Am 13. Mai 2026 hat unser Kollege Max Zimmer (AISST/ IOL) seine Dissertation mit dem Titel „Effective and Efficient Prune-Retrain Pipelines for Neural Network Compression“ erfolgreich an der Technischen Universität Berlin verteidigt.
In seiner Arbeit beschäftigt sich Max Zimmer mit innovativen Methoden zur Kompression neuronaler Netze – einem zentralen Thema im Bereich des maschinellen Lernens. Ziel ist es, leistungsfähige Modelle deutlich effizienter zu machen, sodass sie auch auf ressourcenbeschränkten Systemen eingesetzt werden können. Im Fokus der Dissertation stehen sogenannte Prune-Retrain-Pipelines, die es ermöglichen, überflüssige Modellparameter systematisch zu entfernen und die resultierenden Modelle anschließend gezielt nachzutrainieren, ohne dabei signifikante Leistungseinbußen hinzunehmen.
Mit seiner Forschung leistet Max Zimmer einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung effizienter KI-Systeme und zur praktischen Anwendbarkeit moderner Machine-Learning-Methoden.
Wir gratulieren herzlich zur erfolgreichen Verteidigung!
