Stefanie Jegelka und Suvrit Sra mit höchstdotiertem Forschungspreis Deutschlands ausgezeichnet

Zwei neue Humboldt-Professuren im Bereich Künstliche Intelligenz

Prof. Stefanie Jegelka und Prof. Suvrit Sra sind neue Humboldt-Professoren an der Technische Universität München (TUM) im Bereich Künstliche Intelligenz. Die Forscherin und der Forscher wechselten gemeinsam vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) in den USA nach Bayern.

TUM-Präsident Thomas Hofmann mit Stefanie Jegelka und Suvrit Sra Privat
TUM-Präsident Thomas Hofmann mit Stefanie Jegelka und Suvrit Sra

Das Ziel der Humboldt-Professuren ist es, Spitzenkräfte aus der ganzen Welt an deutsche Hochschulen zu holen. Jede Professur ist mit bis zu fünf Millionen Euro dotiert, damit handelt es sich um den höchstdotierten Forschungspreis Deutschlands. Die Humboldt-Preise für Stefanie Jegelka und Suvrit Sra wurden von Bundesforschungsministerin Bettina Stark-Watzinger und dem Präsidenten der Alexander von Humboldt-Stiftung, Robert Schlögl, in Berlin überreicht.

Die Forscherin und die Forscher tragen dazu bei, die Kernkompetenzen der TUM im Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen zu verstärken. Insbesondere das im Rahmen der Exzellenzstrategie etablierte Munich Data Science Institute sowie das BMBF-geförderte Munich Center for Machine Learning  werden von diesen Spitzenberufungen enorm profitieren.

Crème de la Crème der Wissenschaft

TUM-Präsident Prof. Thomas F. Hofmann sagte bei der Preisverleihung: „Damit verstärkt die TUM strategisch ihre international führenden Kernkompetenzen zu Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz. Es sind nicht Gebäude und Ausstattung, sondern besondere Menschen, die mit ihren Talenten, mit mutigen Visionen, mit Pioniergeist und kühnen Forschungsansätzen das Neue in die Welt bringen. Und um diese Crème de la Crème der Wissenschaft nach Deutschland zu locken, sind die Alexander von Humboldt-Professuren ein wirksames Pheromon.“

Weitere Informationen und Links

Weitere Humboldt-Professuren an der TUM:

  • 2009: Bioinformatiker Prof. Burkhard Rost (Columbia University New York/USA)
  • 2010: Nachrichtentechniker Prof. Gerhard Kramer (University of Southern California/USA)
  • 2011: Wirtschaftsinformatiker Prof. Hans-Arno Jacobsen (University of Toronto/Kanada)
  • 2012: Diabetes-Experte Prof. Matthias Tschöp (University of Cincinnati/USA)
  • 2013: Mathematiker Prof. Andreas S. Schulz (MIT, Boston/USA), Experte im Bereich Operations Research
  • 2018: Informatiker Prof. Marco Caccamo (University of Illinois at Urbana-Champaign/USA)
  • 2020: Prof. Daniel Rückert, Experte für den Einsatz von KI in der Medizin (Imperial College London/Großbritannien)
  • 2021: Prof. Angela Schöllig, Expertin auf dem Gebiet Robotik und Künstliche Intelligenz (University of Toronto/Kanada)

Das Munich Data Science Institute (MDSI) ist ein Integratives Forschungsinstitut der TUM. Diese Querschnittsinstitute widmen sich jeweils einem technologisch und gesellschaftlich hochrelevanten Wissenschaftsfeld. Das MDSI forscht zu den mathematischen und computerwissenschaftlichen Fragen der Datenanalyse und entwickelt neue Theorien und Methoden des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz. Daraus entwickelt es Anwendungen für die verschiedenen Forschungsfelder der TUM, wie etwa personalisierte Medizin, Lebenswissenschaften, Luft- und Raumfahrt, Mobilität, Additive Fertigung, Materialwissenschaften, Quantenforschung und Klimaforschung.

Das Munich Center for Machine Learning (MCML) ist eine gemeinsame Initiative von TUM und LMU. Das Zentrum besteht aus über 45 Forschungsgruppen und hat das Ziel, die Grundlagenforschung im Bereich des maschinellen Lernens, mit einem starken Bezug zu realen Anwendungen, voranzutreiben. Das MCML ist eine dauerhafte Forschungseinrichtung, die von der Bundesregierung und dem Freistaat Bayern finanziert wird. Es ist integraler Bestandteil der Deutschen KI-Strategie und der Hightech-Agenda Bayern.

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