025 brachte eine breite wissenschaftliche Community für eine intensive Woche des fachlichen Austauschs an der Schnittstelle von Geometrie, Topologie und maschinellem Lernen zusammen. Das überwältigende Interesse unterstreicht die wachsende Bedeutung dieses dynamischen Forschungsfeldes.

Der gemeinsam vom Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften (Leipzig) und dem Exzellenzcluster STRUCTURES (Heidelberg) organisierte Workshop on Geometry, Topology, and Machine Learning  GTML 2025 fand kürzlich in Leipzig statt. Als erste Veranstaltung dieser Größenordnung vereinte der Workshop 132 Forschende der traditionell eher getrennt voneinander arbeitenden Fachgebiete. Die Anmeldekapazität war bereits nach zwei Wochen erreicht – ein deutlicher Hinweis auf die große Resonanz in der wissenschaftlichen Gemeinschaft.

GTML 2025 bot eine herausragende Plattform, um die zentrale Rolle geometrischer und topologischer Methoden bei der Analyse von Datenstrukturen sowie bei der Entwicklung grundlegender Frameworks für das maschinelle Lernen zu beleuchten. Das Format des Workshops förderte nicht nur einen tiefgehenden wissenschaftlichen Austausch, sondern eröffnete auch neue Möglichkeiten für interdisziplinäre Zusammenarbeit und den Aufbau nachhaltiger Forschungsnetzwerke.

Das Programm umfasste zehn Keynote-Vorträge sowie zwanzig wissenschaftliche Präsentationen international führender Expertinnen und Experten. Auch Vertreter der Industrie – darunter Hartmut Maennel (DeepMind), Robert Lilow (Deepshore) und Vincent Stimper (Isomorphic Labs) – trugen mit ihren Beiträgen zur Vielfalt des Workshops bei. Kurze wissenschaftliche Beiträge werden in einer Sonderausgabe der PMLR-Serie (Proceedings of Machine Learning Research) veröffentlicht und sichern die Sichtbarkeit der Forschungsergebnisse über das Event hinaus.

Ein besonderes Highlight des Workshops waren die Lightning Sessions, die speziell für Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler konzipiert waren. Diese Präsentationen „im Schnellformat“ schufen einen dynamischen Raum für junge Forschende, um Ideen auszutauschen, laufende Arbeiten vorzustellen und ihre beruflichen Netzwerke zu erweitern.

Das Programm deckte ein breites Spektrum an Themen ab, darunter mathematische Grundlagen des maschinellen Lernens, geometrisches maschinelles Lernen (geometrisches Deep Learning, graphische neuronale Netze, Geometrieverarbeitung), topologisches maschinelles Lernen (topologisches Deep Learning, TDA, Formenanalyse) sowie Anwendungen in den Lebenswissenschaften und komplexen Systemen.

Ausführliche Informationen zu den wissenschaftlichen Themen finden Sie auf der Website der Konferenz.

Mit seinem starken inhaltlichen Fokus, dem interdisziplinären Ansatz und einem außergewöhnlich hohen Engagement hat GTML 2025 einen vielversprechenden Maßstab für zukünftige Treffen an der Schnittstelle von Geometrie, Topologie und maschinellem Lernen gesetzt.