Von Redaktion, Fotos: TUM Campus Heilbronn
Der TUM Campus Heilbronn hat ein eigenes Zentrum für Datenwissenschaft. Bei einem Symposium im OpenSpace Heilbronn präsentierte sich das Heilbronn Data Science Center (HDSC) mehr als 100 Gästen. Es soll Forschende aus München und Heilbronn vernetzen und zugleich den Transfer in die Wirtschaft stärken. Fünf erste Tandemprojekte zeigten, woran die Forschenden dort arbeiten.
Zehn Professuren sollen perspektivisch am HDSC angesiedelt sein, sechs davon sind bereits besetzt. Dazu kommen vier Gastprofessuren. Zugleich bündelt das Center unter einem Dach das Wissen der beiden Schools am Campus. Das sind die TUM School of Management und die TUM School of Computation, Information and Technology.
Vorgestellt haben das neue Center Prof. Ali Sunyaev und Prof. Christine Eckert. Sunyaev ist Vizepräsident des TUM Campus Heilbronn und Center Director des HDSC, Eckert seine Stellvertreterin als Deputy Center Director. Dabei erläuterten sie gemeinsam Vision, Ziele und Forschungsschwerpunkte. Das HDSC soll demnach die datenwissenschaftliche Forschung am Campus stärken und Kompetenzen bündeln. Außerdem soll es die Zusammenarbeit mit der Wirtschaft fördern. Sunyaev zeigte sich überzeugt: »Hier beginnt etwas ganz Besonderes.«
Heilbronn Data Science Center verbindet zwei Standorte
Die besondere Verbindung zwischen Heilbronn und München unterstrich zudem Prof. Gerhard Kramer in seiner Eröffnungsrede. Er ist an der TUM Vizepräsident für Forschung und Innovation. Ziel sei es, Forschende miteinander zu vernetzen. Dazu gehörten Rahmenbedingungen, unter denen wissenschaftliche Erkenntnisse Wirkung entfalten können. Entscheidend seien dabei die beteiligten Menschen, denn erst sie machten aus einem Center eine Gemeinschaft.
Wenn KI sich falsch verhält
Wie zuverlässig Künstliche Intelligenz ist, beschäftigte Prof. Stephan Günnemann in seiner wissenschaftlichen Keynote. Er leitet als Executive Director das Munich Data Science Institute (MDSI). Sein Vortrag trug den Titel »When AI Misbehaves: Adversarial Attacks and the Quest for Reliable AI«. Drei Aspekte hob Günnemann hervor: KI-Systeme besser verstehen, leistungsfähigere Modelle entwickeln und ihre Zuverlässigkeit durch Zertifizierungsverfahren nachweisen.
Anschließend stellten die Forschenden die ersten fünf Tandemprojekte vor. Dabei bringen sie Fachleute unterschiedlicher Disziplinen zusammen, die gemeinsam Fragen rund um KI und Data Science bearbeiten. So befasst sich ein Projekt mit nachhaltigkeitsorientierter Datenverarbeitung in globalen Logistikprozessen. Ein anderes untersucht lernende, dynamische Multi-Agenten-Systeme. Außerdem entwickeln weitere Teams Methoden, mit denen sich neuronale Modelle effizienter trainieren lassen. Daneben geht es um die Extraktion und Visualisierung von Regeln, die bei der Einhaltung von Prozessvorgaben helfen. Das fünfte Projekt integriert biologische Daten, um Alterungsprozesse besser zu verstehen und vertrauenswürdige KI-Anwendungen zu ermöglichen.
SAP, Schwarz Digits und Freudenberg auf dem Podium
Um den Transfer in die Praxis ging es schließlich im Industry Talk. Unter der Moderation von Prof. Chunyang Chen diskutierten Andre Bechtold von SAP, Ayse Engel von Schwarz Digits und Dr. Christopher Klatt von Freudenberg Technology Innovation. Vom TUM Campus Heilbronn saßen ferner die Professoren Paul Hünermund und Ziyue Li mit auf dem Podium. Thema war, wie sich datenwissenschaftliche Forschung und industrielle Anwendungen verbinden lassen.
Zum Abschluss betonte Christine Eckert den gemeinschaftlichen Ansatz des Centers. Darin zeigte sich auch das zentrale Ziel des HDSC. Es will wissenschaftliche Expertise über Standorte hinweg zusammenführen und interdisziplinäre Forschung voranbringen. So sollen neue Impulse für Wirtschaft und Gesellschaft entstehen.