Peter N. Robinson ist ein Pionier der computergestützten Genom- und Phänotyp-Analysen von genetischen Krankheiten. Sein Hauptwerk ist die Entwicklung der Human Phenotype Ontology, die heute als internationales Standardinstrument für die Diagnose für gen-assoziierten Krankheiten gilt. An der Berliner Charité soll Robinson Algorithmen für die KI-basierte Präzisionsmedizin entwickeln.
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In den meisten Anwendungsfällen lernen Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) durch Daten, die aus einer einzigen Informationsquelle stammen. Weitere Datenquellen oder sogenannte Modalitäten können KI-Modelle besser und verlässlicher machen. Als Experte für multimodales Lernen soll Marcus Rohrbach eine Humboldt-Professur für Künstliche Intelligenz in Darmstadt antreten.
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Wenn Mathematik auf KI und Optimierung auf Maschinelles Lernen trifft: Wie kein anderer hat der Mathematiker Suvrit Sra mit seinen grundlegenden Arbeiten zu Methoden der Optimierung zum theoretischen Verständnis und zur Weiterentwicklung von lernenden Systemen beigetragen. Mit der Humboldt-Professur für Künstliche Intelligenz möchte die Technische Universität München (TUM) ihre Spitzenposition im Feld der Künstlichen Intelligenz weiter ausbauen.
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Die Informatikerin Stefanie Jegelka hat sich mit ihren grundlegenden Arbeiten zum besseren Verständnis und zur Optimierung von Graph Neural Networks (GNNs) einen Namen gemacht. In München soll sie das theoretische Verständnis von Machine Learning voranbringen sowie Algorithmen und vertrauenswürdige Machine Learning-Tools entwickeln.
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Am Centre for Cognitive Science an der TU Darmstadt wird adaptives und intelligentes Verhalten von Menschen und Maschinen wissenschaftlich untersucht. Angela Yu soll mit ihrer Humboldt-Professur dort eine Brückenfunktion zwischen Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften einnehmen.
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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.
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Das Leben und Arbeiten mit Robotern verändert den Menschen. Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) innovativ sein und zugleich gesellschaftlichen Werten Rechnung tragen? Mit Aimee van Wynsberghe kommt eine der weltweit führenden Forscherinnen auf dem Gebiet der KI- und Roboterethik nach Bonn.
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Ob autonome Drohnen, selbstfahrende Autos oder Roboter, die zur Pflege Kranker oder zur Unterstützung älterer Menschen eingesetzt werden: Immer wieder müssen die Maschinen auf neue und unerwartete Situationen reagieren. Nicht jede dieser Situationen lässt sich vorhersehen und entsprechend als vorgeschriebene Reaktion programmieren. Maschinelles Lernen und Roboter, die aus ihren Erfahrungen klug werden, sind die Lösung.
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Ingmar Weber forscht an der Schnittstelle von Sozialwissenschaften und Künstlicher Intelligenz. Mithilfe statistischer Methoden analysiert er durch soziale Plattformen generierte Daten, um daraus etwa Aussagen über politische Polarisierung zu treffen oder Migrationsbewegungen zu modellieren.
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Der menschliche Gang – was meist intuitiv und selbstverständlich aussieht, ist eine äußerst komplexe Art der Fortbewegung. Wer geht, kämpft permanent gegen die Schwerkraft und muss fein austariert die Balance halten. Gerade deshalb ist der aufrechte Gang technisch noch immer schwer nachzubilden. Die Maschinenbauingenieurin Heike Vallery erforscht Gang und Gleichgewicht und entwickelt Anwendungen im Bereich Hardware und Regelungstechnik für die Rehabilitation mobilitätseingeschränkter Menschen.
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