Die Technische Universität München hat im November 2020 das „Munich Data Science Institute“ (MDSI), ein Spitzenzentrum für integrierte Datenwissenschaften und Maschinelles Lernen, gegründet. Dadurch sollen einschlägige Kompetenzen in diesen Bereichen gebündelt werden, um durch fortgeschrittene Theorien und multidisziplinäre datengetriebene Forschung Sprunginnovationen mit größter wissenschaftlicher, wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Relevanz über ihr europaweit einzigartiges Fächerspektrum hinweg zu ermöglichen. Die über mehrere Standorte verteilten Forschungsaktivitäten sollen unter einem gemeinsamen Dach am Campus Garching zusammengefasst werden.
Prof. Dr. Stefanie Klug, Ordinaria des Lehrstuhls für Epidemiologie, wurde zu einem Kernmitglied des neuen MDSI ernannt. „Nachdem wir in verschiedenen Bereichen wie der Medizin oder der Gesundheitswissenschaft regelmäßig Datenanalysen mit großen Datensätzen betreiben, bringen wir insbesondere unsere Expertise in den epidemiologischen und biostatistischen Methoden in das neue Institut mit ein“, erklärt die Epidemiologin.
Dr. Daniel Link, Privatdozent am Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik, wurde ebenfalls zu einem Kernmitglied berufen. „Für die Datenwissenschaften ist der Sport eine außerordentlich attraktive Anwendungs- und Experimentierumgebung“, erläutert Link. „Im Sport lassen sich neue Methoden der Datenanalyse in einem authentischen und gleichzeitig durch das Regelwerk komplexitätsreduzierten Setting testen." Insbesondere das kollaborative Verhalten in Sportspielen liefert eine Reihe anspruchsvoller Fragestellungen. Zusammen mit dem Lehrstuhl für Application and Middleware Systems (Prof. Mayer) der Fakultät für Informatik wurde bereits ein Förderantrag für gemeinsame Aktivitäten über den MDSI Seed Fond gestellt.
Das MDSI sieht sich selbst als „zentrale Schnittstelle und Innovationsplattform an der TUM für Fragen und Lösungen aus Datenwissenschaften, Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz“. Zudem sollen Menschen und Ideen fachübergreifend zusammengebracht werden.
Dafür wurden folgende Aufgaben identifiziert:
- Kompetenzen vernetzen: Wir bündeln herausragende Expertise unserer Schools und Fakultäten aus den Bereichen Datenwissenschaften, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz in einem neuartigen Forschungszentrum.
- Methoden und Technologien entwickeln: Wir betreiben eigene datenwissenschaftliche Grundlagenforschung und entwickeln neue Methoden und Technologien für Anwendungen in unterschiedlichsten Disziplinen.
- Menschen und Ideen zusammenbringen: Wir vernetzen Expert*innen und Anwender*innen, Forschende und Studierende in einer Kultur des lebendigen, fachübergreifenden Austausches.
- Innovationen vorantreiben: Wir unterstützen die Translation von Forschungsergebnissen, innovativen Technologien und Dienstleistungen, sowie die Entwicklung zukunftsfähiger Geschäftsideen.
- Forschende unterstützen: Wir stellen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aller Fachrichtungen professionelle datenbezogene Dienstleistungen und Beratungsangebote zur Verfügung.
Die Leitung des „Munich Data Science Institute“ hat Prof. Dr. Stephan Günnemann, Leiter der „Data Analytics and Machine Learning Group“, übernommen. Unterstützt wird er von Prof. Dr. Daniel Cremers, Leiter der Professur für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz, Prof. Dr. Massimo Fornasier, Leiter der Professur für Angewandte Numerische Analysis, Prof. Dr. Daniel Rückert, Leiter der Professur „Artificial Intelligence in Healthcare and Medicine“, sowie Prof. Dr. Xiaoxiang Zhu, Leiterin der Professur für Datenwissenschaft in der Erdbeobachtung.
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Kontakt:
Prof. Dr. Stefanie Klug
Lehrstuhl für Epidemiologie
Georg-Brauchle-Ring 56
80992 München
Telefon: 089 289 24950
E-Mail: stefanie.klug(at)tum.de
PD Dr. Daniel Link
Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik
Georg-Brauchle-Ring 60/62
80992 München
Telefon: 089 289 24498
E-Mail: Daniel.Link(at)tum.de
Text: Romy Schwaiger
Fotos: privat