Forschung zu KI an der TU Dresden
Inhaltsverzeichnis
Im Rahmen der Exzellenzinitiative wurde das Thema Digitalisierung und damit auch das Themenfeld Künstliche Intelligenz zum festen Bestandteil des Profils der TU Dresden. Die Einrichtungen und Forschungsvorhaben sind dabei eng und interdisziplinär vernetzt.
Forschungseinrichtungen und Vorhaben im Bereich KI (Auswahl)
ScaDS.AI
Das Scads.AI (Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence) Dresden/Leipzig forscht zu Künstlicher Intelligenz, Data Science und Big Data. Es ist eines der fünf neuen KI-Kompetenzzentren in Deutschland, die im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung gefördert werden. ScaDS.AI ist eines der Departments im Center for Interdisciplinary Sciences (CIDS). Zur Webseite ScaDS.AI
CeTI
Am Exzellenzcluster CeTI (Centre for Tactile Internet with Human-in-the-Loop) werden KI-Methoden im Kontext Mensch-Maschine-Interaktion entwickelt und angewendet. Die Forschenden wollen signifikante Durchbrüche für die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Menschen und cyber-physischen Systemen in realen und virtuellen Umgebungen erzielen. Ein aus dem CeTI entwickeltes Bildungsangebot stellt verschiedene, an Schulklassen gerichtete, digitale Module zu Themenbereichen im KI-Kontext zur Verfügung. Zur Webseite CeTI
Institut für Künstliche Intelligenz
Das Institut für Künstliche Intelligenz umfasst Professuren und Forschungsgruppen der Fakultät Informatik, die schwerpunktmäßig zu Teilbereichen der Künstlichen Intelligenz forschen. Forschungsschwerpunkte sind unter anderem Datenwissenschaften, Explainable AI und Maschinelles Lernen für Computer Vision. Zur Webseite des Instituts
SECAI
Die SECAI (School of Embedded Composite Artificial Intelligence) ist ein Projekt der TU Dresden und der Universität Leipzig zur Förderung der Künstlichen Intelligenz in Forschung und Ausbildung. SECAI vergibt Stipendien, stärkt die Lehre, finanziert Forschende und fördert internationalen Austausch. Zur Webseite SECAI
Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH)
Im Rahmen des Nationalen Hochleistungsrechnens (NHR) stehen die Hochleistungsrechner des ZIH Wissenschaftler:innen deutscher Hochschulen bei bewilligtem Antrag kostenfrei zur Verfügung. Zur Schulung der Nutzer:innen und Antragstellenden bietet das ZIH gemeinsam mit ScaDS.AI Dresden/Leipzig Weiterbildungen und Trainings rund ums Hochleistungsrechnen (HPC) an. Das ZIH ist eines der Departments im Center for Interdisciplinary Sciences (CIDS). Zur Webseite des ZIH
Schaufler Lab
Das Schaufler Lab ist ein Projekt der TU Dresden und THE SCHAUFLER FOUNDATION, das Wissenschaftler:innen und Künstler:innen zusammenbringt und dabei Themenfeld Künstliche Intelligenz und Digitalisierung aus einer geistes- und sozialwissenschaftlich sowie künstlerischen Perspektive betrachtet. Zur Webseite des Schaufler Labs
Laufende Liste von Forschenden mit Bezug zu KI an der TU Dresden
Nicht nur in den oben genannten Kompetenzstellen, sondern auch in den Bereichen und Zentralen Wissenschaftlichen Einrichtungen wird interdisziplinär zum Thema KI bzw. unter Verwendung von KI geforscht. Diese Liste stellt nur einen kleinen Ausschnitt aller Expert:innen dar und wird laufend erweitert. Weitere Meldungen werden gern über das CDIO-Büro entgegen genommen.
