Seit 1. April ist Prof. Michael Färber Inhaber der neuen Professur für Skalierbare Software-Architekturen für Data Analytics am Institut für Technische Informatik, welche gleichzeitig als strategische Professur für das Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI Dresden/Leipzig) die interdisziplinäre Forschung des Kompetenzzentrums und der TU Dresden unterstützt.

Die Professur soll dazu beitragen, Methoden für effiziente und skalierbare Software-Architekturen im Gebiet Data Analytics, insbesondere des Maschinellen Lernens, zu erweitern, um die aus der Verarbeitung sehr großer und heterogener Daten resultierenden Herausforderungen zu lösen. Dabei stehen Aspekte wie Skalierbarkeit und Effizienzsteigerung im Vordergrund.

Prof. Michael Färber hat sein Studium als Diplominformatiker 2011 an der Universität Ulm mit Auszeichnung und 2012 parallel ein Bachelor-Studium der Philosophie an der Universität Ulm abgeschlossen. Er promovierte 2017 am Karlsruher Institut für Technologie zum Thema “Semantic Search for Novel Information”. Anschließend war Färber als einer der weltweit nur 15 Stipendiaten der Japanischen Gesellschaft für die Förderung der Wissenschaft (JSPS) ein Jahr an der Kyoto University in Japan in Lehre und Forschung tätig. Seine wissenschaftliche Karriere setzte er als Postdoc an der Universität Freiburg und später dem Karlsruher Institut für Technologie fort, an dem er seit 2020 Vertretungsprofessor am Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) war. Seine Forschungsinteressen liegen insbesondere auf der natürlichen Sprachverarbeitung, dem Maschinelles Lernen und der Wissensrepräsentation.

Michael Färber blickt auf mehr als 75 Veröffentlichungen auf hochrangigen Konferenzen und in Fachzeitschriften mit internationalen Forschern als Koautoren zurück und war Principal Investigator (PI) in mehreren Projekten (z.B. KD4RE, IIDI, ChemKB, KIGLIS, digilog@bw) Für seine Lehrtätigkeit wurde er mit dem Fakultätspreis ausgezeichnet.