Freistaat Bayern bringt die KI-Forschung an der TUM in neue Höhen

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An der TUM wird es künftig eine Professur für intelligente Nano-Roboter in der M

An der TUM wird es künftig eine Professur für intelligente Nano-Roboter in der Medizin geben. Die Grundlagen dieser Zukunftstechnologie werden bereits von mehren Forschungsgruppen erforscht. Hier zu sehen: Formen aus selbstfaltendem ’DNA-Origami’, die ungefähr die Größe von Virus-Hüllen erreichen. Hendrik Dietz / TUM

Massiver Ausbau der Künstlichen Intelligenz an der TUM

Im Rahmen der Hightech Agenda Bayern wird die führende Kompetenz der Technischen Universität München (TUM) auf den Zukunftsfeldern der Robotik und Künstlichen Intelligenz (KI) massiv ausgebaut. Mit insgesamt 14 neuen Professuren, darunter zwei eingebunden in standortübergreifende bayerische Forschungsverbünde, soll die Forschungsund Innovationskraft der TUM im Bereich KI und Maschinenintelligenz auf Weltniveau gebracht werden.

Als einzige deutsche Universität rangiert die TUM heute unter den Top-10 der internationalen KI-Forschung. Die vielfältigen Expertisen von knapp 60 Professorinnen und Professoren, die heute an der TUM zu Themen des Maschinellen Lernens und der KI forschen, wurden durch die Gründung der Munich School of Robotics and Machine Intelligence (2017), des TUM Institute for Ethics in Artificial Intelligence (2019) und des sich gerade im Aufbau befindlichen Munich Data Science Institute (2020) interdisziplinär verschränkt und auf zukunftsfähige Innovationsfelder ausgerichtet.

Mit insgesamt 14 neuen KI-Professuren, darunter zwei eingebunden in standortübergreifenden bayerischen Forschungsverbünden, wird nun die Forschungsund Innovationskraft der TUM im Rahmen der Hightech Agenda Bayern kraftvoll erweitert. KI und intelligente Robotik in der Medizin, bioinspirierte Robotik zum mobilen Einsatz, KI für neue Materialien und Prozessoren und ressourcensparendes Machine Learning stehen exemplarisch für die strategische Berufungspolitik der TUM. Mit diesen Professuren möchte die TUM die Entwicklung einer verantwortlichen und zuverlässigen KI sprunghaft vorantreiben und in enger Verbindung mit anderen Hochschulen und Forschungspartnern im KI-Netzwerk Bayern und ihrem An-Institut UnternehmerTUM neue Synergien für die wirtschaftliche Wertschöpfung entfalten.

,,Der kraftvolle Ausbau lokaler Spitzenkompetenzen und die kohärente Verschränkung kraftvoller Standorte ist die einzig wirksame Strategie, Bayern im galoppierenden Wettbewerb um KI-Innovationen an die Weltspitze zubringen. Gerade in den schwierigen Zeiten Corona-bedingter Einschnitte setzt die Staatsregierung mit den KI-Professuren der Hightech Agenda Bayern ein weit sichtbares Leuchtsignal in Richtung Zukunft. Damit macht sich Bayern mit seiner Innovationsmetropole München zum wichtigsten Knotenpunt für KI in Deutschland und Europa", sagt Thomas F. Hofmann, Präsident der TUM.

  • Medical Nano-Micro-Robotics.
    In einigen Jahren sollen Roboter in Molekülgröße im Innern des Körpers mittels intelligenter Zellnavigation Medikamente freisetzen und Erkrankungen zielgenau therapieren. Die neue TUM-Professur für Intelligente Nanound Mikroroboter in der Medizin wird eng mit den Forschungsgruppen der Biophysik, Biochemie, Medizin und der Munich School of Robotics and Machine Intelligence auf diesem avantgardistischen Gebiet der molekularen Robotik forschen. Die TUM und das Deutsche Herzzentrum München kooperieren in diesem Verbund mit der Universität Erlangen-Nürnberg, der Hochschule Ansbach und der Hochschule München, um durch die Kombination von komplexen KI-Methoden und Systemen mit hochspezifischen molekular-/zellbiologischen Verfahren völlig neue Therapie-/Diagnostik-Ansätze auf der Nanound Mikro-Skala zu ermöglichen.
  • Resource Aware Artificial Intelligence for Future Technologies.
    Die Allgegenwart von Methoden des maschinellen Lernens basiert auf Nutzung enormer Daten-, Computingund Energieressourcen. Die Entwicklung effizienter Lösungen gehört zu den größten wissenschaftlichen Herausforderungen und ermöglicht den reibungslosen Übergang der Technologie von einem rein wissenschaftlichen Umfeld mit nahezu unbegrenzten Rechenressourcen hin zu wirtschaftlichen Flächenanwendungen mit stark beschränkten Ressourcen. Die neue Professur Resource Aware Machine Learning soll die Entwicklung verbesserter autonomer Roboter und medizinischer Geräte vorantreiben und insbesondere Start-ups bei Prototypisierung und Markteintritt helfen, indem Stromverbrauch für Berechnung und Datenspeicherung signifikant reduziert wird. Projektpartner sind die Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt und die Universität Bayreuth.

Zudem kündigte das Ministerium heute an, eine Professur für Ethics of AI in Neuroscience an der TUM zu schaffen. An der Schnittstelle zwischen Neurowissenschaften und KI sind besonders innovative Erkenntnisse zu erwarten. Aus diesen werden sich völlig neue ethische Fragen ergeben, beispielsweise danach, wie KI-Assistenzsysteme in der Demenzbehandlung klinisch erfolgreich und gleichzeitig ethisch verantwortungsvoll integriert werden können. Die Professur kann an der TUM an der herausragenden Expertise in den Neurowissenschaften anknüpfen, wie zum Beispiel im Exzellenzcluster SyNergy und dem Bayerischen Elite-Masterstudiengang Neuroengineering , und schlägt eine strategische Brücke zum Munich Center for Technology in Society (MCTS) mit dem Institute for Ethics in Artificial Intelligence sowie zur Hochschule für Politik zur Erforschung interdisziplinärer Wechselwirkungen von Technik und Gesellschaft. Sie wird an der Medizinfakultät der TUM angesiedelt sein, die mit ihrem Institut für Ethik und Technik der Medizin schon heute ethische Fragen zu neuen Gesundheitstechnologien erforscht.

Bereits im November konnte die TUM einen weiteren hochkarätigen Neuzugang auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz vermelden: Prof. Daniel Rückert, international renommierter Experte für den Einsatz von KI in der Medizin, erhält eine der ersten zwei Alexander von Humboldt-Professuren für KI. Prof. Rückert hat seinen Ruf kürzlich angenommen und wechselt vom Imperial College London an die TUM.


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