Die Entwicklungen in Maschinellem Lernen, Künstlicher Intelligenz, der natürlichen Sprachverarbeitung oder der computerbasierten Bildgebung verändern die Gesellschaft, die Wirtschaft und selbst den Erkenntnisgewinn der Wissenschaft grundlegend. Mit dem Ziel, die Grundlagen moderner Datenwissenschaften, ML und KI fortzuentwickeln und in potentialreiche Anwendungen zu bringen, hat die Technische Universität München (TUM) das Munich Data Science Institute (MDSI) gegründet. Als integratives Forschungsinstitut bündelt das MDSI die Kompetenzen von über 60 ProfessorInnen über disziplinäre Grenzen hinweg.
Stephan Günnemann, Executive Director des MDSI und Professor für Data Analytics and Machine Learning, sagte anlässlich der Eröffnung des Instituts: „Am MDSI wollen wir zum einen die Grundlagen der modernen Datenwissenschaften erforschen. Dabei geht es um die Bereiche der Mathematik und Informatik, die sich mit maschinellem Lernen befassen. Zum anderen wollen wir unsere Erkenntnisse aber auch fachspezifisch anwenden, beispielsweise bei der Entwicklung neuer Materialien oder in der personalisierten Medizin.“
Ein weiteres Ziel des Instituts ist es, die Forschungsergebnisse an die Wirtschaft und Gesellschaft zu tragen, um so einen Transfer von KI gestützten Lösungen zu Industriepartnern und datenbezogenen Start-ups zu erreichen. Gleichzeitig unterstützt das MDSI Forschende dabei, dem wachsenden Bedarf an datenbezogenen Aufgaben in ihrer Forschung gerecht zu werden und dient als Netzwerk für KI-Expert:innen, um sich interdisziplinär auszutauschen.
Ein rein quantitatives Wachstum durch immer weitere neue, aber voneinander entkoppelte Aktivitäten im Bereich der Datenwissenschaften und Programme schafft nicht genügend Wirkung, um in der globalen Champions League mitzuspielen. „Deshalb bündeln wir alle strategischen datengestützten Aktivitäten unter dem organisatorischen Dach von MDSI. Dadurch wollen wir TUM-übergreifende Redundanzen minimieren und die Synergiebildung zwischen den Fachgebieten vorantreiben“, sagt TUM-Präsident Professor Thomas F. Hofmann.
Teil 3: Wachsender Bedarf an Rechenleistung durch Trends wie KI, HPC und Edge Computing.
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