Landesregierung fördert zwei KI-Nachwuchsforscher mit insgesamt bis zu 350.000 Euro

Förderprogramm KI-Starter: Experten-Jury empfiehlt zwei Doktoranden der WWU Münster und der TU Dortmund zur Förderung – Bewerbung für zweite Auswahlrunde bis 1. Oktober möglich

9. September 2020
PHB Künstliche Intelligenz

Die Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist eines der großen Zukunftsthemen der Wissenschaft. KI-Anwendungen können und sollen Arbeit und Alltag der Menschen in vielfältiger Weise erleichtern. Die Förderung junger KI-Forscherinnen und -Forscher ist für den Wissenschaftsstandort Nordrhein-Westfalen daher von besonderer Bedeutung.

Kultur und Wissenschaft

Die Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist eines der großen Zukunftsthemen der Wissenschaft. KI-Anwendungen können und sollen Arbeit und Alltag der Menschen in vielfältiger Weise erleichtern. Die Förderung junger KI-Forscherinnen und -Forscher ist für den Wissenschaftsstandort Nordrhein-Westfalen daher von besonderer Bedeutung. Im Rahmen des Förderprogramms „KI-Starter“ des Ministeriums für Kultur und Wissenschaft hat eine Expertenjury in einer ersten Auswahlrunde zwei Nachwuchsforscher aus Nordrhein-Westfalen für eine Förderung in Höhe von insgesamt bis zu 350.000 Euro empfohlen: Junior-Professor Dr. Benjamin Risse von der Universität Münster und Dr. Burim Ramosaj von der TU Dortmund.
 
„Ich gratuliere Prof. Dr. Risse und Dr. Ramosaj zu diesem Erfolg. Mit dem Förderprogramm KI-Starter wollen wir als Landesregierung den Wissenschaftsstandort Nordrhein-Westfalen weiter stärken und dem steigenden Bedarf an KI-Fachkräften Rechnung tragen. Mit der gezielten Förderung junger Forschender zu Beginn ihrer wissenschaftlichen Karriere stärken wir diesen zukunftsweisenden Forschungsbereich, der schon heute ein maßgeblicher Treiber für Innovation und Entwicklung von Schlüsseltechnologien ist“, sagt Isabel Pfeiffer-Poensgen, Ministerin für Kultur und Wissenschaft.
 
KI-Starter ist Teil der Förderlinie „Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen“ (kurz: KI/ML) und richtet sich an junge Doktorandinnen und Doktoranden, die nach Abschluss ihrer Promotion ein eigenes Forschungsvorhaben im Bereich Künstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen umsetzen. Sie erhalten damit die Möglichkeit, sich für eine weitere akademische Karriere zu qualifizieren. Für das Programm stellt das Land Nordrhein-Westfalen in den Jahren 2020 bis 2024 insgesamt rund zwei Millionen Euro Gesamtfördervolumen zur Verfügung.
 
Für „KI-Starter“ sind insgesamt drei Auswahlrunden vorgesehen. Bis zu zehn Kandidatinnen und Kandidaten sollen im Rahmen des Programms eine Förderung erhalten. Bis zum 1. Oktober 2020 können sich interessierte Doktorandinnen und Doktoranden für die zweite Auswahlrunde bewerben.
 
Hier die Projekte der beiden Gewinner der ersten Förderrunde im Überblick:

Jun.-Prof. Dr. Benjamin Risse
Standort: WWU Münster
Projektname: Learning from Neuroscience to Investigate the IQ of Deep Neural Networks
 
Kurzbeschreibung: Das zentrale Anliegen des Projektes ist die Verbesserung und Weiterentwicklung von kontinuierlichen Lernprozessen von Künstlicher Intelligenz (sogenanntes Deep Learning). Dabei sollen insbesondere neue Visualisierungs-, Experimentier- und Trainingsansätze entwickelt werden, welche in ähnlicher Weise bereits in den Neurowissenschaften zur Erforschung biologischer Nervensysteme verwendet werden und unter Anderem zur Bestimmung der Informationsverarbeitungskapazität („IQ“) verwendet werden können.
 
Dr. Burim Ramosaj:
Standort: TU Dortmund
Projektname: Statistical Inference Analysis with Machine Learning
 
Kurzbeschreibung: Ein wichtiger Aspekt bei der Nutzung von Maschinellem Lernen ist die Unvoreingenommenheit der Verfahren. Das Forschungsvorhaben hat zum Ziel, einen Ansatz zu entwickeln, der die Unvoreingenommenheit des „Random Forest Verfahren“ sicherstellt. Um potentielle Einflussgrößen für verschiedene Problemstellungen zu ermitteln, wird die Entwicklung von validen statistischen Tests benötigt. Ergebnis soll die Entwicklung einer entsprechenden Testtheorie sein, mit der sich relevante Variablen in einer bereits existierenden Machine Learning Methode robust und zuverlässig bestimmen lassen.
 
Weitere Informationen zur Förderlinie KI/ML und KI-Starter finden Sie hier.
 

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