Next Generation AI: Vernetzung über Fachgrenzen hinaus

Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, die bereits jetzt in praktisch allen Bereichen von Wissenschaft und Gesellschaft zum Einsatz kommt. Auch in der Forschung eröffnen KI-Methoden neue Perspektiven. Zur Förderung von KI und anderen Zukunftstechnologien hat der Freistaat mit der Hightech Agenda ein umfangreiches Programm ins Leben gerufen, aus dem auch an der LMU zahlreiche Projekte und Professuren gefördert werden. Im Rahmen eines Symposiums des Center of Advanced Studies (CAS) zum Thema „Next Generation AI“ präsentierten nun acht Inhaberinnen und Inhaber von KI-Lehrstühlen an der LMU ihre Forschungsschwerpunkte. Die acht Professuren mit KI-Schwerpunkt wurden durch die Hightech Agenda Bayern gefördert.

Acht KI-Forscherinnen und -Forscher stellen sich vor

Nach Grußworten von LMU-Präsident Prof. Dr. Dr. h.c. Bernd Huber und Prof. Dr. Christof Rapp, Direktor des CAS, stellten sich vor:

Prof. Chris Donkin (Computational Modeling in der Psychologie)
Chris Donkins Forschungsinteresse gilt der Kognitiven Psychologie, insbesondere der Entwicklung und Prüfung von computergestützten und mathematischen Modellen für kognitive Prozesse.

Prof. Dr. Stefan Feuerriegel (KI-Methoden in Unternehmen)
Stefan Feuerriegels Schwerpunkt ist die Nutzung Künstlicher Intelligenz zur Verbesserung des Managements, etwa für Unternehmen, öffentliche Organisationen und das Gesundheitswesen.

Prof. Dr. Daniel Grün (Astrophysik, Kosmologie und Künstliche Intelligenz)
Der Astrophysiker Daniel Grün nutzt Künstliche Intelligenz, um den Einfluss von Dunkler Materie und Dunkler Energie auf das Universum zu erforschen.

Prof. Dr. Eyke Hüllermeier (Grundlagen der Data Science – Intelligente Systeme – Maschinelles Lernen)
Der Informatiker Eyke Hüllermeier beschäftigt sich mit Methoden und theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz, insbesondere mit maschinellem Lernen und Schlussfolgerungen unter Unsicherheit.

Prof. James Kirby (Verarbeitung gesprochener Sprache)
James Kirby interessiert sich besonders für Lautänderungen, computergestützte und statistische Methoden in der Phonetik, Tonfall und Sprachebene, Sprache und Musik sowie die Sprachen Südostasiens.

Prof. Dr. Gitta Kutyniok (Mathematische Grundlagen der künstlichen Intelligenz)
Die Mathematikerin Gitta Kutyniok erforscht, wie künstliche neuronale Netze und selbstlernende Maschinen zu ihren Entscheidungen kommen, wie diese zuverlässiger gemacht werden können und welche Beschränkungen es derzeit noch gibt.

Prof. Dr. Björn Ommer (Künstliche Intelligenz und Kulturanalytik)
Björn Ommer beschäftigt sich mit allen Aspekten des semantischen Bild- und Videoverständnisses auf der Grundlage von maschinellem Lernen und Deep Learning, etwa zur visuellen Synthese und selbstüberwachten Lernverfahren und deren Anwendung in den digitalen Geisteswissenschaften und Neurowissenschaften.

Prof. Dr. Barbara Plank (Künstliche Intelligenz und Computerlinguistik)
Barbara Planks Interesse gilt der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Ihr Ziel ist, NLP-Modelle robuster zu machen, so dass sie besser mit Veränderungen in Daten aufgrund von Sprachvariation umgehen können.

Die präsentierten Forschungsschwerpunkte decken ein breites Spektrum ab: Von den eher methodisch-theoretisch ausgerichteten Bereichen Mathematik und Informatik über Physik, Psychologie und Wirtschaft bis zu Anwendungen in den Kulturwissenschaften, etwa im Bereich Sprach- und Bildverarbeitung. Diese große Interdisziplinarität ist eine Stärke der LMU und eröffnet vielfache Möglichkeiten zum Austausch und zur Vernetzung über Fachgrenzen hinaus – ein wichtiges Ziel auch des CAS-Schwerpunkts.

Im zweiten Teil der Veranstaltung moderierte Prof. Frauke Kreuter, Inhaberin des Lehrstuhls für Statistik und Data Science in den Sozial- und Humanwissenschaften, eine Paneldiskussion bei der sich die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zu zukünftigen Entwicklungen der KI-Forschung in Gesellschaft und Forschung und an der LMU austauschten.

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