Künstliche Intelligenz Von verantwortungsvollen medizinischen Entscheidungen bis zu Online-Jugendschutz im KI-Zeitalter: Rund fünf Millionen Euro für Nachwuchsforschung zu Künstlicher Intelligenz

„Jung, smart, innovativ: Die KI-Talente von heute werden unsere Gesellschaft von morgen entscheidend prägen. Deshalb unterstützen wir zehn exzellente Postdocs und ihre KI-Projekte mit insgesamt rund fünf Millionen Euro.“ Das gab Wissenschaftsminister Markus Blume Mitte September bekannt. Die geförderten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler arbeiten an Hochschulen in Erlangen-Nürnberg, München, Ingolstadt, Regensburg und Würzburg.

„Die Aufnahme in das Graduate Center am bidt der Bayerischen Akademie der Wissenschaften bietet ihnen ein hervorragendes Umfeld für ihre Forschung zu Themen wie verantwortungsvolle Entscheidungsfindung in der Medizin, Online-Jugendschutz im KI-Zeitalter oder Sicherheit beim autonomen Fahren. So unterstützen wir besonders talentierten KI-Nachwuchs nachhaltig bei der Entwicklung eines eigenen Forschungsprofils als Basis für eine langfristige Karriere in der Wissenschaft. Denn Fakt ist: Künstliche Intelligenz wird unser Leben in vielen Bereichen erheblich verändern und diesen Prozess wollen wir nach unseren Werten mitgestalten“, betonte Blume.

In Disziplinen wie Biomedizin, Umweltwissenschaften, Mathematik, Digitale Forensik oder Wirtschaftsinformatik erforschen die Geförderten unterschiedliche Anwendungsfelder von KI sowie sozialwissenschaftliche und technikphilosophische Fragestellungen im Zusammenhang mit dieser Zukunftstechnologie.

Bis zu vier Jahre Förderung ab Januar 2025

Ab Januar 2025 werden die Forschenden, die am Beginn ihrer wissenschaftlichen Karriere stehen, in das Graduate Center am Bayerischen Forschungsinstitut für Digitale Transformation (bidt), einem Institut der Bayerischen Akademie der Wissenschaften (BAdW), aufgenommen. Die Förderung ist für eine Dauer von bis zu vier Jahren vorgesehen. Sie umfasst Personalmittel für die Postdocs, Forschungsmittel sowie die Unterstützung bei Vernetzung und Weiterqualifikation im Bereich Digitalisierung. Zur Förderung empfohlen wurden die Forschungstalente und ihre beantragten Projekte von einer außerbayerischen Expertenkommission.

Das Ziel der Förderlinie ist es, besonders qualifizierten Wissenschaftsnachwuchs ab dem ersten oder zweiten Jahr nach der Promotion bei der Entwicklung eines Forschungsprofils zu unterstützen und damit für den Verbleib in der Wissenschaft zu qualifizieren. Koordiniert wird das bayernweite Graduate Center durch das bidt. Dieses bietet mit seinen vielfältigen Forschungsprojekten und Dialogaktivitäten beste Rahmenbedingungen für die geplanten Projekte.

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (3):

• Dr. Hryhorii Chereda: Targeted Explanations for Predictive Models in Personalized Cancer Biology
• Dr. Kevin Mayer: AI-Driven Digital Forensics: Enhancing Evidential Integrity and Efficiency through Generative Artificial Intelligence in Knowledge Representation
• Dr. Jeanine Kirchner-Krath: eCo-CreAItion: Exploring Human-AI Co-Creativity for Sustainability Innovations

Technische Universität München (3):

• Dr. Mathilde Letard: AI4ENV: AI-driven 4D Data Analysis for Environmental Monitoring
• Dr. Alexander Schell: Advancing Sequential AI Models: New Mathematics to Bridge Stochastic Dynamics and Machine Learning
• Dr. Angelina Voggenreiter: Youth Safety in an AI-Driven Online World

Technische Hochschule Ingolstadt:

• Dr. Gerald Joy Sequeira: KI-gestützte Sicherheitssysteme für Automatisiertes Fahren (KI-Safe)

Hochschule für Philosophie München:

• Dr. Carolin Rutzmoser: KI in der Krise. Chancen und Gefahren generativer KI in Lebenskrisen aus handlungstheoretischer und ethischer Perspektive

Universität Regensburg:

• Dr. Kata Vuk: From Data to Discovery in the Healthcare Information Age: Interpretable Machine Learning with Piecewise Constant Models

Julius-Maximilians-Universität Würzburg:

• Dr. Adrian Krenzer: Eine Vertrauensfrage: Entwicklung erklärbarer KI für eine verantwortungsvolle medizinische Entscheidungsfindung