Alexander von Humboldt-Professur für Künstliche Intelligenz 2022

Sayan Mukherjee

Der Mathematiker, Statistiker und Informatiker Sayan Mukherjee hat unter anderem auf dem noch jungen Gebiet der Topologischen Datenanalyse entscheidende Arbeiten vorgelegt, durch die Bildgebungsverfahren verbessert und Vorhersagen über Krankheiten getroffen werden können. In Leipzig soll Mukherjees Expertise in der Auswertung biologischer Daten neue Wege in der Präzisionsmedizin eröffnen.

  • Nominierende Universität: Universität Leipzig gemeinsam mit dem Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften
Portrait von Sayan Mukherjee
Saturn-ähnliches Dekortationsbild

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Mathematische Statistik

Eine menschliche DNA besteht aus drei Milliarden Basenpaaren, die zum Teil in Gruppen und Kombinationen an der Entstehung von verschiedenen Krankheiten beteiligt sein können. Zugleich können Geschlecht, Alter, Herzschlag, Blutdruck und Gewicht in Zusammenhang mit der gesundheitlichen Verfassung einer Person gebracht werden.
Um multidimensionale Daten wie diese zu beschreiben, auszuwerten und zum Beispiel Hypothesen über kausale Verknüpfungen aufstellen und überprüfen zu können, braucht es innovative statistische Rechenverfahren. Sayan Mukherjee hat herausragende Beiträge zur mathematischen Weiterentwicklung von statistischen Auswertungsmethoden von mehrdimensionalen Daten entwickelt, die vielseitig in der Informatik, Bildgebung und interdisziplinär insbesondere im Bereich der Computational Biology mit dem Ziel des medizinischen Fortschritts angewendet werden.

So war Mukherjee an der Entwicklung der Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) beteiligt, einer statistischen Auswertungsmethode des menschlichen Genoms, bei der die biologische Funktion von ganzen Gengruppen und ihre mögliche Rolle bei der Entstehung von Krebsarten bestimmt wird. Eine Arbeit, mit der er sich international einen Namen gemacht hat.
Sein Spezialgebiet ist die Topologische Datenanalyse, bei der hochdimensionale Daten visualisiert werden und von der geometrischen Darstellung auf einzelne Datensätze geschlossen werden kann. Mukherjees Weiterentwicklungen auf diesem Gebiet haben zur Verbesserung von medizinischen Bildgebungsverfahren geführt und erlauben es, Aussagen über die Entwicklung bestimmter Krankheiten zu treffen. Ferner konnte er die statistische Fehlerkontrolle für lernende Algorithmen auf dem Gebiet der KI verbessern.

In Leipzig wird Sayan Mukherjee seine mathematisch-statistische Grundlagenforschung am Center for Scalable Data Analytics der Universität Leipzig und am Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften fortsetzen. Er ist ebenso Direktor des Interdisziplinären Zentrums für Bioinformatik (IZBI). Seine Grundlagenforschung zur Datenanalyse und ihrer Darstellung soll im Kampf gegen bestimmte Krankheiten in der Präzisionsmedizin neue Erkenntnisse bringen.

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Sayan Mukherjee an der Duke University

Zur Person

Prof. Dr. Sayan Mukherjee, geboren in Indien, erhielt seine akademische Ausbildung in den USA. 2001 wurde er am MIT, Cambridge, USA, promoviert und blieb zunächst mit einem Sloan Postdoctoral Fellowship dort und am nahegelegenen Broad Institute. Seit 2004 ist er an der Duke University, Durham, USA tätig; seit 2015 als Full Professor. Hierbei war er als Professor für Mathematik, Angewandte Statistik und Informatik durchgängig an mehreren Departments assoziiert. 2011 verbrachte er ein Jahr als Gastwissenschaftler in Chicago. 2008 erhielt er einen Young Researcher Award von der International Indian Statistical Association, seit 2018 ist er Fellow des Institute of Mathematical Statistics. Er ist zudem Mitglied verschiedener internationaler Fachgesellschaften.

Fotos und Filme