<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Dear all,</div><div><br></div><div><div><span style="white-space:pre-wrap">We are pleased to announce that the next speaker of the </span><b style="white-space:pre-wrap">“I Can’t Believe It’s Not Better!” (</b><span style="white-space:pre-wrap"><b>ICBINB)</b> virtual seminar series will be </span><b>Bastian Rieck</b><span style="white-space:pre-wrap"><b> (</b></span><b>Helmholtz Munich</b><b style="white-space:pre-wrap">)</b><span style="white-space:pre-wrap">.</span><b style="white-space:pre-wrap"> </b><span style="white-space:pre-wrap">More details about this series and the talk are below.</span><br></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap">The <b>"I Can't Believe It's Not Better!" (ICBINB) monthly online seminar series</b> seeks to shine a light on the "stuck" phase of research. Speakers will tell us about their most beautiful ideas that didn't "work", about when theory didn't match practice, or perhaps just when the going got tough. These talks will let us peek inside the file drawer of unexpected results and peer behind the curtain to see the real story of <i>how real researchers did real research</i>.</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b><br></b></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b>When: </b></span>May 4th, 2023 at 4pm CEST / 10am EDT</div><div><br></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><b>Where: </b>RSVP for the Zoom link here: </span><a href="https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZMuduqqrDktHdEWPaQsDL6uS-wdGF1jCt3j" target="_blank">https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZMuduqqrDktHdEWPaQsDL6uS-wdGF1jCt3j</a><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div></div><div><br></div><div><b>Title:</b> <i>What’s in a Graph?</i><br><br><b>Abstract:</b><i> Graph learning is one of the most rapidly-growing subfields of machine learning research. With a deluge of different architectures available, one may get the impression that *anything* can be modelled as a graph. However, for some data sets, it turns out that structural features are not driving predictive performance, and the existence of edges may not even be beneficial for generalisation. These puzzling findings lead me to ponder new directions for our field and raise awareness about *how* we work with data.</i></div><br></div><div dir="ltr"><div><b>Bio:</b><i> Bastian Rieck is the Principal Investigator of the AIDOS Lab at the Institute of AI for Health and the Helmholtz Pioneer Campus of Helmholtz Munich, focusing on topology-driven machine learning methods in biomedicine. He also has the honour to be a TUM Junior Fellow and a member of ELLIS. Previously, Rieck was a senior assistant in the Machine Learning & Computational Biology Lab of Prof. Dr. Karsten Borgwardt at ETH Zürich. He obtained his Ph.D. in computer science from Heidelberg University, which is also where he got his master’s degree in mathematics.</i></div><br><div><div><span style="white-space:pre-wrap">For more information and for ways to get involved, please visit us at <a href="http://icbinb.cc/" target="_blank">http://icbinb.cc/</a>, Tweet to us <a href="https://twitter.com/ICBINBWorkshop" target="_blank">@ICBINBWorkhop</a>, or email us at <a href="mailto:cant.believe.it.is.not.better@gmail.com" target="_blank">cant.believe.it.is.not.better@gmail.com</a>.</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div>--<br><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Best wishes,</div>The ICBINB Organizers</div><div class="gmail-yj6qo"></div><div class="gmail-adL"></div><div class="gmail-adL"></div><div class="gmail-adL"></div><div class="gmail-adL"></div><div class="gmail-adL"></div><div class="gmail-adL"></div><div dir="ltr" class="gmail-adL"><br></div></div></div></div></div>