ProjektTUE.AI – Verbundprojekt: TUEAI: Tübingen AI Center - Beyond Deep Learning

Grunddaten

Akronym:
TUE.AI
Titel:
Verbundprojekt: TUEAI: Tübingen AI Center - Beyond Deep Learning
Laufzeit:
01.01.2020 bis 31.12.2022
Abstract / Kurz- beschreibung:
Das zentrale Ziel des Tübingen AI Centers (Tü.AI) ist es, robuste intelligente lernende Systeme zu entwickeln. Tübingen ist der führende Standort im Bereich Maschinelles Lernen (ML) in Deutschland und ist auch international bestens aufgestellt. Technologieunternehmen weltweit haben jedoch Maschinelles Lernen als zentralen Wertschöpfungsfaktor erkannt und dadurch einen harten Wettbewerb um die besten Köpfe ausgelöst. Um auch in Zukunft positiven Einfluss auf Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft zu nehmen, ist es daher nötig die Attraktivität des Standort für internationale Spitzenforscher/innen weiter zu erhöhen.
Die Forschung des Tübingen AI Centers teilt sich in fünf Bereiche auf: (1) Lernen, (2) Wahrnehmen, (3) Handeln (den drei Grundlagen aller intelligenten Systeme) sowie (4) medizinische Anwendung und (5) Privatsphäre, Fairness und Transparenz im ML; letzteres dient vor allem der Stärkung des gesellschaftlichen Nutzens.
Das wissenschaftliche Ziel des Tübinger Zentrums ist, lernende Systeme zu entwickeln, die an die Robustheit des biologischen Lernens heranreichen oder diese sogar übertreffen können. In diesem Bereich sind wir Menschen selbst den besten Maschinen noch weit voraus. Die fehlende Robustheit und damit die geringe Generalisierungsfähigkeit heutiger Algorithmen limitiert die Anwendung von ML auf eng umgrenzte Einsatzgebiete. Diese Limitierungen aufzuheben ist daher von überragender Bedeutung.
Das Tübingen AI Center soll sich zu einer neuartigen öffentlichen Forschungseinrichtung entwickeln, die die besten Wissenschaftler anzieht, um die KI voranzubringen, kontinuierlich rund 250 Doktoranden ausbildet und eine sehr sichtbare Wirkung erzielt. Das Institut wird Teil eines größeren Netzwerks sein, das auf nationaler Ebene durch das Netzwerk der BMBF-Kompetenzzentren und auf europäischer Ebene durch enge Zusammenarbeit mit Partnerinstitutionen in einer Reihe von europäischen Ländern gebildet wird.
Schlüsselwörter:
maschinelles Lernen
machine learning

Beteiligte Mitarbeiter/innen

Leiter/innen

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Universität Tübingen
Institut für Theoretische Physik (ITP)
Fachbereich Physik, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
SFB 1233 - Robustheit des Sehens – Prinzipien der Inferenz und der neuronalen Mechanismen
Sonderforschungsbereiche und Transregios
Bernstein Center for Computational Neuroscience Tübingen (BCCN)
Interfakultäre Institute
Tübingen AI Center
Fachbereich Informatik, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

Ansprechpartner/innen

Brendel, Wieland
Neurologische Universitätsklinik
Kliniken und klinische Institute, Medizinische Fakultät
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Universität Tübingen
Wilhelm-Schickard-Institut für Informatik (WSI)
Fachbereich Informatik, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Zentrum für Bioinformatik Tübingen (ZBIT)
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Zentrum für Quantitative Biologie (QBIC)
Zentrale fakultätsübergreifende Einrichtungen
Interfakultäres Institut für Biomedizinische Informatik (IBMI)
Interfakultäre Institute
Fachbereich Wirtschaftswissenschaft
Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
Startup Center
Außenstellen und sonstige zentrale Einrichtungen

Lokale Einrichtungen

Institut für Theoretische Physik (ITP)
Fachbereich Physik
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Wilhelm-Schickard-Institut für Informatik (WSI)
Fachbereich Informatik
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

Geldgeber

Bonn, Nordrhein-Westfalen, Deutschland
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