Ludwig-Maximilians-Universität München
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Hightech Agenda Bayern

Deutlicher Ausbau der KI-Forschung an der LMU

München, 15.05.2020

Die Forschung zu Künstlicher Intelligenz an der LMU wird durch zwei neue Professuren im Rahmen des KI-Wettbewerbs der Bayerischen Staatsregierung deutlich ausgebaut. Diese beiden Professuren ergänzen die 13 neuen KI-Professuren der LMU aus der Hightech Agenda Bayern in zentralen Forschungsgebieten.

lmu_260Die LMU kann ihre Forschung zu Künstlicher Intelligenz und KI-basierten Verfahren weiter ausbauen. Aus Mitteln des KI-Wettbewerbs Bayern, dessen Ergebnisse heute bekanntgegeben wurden, wird sie zwei weitere Professuren einrichten. An der Fakultät für Sprach- und Literaturwissenschaften baut die LMU ihre Expertise im Bereich Computerlinguistik und Artificial Intelligence mit einer zusätzlichen Professur strategisch aus. An der Medizinischen Fakultät richtet sie eine Professur für KI-basiertes Telemonitoring ein, die zu Fortschritten in der personalisierten Diagnostik, Versorgung und Therapie von Patienten beitragen soll. Die beiden neuen Professuren sind im Rahmen des KI-Wettbewerbs zudem in bayernweite Forschungsverbünde eingebettet.

„Wir freuen uns sehr, dass wir mit diesen zwei neuen Professuren den an der LMU derzeit stark wachsenden Bereich der KI-Forschung weiter ausbauen und unsere starke Stellung in diesem Bereich weiter festigen“, sagt LMU-Präsident Prof. Dr. Bernd Huber. „Denn KI ist ein wichtiger Bestandteil unserer Gesamtstrategie.“

Im Rahmen der Hightech Agenda Bayern der bayerischen Staatsregierung hat die LMU bereits den Zuschlag für 13 neue Professuren bekommen, die die Forschung auf dem Zukunftsfeld von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen deutlich stärken werden. Dadurch kann die Universität Forschung zu KI in ihrer gesamten fachlichen Breite - von neuartigen Methoden in Cultural Analytics über die Erforschung zellulärer oder organismischer Netzwerke bis hin zu Fragestellungen in den Sozialwissenschaften - stärker vorantreiben.


Zu den neuen Professuren im Einzelnen:

„Artificial Intelligence and Computational Linguistics“: Die Beschäftigung mit menschlicher Sprache ist eines der Kerngebiete der Künstlichen Intelligenz. Sprache ist ein Hauptmedium für die Kommunikation zwischen Menschen, aber auch zwischen Mensch und Maschine und für das Festhalten von Information und Wissen. Ein Grundproblem für die komputationelle Behandlung von Sprache ist die Ambiguität und Kontextualität der Sprache: der Mensch nimmt normalerweise nur eine einzige Bedeutung einer sprachlichen Äußerung wahr, aber in Wirklichkeit gibt es fast immer eine Vielzahl von Lesarten, unter denen die richtige ermittelt werden muss. Diese Aufgabe lösen Methoden der künstlichen Intelligenz besonders erfolgreich, aber ihre Performanz liegt heute noch weit unter der des Menschen. Dieses Problem wird in den nächsten Jahrzehnten eine der zentralen Forschungsaufgaben der künstlichen Intelligenz sein. Großes Potenzial besteht in diesem Zusammenhang darin, Theorien und Modelle aus der Linguistik und den Kognitionswissenschaften zu nutzen, also den Disziplinen, die sich mit menschlicher Sprache und Intelligenz befassen.

Die neue Professur „Artificial Intelligence and Computational Linguistics“ hat das Ziel, Erkenntnisse der Linguistik zu menschlicher Sprache und der Kognitionswissenschaften zu menschlicher Intelligenz zu nutzen, um neue Repräsentations- und Verarbeitungsmodelle für Sprache in der künstlichen Intelligenz zu schaffen.

Die Professur ist Teil des bayernweiten Verbundes „Text Analysis and Understanding for Humanities, Social Sciences and Beyond“. Dazu gehören fünf weitere Professuren an drei Hochschulen (Universität Bamberg, Universität Würzburg, HAW Hof).


„KI-basiertes Telemonitoring“: Die Professur wird interdisziplinäre innovative Ansätze im Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz (KI) und klinischer Medizin verfolgen. Im Zentrum der Forschungsaktivitäten werden Daten- und KI-basierte Verfahren für Telemonitoring stehen. Dazu wird die Professur methodische Grundlagen entwickeln und in Abstimmung mit den klinischen Akteuren die notwendigen Datenbestände aufbauen. Sie wird Methoden entwickeln, um diese Verfahren in das klinische Geschehen effektiv implementieren und Outcome-orientiert bewerten zu können.

Thematische Schwerpunkte bilden:

  • EKG-basierte Biosignale zur Prädiktion des plötzlichen Herztodes und zur Stratifizierung der telemedizinischen Überwachung und personalisierten Therapieentscheidung
  • Telemonitoring und Auswertung komplexer intensivmedizinischer Datensätze zu einer verbesserten Prävention von Komplikationen
  • Wearables und Sensorik zur Überwachung von Therapieerfolg und Prädiktion von Nebenwirkungen beziehungsweise Risikokonstellationen in der Nachsorge
  • Analyse von Patient-Reported Outcomes - KI-basiertes Therapiemanagement.

Die Professur ist Teil des bayernweiten Verbundes „d.DiM - Digital Disease Management – personalisierte Diagnostik, Therapie und Versorgung“, zu dem fünf weitere Professuren an vier Hochschulen gehören (Universitäten Erlangen-Nürnberg, Regensburg und Würzburg sowie TH Deggendorf).