Bei der virtuell durchgeführten "KI2020", der 43. Deutschen Konferenz für Künstliche Intelligenz, wurde die Arbeit zweier Mitglieder der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt als beste eingereichte Forschungsarbeit ausgezeichnet: M.Sc. Christoph Raab und Professor Dr. Frank-Michael Schleif, Labor für Business- und Computational Intelligence "bi.lab" an der FHWS, hatten ihre Arbeit "Low-Rank Subspace Override for Unsupervised Domain Adaptation" eingereicht. Das Programm-Komitee mit 53 Mitgliedern zeichnete diese Arbeit mit 500 Euro aus, heißt es in einer Pressemitteilung der FHWS.

"Die Arbeit", so Professor Dr. Schleif, "stellt ein hoch effektives Konzept vor, wie Modelle der Künstlichen Intelligenz auf verwandte Anwendungsszenarien übertragen werden können, ohne dass ein Neulernen erforderlich ist. Beim Menschen würde man dies Wissenstransfer nennen. In Unternehmen müssen z.B. Dokumente klassifiziert und sortiert werden. Modelle dafür werden im Moment stets für das jeweilige Szenario neu gelernt. Mit dem vorgestellten Konzept kann ein vorhandenes Modell leicht bei einem anderen Unternehmen mit verwandtem Anwendungsfall eingesetzt werden. Dies reduziert Kosten und erlaubt eine effektive  Ressourcennachnutzung und Einsparung."

Das FHWS-Labor bi.lab beschäftigt sich unter der Leitung von Professor Dr. Frank-Michael Schleif mit Forschungs- und Entwicklungsthemen aus den Bereichen Computational Intelligence,  Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz.

Aktuell sind drei wissenschaftliche Mitarbeitende und zwei studentische Hilfskräfte im Labor tätig. Seit Februar 2018 ist M.Sc. Christoph Raab als wissenschaftlicher Mitarbeiter für Digitale Lehre und Künstliche Intelligenz Mitarbeiter des "bi.lab". Die Mitarbeitenden des Fakultäts-Labors veröffentlichen jedes Jahr mehrere Forschungsarbeiten auf internationalen Konferenzen im Kontext des Maschinellen Lernens und der Künstliche Intelligenz.