Professor Maurer revolusjonerer kjemien med kunstig intelligens!

Professor Maurer revolusjonerer kjemien med kunstig intelligens!

Med nominasjonen av prof. Dr. Reinhard Maurers Alexander von Humboldt-professorat bringer en innovativ aktør i verden av teoretisk kjemi frem i søkelyset. Denne nominasjonen ble gjort av Universitetet i Göttingen og Max Planck Institute for Multidisciplinary Natural Sciences (MPI-NAT). Professoratet, som er begavet med fem millioner euro over fem år, er finansiert av det føderale departementet for forskning, teknologi og rom. Maurer er en pioner innen anvendelse av maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI) på dette feltet og vil bruke sin ekspertise til å gjøre betydelige fremskritt innen datamaterialforskning.

Maurers forskningsinteresser fokuserer på teori og simulering av molekylære reaksjoner på overflater og i materialer. Han åpner for lovende muligheter ved å utvikle en ny tilnærming som bruker dyp læring til å forutsi eksperimentresultater. Algoritmen muliggjør invers design av molekylære strukturer som viser spesifikke kjemiske egenskaper. Denne metodikken har ikke bare innvirkning på kjemi, men er også overførbar til andre disipliner, noe som illustrerer tverrfagligheten i forskningen hans.

Hvordan maskinlæring transformerer forskning

Maskinlæring regnes som en nøkkelteknologi innen kunstig intelligens. Ifølge en studie fra Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems IAIS, kan ML bidra betydelig til global økonomisk utvikling. Det forvandler ulike områder som vareproduksjon, logistikk og til og med medisinsk teknologi. AI-modellers evne til å behandle store datamengder og gjenkjenne mønstre blir stadig viktigere. Selv i matematikk brukes allerede optimaliseringsproblemer for å tilpasse og forbedre modeller, noe som illustrerer samspillet mellom teori og anvendelse.

Suvrit Sra, professor i "Resource Aware Machine Learning" ved det tekniske universitetet i München (TUM), vil spille en betydelig rolle i ML-forskningen de neste årene. Hans fokus er på robustheten, påliteligheten og ressurseffektiviteten til ML-metoder. TUMs eksisterende ledende posisjon innen kunstig intelligens i Tyskland vil bli ytterligere konsolidert gjennom Sras arbeid. Samarbeidet med informatikeren Stefanie Jegelka, som også har et Humboldt-professorat ved TUM, vil ha en varig innvirkning på utviklingen innen ML.

Sosial aksept gjennom utdanning

En sentral bekymring i dagens debatter er behovet for en faktabasert diskusjon om AI- og ML-teknologier. Det offentlige ordskiftet er ofte preget av halvkunnskap og myter, noe som hindrer samfunnets aksept. Omfattende utdanning om ML og dets applikasjoner er avgjørende for å fremme tillit og forståelse for disse teknologiene. Studiet «Machine Learning – Skills, Applications and Research Needs» gir et verdifullt grunnlag for dette og belyser ulike aspekter ved forskning som er avgjørende for posisjoneringen av Tyskland og Europa i internasjonal konkurranse.

Utviklingen innen vitenskap og teknologi, drevet av Maurers nominasjon til Humboldt-professoratet og initiativene til Sra og Jegelka, er lovende. De viser hvordan tverrfaglige tilnærminger kan drive fremgang i moderne vitenskap og samfunn.