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Konrad Zuse Schools of Excellence in Artificial Intelligence

由DAAD資助:Zuse學院是高等院校、研究機構和企業之間的合作成果 © nd3000/iStock

Der DAAD fördert drei neue Graduiertenschulen im Bereich Künstliche Intelligenz. Die Konrad Zuse Schools of Excellence in Artificial Intelligence heißen internationale KI-Talente auf Master- und PhD-Ebene an zahlreichen Standorten in Deutschland willkommen und sind Teil der KI-Strategie der Bundesregierung.

Zu den drei nach dem deutschen Erfinder des Computers Konrad Zuse benannten Schools of Excellence in Artificial Intelligence zählen „ELIZA“, „relAI“ und „SECAI“. Jede Zuse School vereint ein Konsortium an ausgewiesenen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus Hochschulen, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und Vertreterinnen und Vertretern aus den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen der Wirtschaft (Fellows).
Durch die Kombination von exzellenter, forschungsbasierter Ausbildung auf Master- und Promotionsebene, eine Betreuung durch Mentorinnen und Mentoren aus Wissenschaft und Wirtschaft, ein umfangreiches Betreuungsangebot und standortübergreifende Vernetzung besitzen die Zuse Schools ein Alleinstellungsmerkmal, um die besten KI-Talente weltweit zu gewinnen und dauerhaft an die deutsche Wirtschaft und Wissenschaft zu binden.

ELIZA – Worum geht es?

Die Konrad Zuse School of Excellence in Learning and Intelligent Systems (ELIZA) der TU Darmstadt stellt vier Schwerpunktthemen in den Fokus:

Grundlagen Maschinellen Lernens – reine Grundlagenforschung in Maschinenorientierter KI und Weiterentwicklung der Methodik.

Maschinell Lernende Systeme – auf Grundlage der Expertise aus dem Bereich Softwareengineering und Informatiksystemen werden Systeme weiterentwickelt und auf große Anwendungen skaliert, wie sie beispielsweise für die Industrie nötig sind.

Anwendungen in Autonomen Systemen – am bekanntesten sind Anwendungen beim Autonomen Fahren und der große Bereich der Autonomen Produktion in der Industrie 4.0.

Transdisziplinäre Anwendungen des Maschinellen Lernens – Entwicklung von Anwendungen, die in anderen Wissenschaftsbereichen eingesetzt werden, von der Medizin bis zur Physik.

Die TU Darmstadt bringt neben ihrer Expertise in den vier Fokusthemen eine hohe Interdisziplinarität ihrer KI-Forschung in die ELIZA-Graduiertenschule ein. Die enge Verschränkung mit den im Centre for Cognitive Science gebündelten Kognitionswissenschaften erlaubt eine Betrachtung, die das Potenzial der KI in ihrer ganzen Breite erfasst.

relAI – Worum geht es?

Die Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI ist ein Gemeinschaftsprojekt der Technischen Universität München (TUM) und der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU). Es stellt vier Schwerpunktthemen in den Fokus:

  • Safety: Sicherstellung, dass AI-Methoden keinen Schaden anrichten.
  • Security: Erforschung von AI-Systemen, die resilient gegen Attacken und Informationslecks sind.
  • Privacy: Methoden zum Schutz und der Vertraulichkeit von Daten.
  • Responsibility: Entwicklung von AI-Systemen nach sozialen Normen und ethischen Prinzipien.

Diese Themen werden sowohl in den mathematischen und algorithmischen Grundlagen als auch in den drei Anwendungsbereichen Medizin & Gesundheit, Robotik & Interagierende System, sowie Algorithmische Entscheidungsfindung untersucht.

Die beiden Partneruniversitäten TUM und LMU arbeiten in der Zuse School relAI eng zusammen. Der Austausch mit internationalen KI-Zentren an Universitäten wie Stanford, Princeton und New York University wird vertieft.

Darüber hinaus ist die TUM auch in der „Konrad Zuse School of Excellence in Learning and Intelligent Systems“ (ELIZA) vertreten, unter Trägerschaft der TU Darmstadt. Hier geht es vor allem um die Grundlagen des Maschinellen Lernens und deren Einsatz in Bereichen wie Autonome Systeme, Robotik oder Biomedizin.

SECAI – Worum geht es?

Die Konrad Zuse School of Excellence in Embedded Composite Artificial Intelligence (SECAI) der TU Dresden stellt drei Schwerpunktthemen in den Fokus:

Entwicklung neuer, hybrider KI-Methoden – Zusammenführung der Vorteile bisher unvereinbarer statistischer und symbolischer Ansätze („composite“).

Einbettung von KI-Algorithmen – Verknüpfung von KI mit Mikroelektronik und intelligenten Medizingeräten („embedded“).

Digitale Medizin als gesellschaftlich wichtiges Anwendungsgebiet zukünftiger KI.

Die beiden Partneruniversitäten Dresden und Leipzig bringen ausgewiesene, interdisziplinäre KI-Forschung und Expertise in den Aufbau der Graduiertenschule ein. SECAI ist eng vernetzt mit wichtigen Forschungspartnern aus der Region und starken Industriepartnern. Der Austausch mit internationalen Universitäten wie King’s College London, ENS Paris und TU Wien wird vertieft.

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