Die Technische Universität München (TUM) hat das Munich Data Science Institute (MDSI) eröffnet. Es soll die Stärken der Hochschule in Datenwissenschaften, maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz von der Grundlagenforschung über interdisziplinäre Fachanwendungen bis hin zur Vermittlung von Datenkompetenzen bündeln.
Eröffnungsveranstaltung des MDSI mit Wissenschaftsminister Markus Blume (Mitte), flankiert von TUM-Präsident Prof. Dr. Thomas F. Hofmann und MSDI-Direktor Prof. Dr. Stephan Günnemann.
(Bild: TUM)
Als integratives Forschungsinstitut wird das MDSI künftig die Kompetenzen von über 60 Professoren über disziplinäre Grenzen hinweg verbinden. Im Zuge der feierlichen Eröffnung sagte TUM-Präsident Prof. Thomas F. Hofmann: „Mit dem MDSI geben wir datenbasierten Technologieentwicklungen ein völlig neues Momentum und integrieren diese in die konkrete Anwendung. Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz lassen enorme Entwicklungspotentiale erwarten.“
Mehr als nur Grundlagenforschung
Vor allem die Grundlagen der modernen Datenwissenschaften stehen im Fokus des neuen Instituts. „Dabei geht es um die Bereiche der Mathematik und Informatik, die sich mit maschinellem Lernen befassen“, erklärt Stephan Günnemann, Executive Director des MDSI und Professor für Data Analytics und Machine Learning. Man wolle die Erkenntnisse aber auch fachspezifisch anwenden, etwa bei der Entwicklung neuer Materialien oder in der personalisierten Medizin. Weitere Ziele sind das Vermitteln der Forschungsergebnisse an Wirtschaft und Gesellschaft sowie die Unterstützung von Datenwissenschaftlern und der interdisziplinäre Austausch für und mit KI-Experten.
Die TUM betont, dass ein rein quantitatives Wachstum durch immer weitere neue, aber voneinander entkoppelte Aktivitäten im Bereich der Datenwissenschaften und Programme nicht genügend Wirkung schaffe, 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“, fasst Prof. Hofmann zusammen.
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Stand vom 30.10.2020
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