Announcements

Very happy to announce our latest paper „The Cost of Reproducibility in Artificial Intelligence“ has been published in Patterns! You can read the paper here (Its open access!)

Highlights

• We analyze 918 AI publications between 2022 and 2024 for their reproducibility
• Papers published at ML conferences are overall easiest to reproduce
• Award-winning papers are not easier to reproduce than “regular” papers
• We find a dark pattern of 6.72% of URLs to code repositories being broken

Big thank you to my co-authors Holger and Odd Erik (my supervisors) as well as my coworkers who sacrificed a substantial amount of their time to help me build this papers‘ data set!

Unser neuer Artikel „Automated Reproducibility has a Problem Statement Problem“ wurde für den Workshop „Reproducible Artificial Intelligence“ angenommen, der im Rahmen der AAAI 2026 stattfindet! Lesen Sie hier unseren Artikel darüber, warum die Automatisierung der Reproduzierbarkeit derzeit problematisch ist und wie die Problemstellung formuliert werden kann: ArXiv

Unser Code ist nun im PyTorch Geometric-Paket verfügbar. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationswebsite: Read the Docs

Unser Artikel „Edge-Based Graph Component Pooling“ wurde beim MLG-Workshop mit dem AstraZeneca Healthcare & Bio Award ausgezeichnet! Wir freuen uns sehr über diese Anerkennung unserer Arbeit und fühlen uns geehrt.

Unser Beitrag „Edge-Based Graph Component Pooling“ wurde beim 21. Internationalen Workshop zu Mining und Lernen mit Graphen angenommen! Nochmals vielen Dank an Bram Renting und Jan van Rijn von der Universität Leiden für die großartige Zusammenarbeit.