Munich Center for Machine Learning von TUM und LMU wird langfristig gefördert

Erfolg für KI-Forschung in München

„Die KI-Kompetenzzentren sind eine tragende Säule der KI-Forschung in Deutschland. Mit der Verstetigung ihrer Förderung geben wir den Forschenden Planungssicherheit und die Möglichkeit, auch längerfristige und komplexere Fragestellungen anzugehen. Wir erhoffen uns dabei auch neue Impulse der Zentren – gerade für den Forschungstransfer, das Entstehen von KI-Start-ups und die internationale Vernetzung. Denn nur wenn wir unsere Forschungsergebnisse schneller in die Anwendung bekommen und auch den europäischen Schulterschluss suchen, werden wir unsere technologische Souveränität bei KI bewahren. Ich bin überzeugt, dass das Münchner KI-Kompetenzzentrum mit seinen Stärken im Maschinellen Lernen, bei Ausgründungen und in zentralen Anwendungsfeldern wie der Medizin und den Geistes- und Sozialwissenschaften dabei eine wichtige Rolle spielen wird“, sagt Mario Brandenburg, Parlamentarischer Staatssekretär im BMBF.

„Die digitale Revolution geht in die nächste Etappe. Maschinelles Lernen spielt eine immer größere Rolle – auch in der Anwendung: Industrie, Mobilität, Pflege. Im MCML bündeln wir die KI-Kompetenzen unserer beiden Exzellenzuniversitäten. Das ist großartiges Teamwork von TUM und LMU“, sagt Markus Blume, Bayerischer Staatsminister für Wissenschaft und Kunst.

„Die Entscheidung von Bund und Freistaat, das MCML zu einem dauerhaft geförderten Kompetenzzentrum zu machen, ist ein klares Zeichen für den Erfolg unserer One Munich-Strategie. Mit gebündelten Kräften wollen wir die künftige Entwicklung im Bereich Künstliche Intelligenz vorantreiben. Damit wird München ein noch stärkerer Magnet für junge Talente“, sagt Prof. Thomas F. Hofmann, Präsident der TUM.

„Das MCML bietet ein hochattraktives wissenschaftliches Umfeld mit erstklassigen Kooperationsmöglichkeiten“, sagt LMU-Präsident Professor Bernd Huber. „Die dauerhafte Förderung durch Bund und Land ist ein großer Erfolg und gleichzeitig ein Zeichen für die herausragende Qualität des MCML. Sie eröffnet den beteiligten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern am Standort München die Möglichkeit, ihre Forschungsarbeiten rund um das Maschinelle Lernen weiter voranzutreiben.“

Die Forschungsschwerpunkte des MCML gliedern sich in drei Bereiche: Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler am Zentrum wollen die informatischen, statistischen und mathematischen Grundlagen des Maschinellen Lernens vertiefen und die Erklärbarkeit von KI erforschen, unter anderem also, wie Algorithmen mithilfe riesiger Mengen von Trainingsdaten selbsttätig lernen und zu Entscheidungen kommen. In einem zweiten Bereich geht es um „Perception, Vision und Natural Language Processing“, darum also, wie Computer Informationen aus Bildern und natürlicher Sprache extrahieren und verarbeiten können – Schlüsseltechnologien für eine Vielzahl von praktischen Anwendungen. In einem dritten Schwerpunkt schließlich sollen Machine-Learning-Methoden für verschiedene gesellschaftlich relevante Anwendungsfelder entwickelt werden – in Medizin, Biologie, Physik, Geowissenschaften sowie Sozial- und Geisteswissenschaften. Außerdem bietet das MCML Service-, Transfer- und Ausbildungsleistungen an. Hierfür arbeitet es mit anderen wissenschaftlichen Einrichtungen und Unternehmen zusammen. Dazu kommt die Ausbildung von Studierenden.

„Das MCML trägt durch die enge Verbindung von Grundlagen- und Anwendungsforschung dazu bei, neue Ansätze des maschinellen Lernens schnell der Allgemeinheit zur Verfügung zu stellen“, sagt Prof. Daniel Cremers, Sprecher des MCML und Inhaber des Lehrstuhls für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz an der TUM. „Durch die Kooperation hochkarätiger Forscherinnen und Forscher am MCML wollen wir den Standort München noch attraktiver für junge Talente aus dem Bereich Machine Learning machen“, sagt MCML-Sprecherin Laura Leal-Taixé, Professorin für Dynamic Vision and Learning an der TUM. „Mit unseren Forschungsaktivitäten am MCML schaffen wir neue methodische Grundlagen zur Förderung und Anwendung für Datenwissenschaft, Data Mining, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz“, sagt Professor Thomas Seidl, Inhaber des Lehrstuhls für Datenbanksysteme und Data Mining an der LMU und ebenfalls Sprecher des MCML. „Herausragende junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zu gewinnen und zu halten, ist eine der wichtigsten Aufgaben am MCML. Wir bieten besonders talentierten Nachwuchskräften attraktive unabhängige Positionen für ihre Forschung und bereiten sie so auf eine hoffentlich lange und erfolgreiche wissenschaftliche Karriere vor“, sagt Professor Bernd Bischl, Sprecher des MCML und Inhaber des Lehrstuhls für Statistical Learning & Data Science.