Das MIDS ist ein zentraler Baustein bei der Etablierung des Schwerpunkts Digitalisierung an der KU. Vizepräsident Prof. Dr. Jens Hogreve betonte zur Eröffnung im Frühjahr 2022: „Wir betrachten Digitalisierung als Querschnittsthema, um einen Beitrag für eine am Menschen orientierte digitale Gesellschaft zu leisten. Dafür ist es zentral, auch eigene Expertise im mathematischen Bereich etablieren, die wiederum Grundlage ist für die Anwendung und Reflexion von Data Science und Künstlicher Intelligenz.“ Nicht nur für die Universität, auch für die Region stellt das MIDS einen Mehrwert dar, um sich als Standort exzellenter Forschung und Lehre zu profilieren. Entsprechend unterstützt die Stadt Ingolstadt das Institut von Beginn an mit zwei Stiftungslehrstühlen: den Lehrstuhl für Geomatik und Geomathematik, besetzt durch Prof. Dr. Nadja Ray, und den Lehrstuhl für Angewandte Mathematik, besetzt durch Prof. Dr. Marcel Oliver.
Beide stehen stellvertretend für einen Forschungsschwerpunkt des MIDS, nämlich Wettervorhersagen, Klima- und Bodenforschung. Konkret geht es um die Verarbeitung von Daten zur Vorhersage solcher Umweltentwicklungen. Die Weiterentwicklung der mathematischen Grundlagen dieser Methoden hat eine hohe Relevanz für ein breites Spektrum an Anwendungen in Wissenschaft und Industrie. Weiterer Forschungsschwerpunkt des Instituts sind die Grundlagen des Maschinellen Lernens. Algorithmen des maschinellen Lernens werden u.a. in der Sprach- und Bilderkennung oder selbstfahrenden Fahrzeugen genutzt. „Trotz des Erfolgs in der Praxis fehlt bisher ein umfassendes theoretisches Verständnis dafür, warum diese Methoden so gut funktionieren“, erklärt Prof. Dr. Götz Pfander, Sprecher des MIDS und Inhaber des Lehrstuhls für Mathematik – Wissenschaftliches Rechnen. Zudem sei wiederholt gezeigt worden, dass trainierte neuronale Netze oftmals nicht robust seien und schon minimale Änderungen der Eingabe eine falsche Ausgabe erzeugen können. Es sei essenziell, die Gründe für diese Instabilität zu analysieren. „Es ist – vor allem für kritische Anwendungen wie in der Medizin – von großem Interesse, auf mathematischer Grundlage verbesserte Erfolgsgarantien zu entwickeln“, sagt Pfander.
Auch mit Nachhaltigkeit setzt sich das MIDS auseinander, denn komplexe Algorithmen benötigen immense Rechenleistung, was zu einem hohen Energieverbrauch führt. Dieses Problem anzugehen ist ein zentrales Ziel des Verbundprojekts „Resource Aware Artificial Intelligence for Future Technologies” an dem Prof. Dr. Felix Voigtlaender, Inhaber des Lehrstuhls für Reliable Machine Learning, im Verbund mit der FAU Erlangen-Nürnberg, der TU München und der Universität Bayreuth beteiligt ist. Sein Lehrstuhl wird über die Hightech Agenda Bayern gefördert.
Aktuell forschen am MIDS acht Professorinnen und Professoren sowie 14 Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler. Sie bilden zugleich den fachlichen Kern des Bachelorstudiengangs „Data Science“, der zum Wintersemester 2022/23 startete. Der Studiengang vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens und anderer aktueller Verfahren zur Datenanalyse, sowie die Fähigkeit, diese Verfahren mit modernen Softwaretechnologien effizient umzusetzen. Der englischsprachige Bachelor zeichnet sich zudem durch die internationale Zusammensetzung der Studierendenschaft aus.