| Forschende:r | Forschungsschwerpunkt bzw. Funktion |
|---|---|
| Bjoern Andres | Maschinelles Lernen für Computer Vision |
| Franz Baader | Automatentheorie |
| Anita Behme |
Angewandte Stochastik |
| Lars Bernard | Geoinformatik, Forschung zu Modellierung der Semantik von Umweltinformationen, KI in den Erdsystemwissenschaften für die Datenintegration und -analyse |
| Dirk Brockmann | Komplexe Systeme, Computational Neuroscience und anomale Diffusion in biologischen und physikalischen Systemen bis hin zur Dynamik von Infektionskrankheiten, menschlicher Mobilität, Netzwerktheorie und Bürgerwissenschaft |
| Roberto Calandra | Erklärbare Künstliche Intelligenz |
| Jeronimo Castrillón | Compilerbau |
| Raimund Dachselt | Interaktive Datenvisualisierung mit innovativen Steuerungskonzepten, interaktive Schnittstellen, multimodaler Mensch-Computer-Interaktion, Physical Computing und Mixed-Reality-Interaktion |
| Anna-Maria De Cesare Greenwald | Romanistische Sprachwissenschaft, KI-generierte Texte (LLMs), Linguistik KI generierter Texte |
| Michael Färber | Professur für Skalierbare Software-Architekturen für Data Analytics bei ScaDS.AI |
| Matthias Forkel | KI für die Umweltmodellierung, z. B. für den Kohlenstoffkreislauf, Vegetationsbrände und Dürreeffekte |
| Diana Göhringer | Adaptive dynamische Systeme |
| Maik Gude | Leichtbaukonstruktion und strukturelle Bewertung |
| Stefan Gumholdt | Informatik, Computergrafik und Visualisierung |
| Jakob Nikolas Kather | Digitale Gesundheit / KI zur Entscheidungsfindung in der Medizin |
| Martin Keller-Ressel | Stochastische Analyse und Finanzmathematik |
| Pascal Kerschke | Big Data Analytics im Verkehrswesen |
| Marianne Kneuer | Digitale Demokratie, E-Government, E-Partizipation |
| Thomas Köhler | Bildungstechnologie |
| Michael Kobel | Teilchenphysik, KI-Methoden in experimenteller Datenanalyse |
| Markus Krötzsch | Theoretische Informatik - intelligente Wissensmanagementsysteme |
| Alexander Lasch | Digital Humanities / Linguistik und AI |
| Anne Lauber-Rönsberg | KI und Recht (z. B. Eigentumsrecht), Internationale Studien zum Recht des geistigen Eigentums |
| Jens Lehmann | Intelligent Information Systems |
| Wolfgang Lehner | Datenbankforschung, -technologie und -anwendungen (starke Verbindungen zu internationalen Industriepartnern, z. B. Microsoft Research und SAP) |
| Christian Mayr | Hochparallele VLSI-Systeme und neuromorphe Schaltungen |
| Wolfgang Nagel | Direktor von ScaDS.AI und CIDS – beide an der Schnittstelle von Infrastruktur, Wissenschaft und Anwendung von KI |
| Ostap Okhrin | Ökonometrie und Statistik, Datengestützte und angewandte multivariate Statistik |
| Birte Platow | Ethische Aspekte der KI |
| Anna Poetsch | KI in der Genomforschung |
| Simon Razniewski | Sprachmodelle, Wissensbanken, Natürliche Sprachverarbeitung, Common-Sense Wissen |
| Sabine Roller | Software-Engineering für die Produktvirtualisierung |
| Sebastian Rudolph | Professor für Computational Logic am Institut für Künstliche Intelligenz |
| Jakob Runge | Professur für Datenwissenschaften bei ScaDS.AI |
| Ivo Sbalzarini | Wissenschaftliches Rechnen für die Systembiologie |
| Schaufler Lab | Künstlerische Forschung zu KI |
| Michael Schroeder | Bioinformatik / ML in der Krebsforschung |
| Christian Schwarke | AI-Themen in den Vorlesungen „Anthropologie“, „Sozialethik“ und im Seminar „Ethik - Mensch - Maschine“ |
| Martin Sedlmayr | KI als Bestandteil der Lehre in den Bereichen Humanmedizin, öffentliche Gesundheit und Informatik |
|
Teilchenphysik, KI-Methoden in Theoriesimulation, experimenteller Datenanalyse und Lehre |
|
| Arno Straessner | Teilchenphysik, KI-Methoden in Detektorauslese, experimenteller Datenanalyse und Lehre |
| Gerhard Weber | Mensch-Computer-Interaktion |
| Martin Weigert | Professur für Maschinelles Lernen für das Räumliche Verständnis bei ScaDS.AI |