Verbundprojekt: BZML - Berliner Zentrum für Maschinelles Lernen AP20

Wissenschaftliche Argumente sind mit Mitteln des machine learning zu identifizieren. Mit der Astronomia Nova von Kepler liegt ein Werk vor, das für die exakten Wissenschaften grundlegend war. Sorgsam vom Autor in seinem Hauptwerk zusammengestellt, sind sie das Vorbild expliziter wissenschaftlicher Argumentation, die eine für machine learning Techniken erforderliche Systematik und Materialdichte aufweisen. Zu ermitteln sind die Modelle von Keplers Astronomie, Beschreibungen empirischer Daten und der kausale Gehalt von Modellen und Daten. Eine Rekonstruktion wissenschaftstheoretischer Verfahren basiert auf formalen Modellen des kausalen Schließens und der kausalen Theorienbewertung. Die Lösungen werden an der englischen Übersetzung und lateinischen Originalen so allgemein entwickelt, dass sie vorbildliche Lösungen für wissenschaftliche Argumentanalyse für eine große Anwendungsgruppe sein werden. Die Lösungen werden u.a. in Jupyter Notebooks nach den Regeln der Open Science publiziert.