RPTU-Forschende erzielen außergewöhnliche Publikationserfolge 2025
- Prof. Dr. Marius Kloft
RPTU-Forschende erzielen außergewöhnliche Publikationserfolge 2025
Forschende des Lehrstuhls Maschinelles Lernen der RPTU Kaiserslautern-Landau blicken auf ein außergewöhnlich erfolgreiches Jahr 2025 zurück. Gleich zwei Arbeiten wurden auf der weltweit führenden KI-Konferenz NeurIPS angenommen – einem der zehn einflussreichsten wissenschaftlichen Publikationsorgane aller Disziplinen laut Google Scholar Metrics, vergleichbar mit Science und Nature. Diese Erfolge unterstreichen die internationale Sichtbarkeit und Exzellenz der KI-Forschung in Rheinland-Pfalz.Besondere Aufmerksamkeit verdient dabei die Publikation "NoBOOM: Chemical Process Datasets for Industrial Anomaly Detection", ein Schlüsselbeitrag der DFG-Forschungsgruppe FOR 5359 „Deep Learning on Sparse Chemical Process Data". Das Projekt stellt erstmals eine umfassende, realitätsnahe Datengrundlage für die KI-gestützte Fehlererkennung in industriellen Prozessen bereit – ein Meilenstein für die Forschung an sicheren, datengetriebenen Produktionssystemen. Dabei umfasst NoBOOM sowohl Daten aus der Industrie als auch Datensätze unserer Kooperationspartner aus der chemischen Verfahrenstechnik in Kaiserslautern und München. Durch diese enge Verzahnung von industrieller Praxis und akademischer Forschung entsteht eine offene, qualitativ hochwertige Basis für zukünftige Arbeiten im Bereich der Anomalieerkennung und Prozessoptimierung.
Auch die zweite NeurIPS-Veröffentlichung, “Mitigating Spurious Features in Contrastive Learning with Spectral Regularization”, sowie ein Beitrag im renommierten Journal IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) belegen das methodische Spitzenniveau der RPTU-Forschung. Letzterer Beitrag entwickelt neue Verfahren der selbstüberwachten Anomalieerkennung, die Maschinen ermöglichen, Muster in Daten eigenständig zu identifizieren und Abweichungen robust zu erkennen – ein zentraler Schritt hin zu erklärbarer und vertrauenswürdiger KI.
Darüber hinaus zeigt sich die Stärke der rheinland-pfälzischen KI-Forschung in ihren interdisziplinären Anwendungen: In der Fachzeitschrift Radiology präsentieren RPTU-Forschende gemeinsam mit internationalen Partnern ein KI-System zur Früherkennung von Brustkrebs, das Anomalieerkennung auf medizinische Bilddaten überträgt. In Computers & Chemical Engineering demonstrieren sie zudem, wie große Sprachmodelle komplexe thermodynamische Aufgaben lösen können – ein Beispiel für die Verbindung von KI und Ingenieurwissenschaft.
Mit 24 wissenschaftlichen Publikationen im Jahr 2025, darunter Beiträge zu international führenden Konferenzen und Journals, unterstreicht der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen der RPTU eindrucksvoll seine exzellente Forschungsleistung.
- D. Wagner, F. Hartung, J. Arweiler, A. Muraleedharan, I. Jungjohann, A. Nair, S. Reithermann, R. Schulz, M. Bortz, D. Neider, H. Leitte, J. Pfeffinger, S. Mandt, S. Fellenz, T. Katz, F. Jirasek, J. Burger, H. Hasse, and M. Kloft. NoBOOM: Chemical Process Datasets for Industrial Anomaly Detection.
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 39, (to appear) 2025. - N. Ghanooni, D. Wagner, W. Mustafa, S. Fellenz, A. W. Lin, and M. Kloft. Mitigating Spurious Features in Contrastive Learning with Spectral Regularization.
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 39, (to appear) 2025. - C. Qiu, M. Kloft, S. Mandt, and M. Rudolph. Self-supervised Anomaly Detection with Neural Transformations.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 47:3, 2170-2185, 2025. - M. Nagda, P. Ostheimer, and S. Fellenz. Tethering Broken Themes: Aligning Neural Topic Models with Labels and Authors.
Findings of the Association for Computational Linguistics: NAACL, 2025. - L. Manduchi, K. Pandey, R. Bamler, R. Cotterell, S. Däubener, S. Fellenz, A. Fischer, T. Gärtner, M. Kirchler, M. Kloft, Y. Li, C. Lippert, G. de Melo, E. Nalisnick, B. Ommer, R. Ranganath, M. Rudolph, K. Ullrich, G. van den Broeck, J. Vogt, Y. Wang, F. Wenzel, F. Wood, S. Mandt, and V. Fortuin. On the Challenges and Opportunities in Generative AI.
Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2025. - B. Franks, M. Eliasof, S. Cantürk, G. Wolf, C.-B. Schönlieb, S. Fellenz, and M. Kloft. Towards Graph Foundation Models: A Study on the Generalization of Positional and Structural Encodings.
Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2025. - N. Ghanooni, W. Mustafa, Y. Lei, A. Lin, and M. Kloft. Generalization Bounds with Logarithmic Negative-Sample Dependence for Adversarial Contrastive Learning.
Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2025. - K. Bykov, M. M.-C. Höhne, A. Creosteanu, K.-R. Müller, F. Klauschen, S. Nakajima, and M. Kloft. Explaining Bayesian Neural Networks.
Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2025. - P. Wang, Y. Lei, M. Kloft, and Y. Ying. Optimal Utility Bounds for Differentially Private Gradient Descent in Three-Layer Neural Networks.
Proceedings of the IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), (to appear) 2025. - F. Oviedo, A. S. Kazerouni, P. Liznerski, Y. Xu, M. Hirano, R. A. Vandermeulen, M. Kloft, E. Blum, A. M. Alessio, C. I. Li, W. B. Weeks, R. Dodhia, J. L. Ferres, H. Rahbar, and S. C. Partridge. Cancer detection in breast MRI screening via explainable artificial intelligence anomaly detection.
Radiology 316(1), 2025. - R. Loubet, P. Zittlau, L. Vollmer, M. Hoffmann, S. Fellenz, F. Jirasek, H. Leitte, and H. Hasse. Using large language models for solving textbook-style thermodynamic problems.
Computers & Chemical Engineering 204, 2025. - M. Hussong, P. Ruediger-Flore, M. Klar, M. Kloft, J. Aurich. Selection of manufacturing processes using graph neural networks.
Journal of Manufacturing Systems, 80:176-193, 2025. - S. Varshneya, M. Schürmann, P. Liznerski, M. C. Ahuja, J. C. Aurich, S. Fellenz, and M. Kloft. Anomaly-driven Reinforcement Learning.
Proceedings of the 3rd AAAI Workshop on Automated Spatial and Temporal Anomaly Detection (ASTAD) 2026. - J. Abijuru, M. Nagda, P. Ostheimer, S. Aurich, M. Kloft, and S. Fellenz. Physics-Informed Residual Flows.
Proceedings of the EurIPS Workshop on Differentiable Systems and Scientific Machine Learning 2025. - P. Ostheimer, M. Nagda, A. Balinskyy, J. Radig, C. Herrmann, S. Mandt, M. Kloft, and S. Fellenz. Sparse Data Diffusion for Scientific Simulations in Biology and Physics.
Proceedings of the EurIPS Workshop on Machine Learning For Simulations In Biology And Chemistry (SIMBIOCHEM) 2025. - M. Nagda, J. Abijuru, P. Ostheimer, J. C. Aurich, S. Mandt, M. Kloft, and S. Fellenz. Autoregressive PINNs for Time-Dependent PDEs.
Proceedings of the EurIPS Workshop Differentiable Systems and Scientific Machine Learning 2025. - N. Ghanooni, D. Wagner, W. Mustafa, A. Lin, S. Fellenz, M. Kloft. Spectral Dynamics of Contrastive Learning with Spurious Features.
Proceedings of the ICML 2025 Workshop on High-dimensional Learning Dynamics (HiLD), 2025. - P. Ostheimer, M.Kloft, and S. Fellenz. Challenging Assumptions in Learning Generic Text Style Embeddings.
Proceedings of the Sixth Workshop on Insights from Negative Results in NLP at NAACL-HLT, 2025. - L. Bobojonova, A. Akhundjanova, P. Ostheimer, and S. Fellenz. BBPOS: BERT-based Part-of-Speech Tagging for Uzbek.
Proceedings of the First Workshop on Language Models for Low-Resource Languages (LoResLM) at COLING, 2025. - C. James, W. Mustafa, M. Kloft, and S. Fellenz. Continual Neural Topic Model.
Proceedings of the NeurIPS 2025 WiML Workshop, 2025. - M. Nagda, P. Ostheimer, J. Arweiler, I. Jungjohann, J. Werner, D. Wagner, A. Muraleedharan, P. Jafari, J. Schmid, F. Jirasek, J. Burger, M. Bortz, H. Hasse, S. Mandt, M. Kloft, and S. Fellenz. Style Transfer for High‑Fidelity Time Series Augmentation.
Proceedings of the ECML Workshop on Synthetic Data for AI Trustworthiness and Evolution (SynDAiTE), 2025. - W. Li, W. Mustafa, R. Devidze, M. Kloft, and S. Fellenz. Inference-Time Value Alignment in Offline Reinforcement Learning: Leveraging LLMs for Reward and Ethical Guidance.
The 5th Wordplay: When Language Meets Games (EMNLP 2025 Workshop), 2025. - W. Li, W. Mustafa, M. Monteiro, P. Wang, M. Kloft, and S. Fellenz. TORA: Train Once, Realign Anytime for Offline Multi-Objective Reinforcement Learning. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, to appear.
- P. Liznerski, S. Varshneya, E. Calikus, P. Wang, A. Bartscher, S. Vollmer, S. Fellenz, and M. Kloft. Reimagining Anomalies: What If Anomalies Were Normal? Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, to appear.
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10.11.2025 - D. Wagner, F. Hartung, J. Arweiler, A. Muraleedharan, I. Jungjohann, A. Nair, S. Reithermann, R. Schulz, M. Bortz, D. Neider, H. Leitte, J. Pfeffinger, S. Mandt, S. Fellenz, T. Katz, F. Jirasek, J. Burger, H. Hasse, and M. Kloft. NoBOOM: Chemical Process Datasets for Industrial Anomaly Detection.