Професор Маурер революционизира химията с изкуствен интелект!

Професор Маурер революционизира химията с изкуствен интелект!

С номинацията на проф. д-р Райнхард Маурер професурата на Александър фон Хумболт извежда иновативен играч в света на теоретичната химия в светлината на прожекторите. Тази номинация беше направена от Университета в Гьотинген и Института Макс Планк за мултидисциплинарни природни науки (MPI-NAT). Професурата, която е дарена с пет милиона евро за пет години, се финансира от Федералното министерство на изследванията, технологиите и космоса. Маурер е пионер в прилагането на машинно обучение (ML) и изкуствен интелект (AI) в тази област и ще използва своя опит, за да постигне значителен напредък в изследванията на изчислителните материали.

Изследователските интереси на Maurer се фокусират върху теорията и симулацията на молекулярни реакции върху повърхности и в материали. Той разкрива обещаващи възможности, като разработва нов подход, който използва задълбочено обучение за прогнозиране на резултатите от експеримента. Неговият алгоритъм позволява обратен дизайн на молекулярни структури, които показват специфични химични свойства. Тази методология не само оказва влияние върху химията, но е приложима и в други дисциплини, което илюстрира интердисциплинарността на неговите изследвания.

Как машинното обучение трансформира научните изследвания

Машинното обучение се счита за ключова технология в областта на изкуствения интелект. Според проучване на Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems IAIS, машинното обучение може да допринесе значително за глобалното икономическо развитие. Той трансформира различни области като производство на стоки, логистика и дори медицински технологии. Способността на AI моделите да обработват големи количества данни и да разпознават модели става все по-важна. Дори в математиката оптимизационните проблеми вече се използват за адаптиране и подобряване на модели, което илюстрира взаимодействието между теория и приложение.

Suvrit Sra, професорът по „Машинно обучение, съобразено с ресурсите“ в Техническия университет в Мюнхен (TUM), ще играе важна роля в изследванията на машинното обучение през следващите години. Фокусът му е върху устойчивостта, надеждността и ефективността на ресурсите на методите за машинно обучение. Съществуващата водеща позиция на TUM в областта на изкуствения интелект в Германия ще бъде допълнително консолидирана чрез работата на Sra. Сътрудничеството с компютърния учен Стефани Йегелка, която също има Хумболтова професорска степен в TUM, ще има трайно въздействие върху развитието в областта на машинното обучение.

Социално приемане чрез образование

Централна грижа на настоящите дебати е необходимостта от базирана на факти дискусия за AI и ML технологиите. Публичният дискурс често се характеризира с полузнание и митове, което пречи на общественото приемане. Цялостното обучение относно машинното обучение и неговите приложения е от съществено значение за насърчаване на доверието и разбирането на тези технологии. Проучването „Машинно обучение – умения, приложения и нужди от изследвания“ предоставя ценна основа за това и подчертава различни аспекти на научните изследвания, които са от решаващо значение за позиционирането на Германия и Европа в международната конкуренция.

Развитието на науката и технологиите, водено от номинацията на Маурер за професор Хумболт и инициативите на Сра и Йегелка, е обещаващо. Те показват как интердисциплинарните подходи могат да стимулират напредъка в съвременната наука и общество.