Caterina Caccavella

Caterina Caccavella ist Doktorandin in Neuro-KI an der ETH Zürich und der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW). Nach dem Bachelorabschluss in Informationstechnik und einem Masterabschluss in Neuroinformatik hat sie ihren Forschungsweg auf das Studium der Mechanismen der künstlichen Intelligenz ausgerichtet. Derzeit absolviert sie eine Forschungsphase als Gastwissenschaftlerin am Forschungszentrum Jülich und der RWTH Aachen.

Seine Tätigkeit befindet sich an der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften, einem Bereich, der darauf abzielt zu verstehen, wie natürliche und künstliche Systeme die Welt erlernen, darstellen und interpretieren. Seine Interessen reichen von Computer Vision und dem Verständnis der Umgebung bis hin zur Untersuchung von Modellen, die von den in biologischen Systemen beobachteten Prinzipien inspiriert sind.

Insbesondere erforscht er alternative Ansätze zu traditionellen Deep-Learning-Architekturen mit dem Ziel, effizientere, adaptive Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, auf neue Kontexte zu generalisieren. Ein wichtiges Thema seiner Forschung ist das Embodiment, die Idee, dass Intelligenz aus der kontinuierlichen Interaktion zwischen Wahrnehmung, Handlung und Umwelt entsteht, ähnlich wie es bei lebenden Organismen der Fall ist.

Parallel dazu interessiert er sich dafür, wie sich die internen Repräsentationen von Modellen der künstlichen Intelligenz während des Lernens entwickeln und welche Mechanismen es ihnen ermöglichen, ein immer abstrakteres und strukturierteres Verständnis der Welt aufzubauen. In diesem Zusammenhang wird besonderes Augenmerk auf die Interpretierbarkeit der Modelle gelegt, die als ein grundlegendes Element nicht nur zum Verständnis der Funktionsweise intelligenter Systeme, sondern auch zur Erhöhung ihrer Transparenz und Zuverlässigkeit betrachtet wird.