Das Zentrum für Informationsdienste- und Hochleistungsrechnen ist das Herz der IT- und Kommunikationsinfrastruktur der TUD. Außerdem gehört es zu den 9 Nationalen Hochleistungsrechenzentren in Deutschland. Es stellt die notwendige Rechenkapazität für die Forschung bereit und stärkt Wissenschaftler:innen im Umgang mit Daten.

Ohne Daten ist alles nichts, egal in welchem Forschungsbereich. Am besten sind sie FAIR: Findable, Accessible, Interoperable und Reusable. Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur wurde gegründet, um dies in zahlreichen Konsortien zu koordinieren. Die TUD ist mit NFDI4Earth für Sammlung und Systematisierung der Daten in den Erdsystemwissenschaften verantwortlich.

Datenerfassung, -auswertung und KI funktionieren nicht ohne Hardware. Dresden ist das Zentrum der europäischen Halbleitertechnologie. Die TUD forscht u.a. im Reinraumlabor an deren Grundlagen: Chips, die effizient sind, nachhaltig und bereit für die Echtzeitverarbeitung. Dafür wird mit SpiNNaker2 sogar das menschliche Gehirn nachgebaut.

Moderne IT und KI können auf Basis unzähliger Patientendaten und deren Auswertung helfen, Menschen bei seltenen Erkrankungen oder bestimmten Krebsarten gezielter zu therapieren. Digitale Gesundheit funktioniert jedoch nur mit einem modernen Medizinproduktrecht für den Einsatz von Apps bis VR-Brillen. Auch dafür gibt es eine Professur an der TUD.

Was macht ein System „intelligent“? Wie entwickelt man solche Systeme und beschreitet neue Wege? Und wie befähigt man Menschen, mit Künstlicher Intelligenz umzugehen? Diesen und weiteren Fragen gehen Forschende am Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI) und der Konrad Zuse Schools of Excellence in Artificial Intelligence (SECAI) nach.

Wie verändert sich Gesundheitsversor-gung durch Robotik? Wie integrieren wir Robotik in unsere Arbeit und wie werden wir in Zukunft mit neuen Mensch-Maschine-Schnittstellen Fähigkeiten erlernen? Das Centre for Tactile Internet with Human-in-the-Loop (CeTI) entwickelt Kommunikationsnetzwerke und Mensch-Maschine-Schnittstellen, um Robotik zugänglich zu machen und das Erlernen von Fähigkeiten zu demokratisieren.

KI hier, BigData dort, Unterstützung oder ängstigende Macht der Maschine? Was macht die Digitalisierung mit uns als Gesellschaft? Wie funktioniert digitales Lernen und Lehren? Über Fachgrenzen hinweg erforschen und hinterfragen Wissenschaftler:innen aktuelle Technologien, deren Ursprünge und Auswirkungen in der modernen Lebenswelt.