Als weitere Kernelemente von Cyber Valley werden in den nächsten Jahren zehn neue, teils durch Stiftungsmittel finanzierte, Professuren an der Eberhard Karls Universität Tübingen und an der Universität Stuttgart eingerichtet. Zunächst werden zwei neue Stiftungslehrstühle an den Universitäten Stuttgart und Tübingen eingerichtet:

Universität Tübingen: Professur für Maschinelles Lernen – gefördert von der Robert Bosch GmbH

Matthias Hein hat im Juni eine Stiftungsprofessur an der Universität Tübingen übernommen, die Bosch im Rahmen seines Cyber Valley Engagements in den kommenden zehn Jahren mit 5,5 Millionen Euro finanziert. Heins Forschungsschwerpunkt liegt auf Methoden des maschinellen Lernens , insbesondere dem Ansatz des Deep Learning. Dabei verarbeitet eine Software Information – inspiriert vom menschlichen Gehirn – in hierarchisch organisierten neuronalen Netzen, in denen der Abstraktionsgrad von Schicht zu Schicht steigt. Der entscheidende Unterschied zu anderen Ansätzen des maschinellen Lernens ist dabei, dass Ingenieure nicht vorgeben, wie der Grad der Abstraktion von Schicht zu Schicht steigt. Vielmehr organisiert sich die hierarchische Struktur mithilfe eines universellen Lernverfahrens aus den Daten selbst. So lernen Programme anhand von Trainingsbeispielen, in Bildern etwa Personen oder Gegenstände zu identifizieren und ganze Bildszenen zu interpretieren. Mittels eines solchen Deep Learning Algorithmus gelang es der Software „AlphaGo“ kürzlich sogar erstmals, einen Spitzenspieler im Brettspiel Go zu schlagen, an dessen Komplexität Computer bisher gescheitert waren.

Matthias Hein lehrt seit 2011 Mathematik und Informatik an der Universität des Saarlandes. Er hat in Tübingen Physik studiert und wurde an der Universität Darmstadt im Bereich Informatik promoviert. Von 2002 bis 2007 war er am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik Teil der Arbeitsgruppe von Professor Bernhard Schölkopf. Schölkopf leitet heute das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen und gehört zu den weltweit führenden Wissenschaftlern im Bereich Maschinelles Lernen.

Universität Tübingen: Professor für die Methoden des Maschinellen Lernens
Philipp Hennig wurde zum Mai 2018 auf die Professur für „Methoden des Maschinellen Lernens“ im Fachbereich Informatik berufen. Dort erforscht er Rechenalgorithmen für die künstliche Intelligenz. „Lernende Maschinen haben in der jüngsten Vergangenheit Beeindruckendes vollbracht“, sagt Hennig. „Aber sie gehen derzeit verschwenderisch mit Ressourcen um. Reiche Internet-Firmen können sich die nötigen Großrechner und hochbezahltes Personal als Aufpasser leisten. Um Maschinelles Lernen auch für Klein- und Mittelständler und in Bereichen wie dem Maschinen- und Fahrzeugbau oder auf Mobiltelefonen in der Breite nutzbar zu machen, müssen Algorithmen schneller, zuverlässiger und anwenderfreundlicher werden. Dazu gehört Kontrollierbarkeit: Wenn eine KI-Komponente eines komplexen Gesamtsystems aus dem Ruder läuft, muss irgendwo eine rote Lampe aufleuchten.“ Mit Mitteln aus einem ERC-Grant der Europäischen Kommission erforschen Hennigs Mitarbeiter zum Beispiel Methoden, mit denen sich das „Training“ lernender Computerprogramme automatisieren und überwachen lässt.

Hennig hat Physik an der Universität Heidelberg und am Imperial College in London studiert und wurde 2011 an der Universität Cambridge zum Thema „Approximate Inference in Graphical Models“ promoviert. Seit 2011 forscht er am Tübinger Max Planck Institut für Intelligente Systeme und war zunächst in der Abteilung „Empirische Inferenz“ des KI-Forschers Professor Bernhard Schölkopf tätig. Ab 2015 leitete er eine eigene Forschungsgruppe, mit der er das Konzept der „Probabilistischen Numerik“ etabliert hat, einer mathematischen Theorie der Unsicherheit in Computerberechnungen. Die Gruppe untersucht unter anderem, wie schnelle und stark vereinfachte Rechenschritte zur Lösung eigentlich aufwändiger Rechenaufgaben beitragen können und wie Computer über die Effekte von Rechenfehlern und Vereinfachungen „Buch halten“ können.

Den Stiftungslehrstuhl an der Universität Stuttgart wird die Daimler AG zum Thema Entrepreneurship in der digitalen Transformation einrichten.