Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

Digitale Daten...

und Medien sind heute allgegenwärtig. Die Digitalisierung steht erst am Anfang; Sie beginnt nun zunehmend, sämtliche Aspekte unseres Lebens zu durchdringen und neu zu gestalten. Ihr riesiges, bisher nur ansatzweise genutztes Potential gewinnbringend einzusetzen und sie dabei verantwortungsbewusst weiterzuentwickeln, ist eine der zentralen Herausforderungen unserer Zeit. Dieser wird sich das Mathematische Institut für Maschinelles Lernen und Data Science der Katholischen Universität Eichstätt-Ingolstadt widmen.

Das Institut...

ist ein zentraler Baustein bei der Etablierung eines Schwerpunktes in Digitalisierung an der KU. Am Institut werden wissenschaftliche Grundlagen geschaffen - und in Studiengängen vermittelt - die helfen das Potential der Digitalisierung auszuschöpfen. Ansätze, die hier verfolgt werden, betreffen zum Beispiel die dringend nötige Entwicklung mathematischer Grundlagen, die es erlauben, Erfolgsgarantien für Algorithmen des Maschinellen Lernens zu etablieren.  Solche ermöglichen die Verwendung von neuartigen, extrem leistungsstarken Verfahren des Maschinellen Lernens in medizinischen und sicherheitsrelevanten Anwendungen. Ein weiteres zentrales Ziel ist es, Möglichkeiten zu schaffen, das Potential der Digitalisierung in individuellen Datensphären lokal auszuschöpfen und eine sicherheitsbedenkliche Verarbeitung sensibler Daten auf zentralen Großrechnern, also in der Cloud, zu meiden.

Lehre und Forschung...

werden am Institut zunächst durch die folgenden fünf Professuren sichergestellt:

  • Juniorprofessur für Mathematik - Data Science: Dr. Dominik Stöger

    Mögliche Schwerpunkte der Professur sind maschinelles Lernen, Computational Statistics, diskrete und kontinuierliche Optimierung, Bildverarbeitung oder andere aktuelle Themen der Data Science.
  • Lehrstuhl für Reliable Machine Learning: laufendes Berufungsverfahren

    Finanziert durch die HighTech-Agenda Bayern als Bestandteil des Verbunds „Resource Aware Artificial Intelligence for Future Technologies“ der KU Eichstätt-Ingolstadt, der FAU Erlangen-Nürnberg, der TU München und der Universität Bayreuth.

    Die Professur hat zum Ziel, nachweisbare Kriterien zu entwickeln, die den erfolgreichen Einsatz maschineller Lernverfahren garantieren und die Fehlerwahrscheinlichkeit weder zu pessimistisch noch zu optimistisch quantifizieren. Bei dieser Aufgabenstellung spielt auch der restriktive Umgang mit Daten-, Rechen- oder Energieressourcen eine zentrale Rolle: Weder sollen immense Mengen an Trainingsdaten noch, im Sinne der Nachhaltigkeit, unnötig große Mengen an Energie verbraucht werden.
  • Lehrstuhl für Geomatik und Geomathematik: laufendes Berufungsverfahren

    Stiftungsprofessur der Stadt Ingolstadt, Laufzeit 5 Jahre

    Der Schwerpunkt der Professur liegt in Geomatik, Geomathematik oder einem verwandten mathematisch geprägten Gebiet mit Bezug zu den Geowissenschaften. Dies beinhaltet Expertise in inversen Problemen, Modellierung in den Geowissenschaften, Geomonitoring auf Basis mathematisch-statistischer Methoden und die Analyse und Visualisierung raumbezogener Daten und deren Integration in geographische Informationssysteme. Letzteres ist Grundlage für langfristige Planungen in Verkehr, Infrastruktur und Naturgefahrenprävention.
  • Lehrstuhl für Angewandte Mathematik: laufendes Berufungsverfahren

    Stiftungsprofessur der Stadt Ingolstadt, Laufzeit 5 Jahre

    Die Professur widmet sich einem der Industrie und Wirtschaft nahestehenden Gebiet der angewandten Mathematik, zum Beispiel numerische Analysis, Optimierung, optimale Steuerung technischer Prozesse, mathematische Modellierung oder inverse Probleme. Sie ist Ansprechpartner von potentiellen Partnern aus Industrie und Wirschaft und vermittelt Experten des Instituts oder des wissenschaftlichen Umfelds.
  • Lehrstuhl für Mathematik - Wissenschaftliches Rechnen: Prof. Dr. Götz Pfander

    Forschungsschwerpunkte liegen zum Beispiel in Compressive Sensing, Abtasttheorie für Signale und Operatoren, angewandter harmonischer Analysis und Informationstheorie.  Eine wiederkehrendes Thema in der Arbeit des Lehrstuhls ist die Messung, Analyse und Darstellung von kontinuierlichen Signalen durch endliche Bitfolgen.

Meilensteine

  • Sommersemester 2021: KU-LMU-TUM Joint Seminar on Mathematics of Data Science 
  • Wintersemester 2021/2022: Neue Ausrichtung "Data Science" im Bachelorstudiengang Mathematik
  • Wintersemester 2021/2022: Serviceveranstaltungen für den Studiengang Data Driven Digital Business an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät in Ingolstadt
  • Frühjahr 2022: Offizielle Eröffnung des Instituts in Ingolstadt
  • September 2022: International Conference on Computational Harmonic Analysis (ICCHA2022)
  • Wintersemester 2022/2023: Neuer Bachelorstudiengang "Data Science" (geplant)

Kontakt

Götz Pfander
Prof. Dr. Götz Pfander
Inhaber des Lehrstuhls Mathematik - Wissenschaftliches Rechnen | Dekan
Gebäude KG Bau B | Raum: KGB-110
Sprechstunde
nach Vereinbarung