Prof. Ali Sunyaev, Vizepräsident des TUM Campus Heilbronn, begrüßte die Teilnehmerinnen und Teilnehmer und gab einen Überblick über die Angebote des Campus Heilbronn, und hob die Nähe der Forschenden dort einerseits zum Mittelstand, andererseits zu internationalen Partnern und die damit verbundenen Synergien hervor. Auch stellte Sunyaev das TUM Heilbronn Data Science Center (HDSC) vor und erläuterte die Möglichkeiten für HDSC-MDSI Kooperationen in Tandem-Projekten.

MDSI Best Paper Awards und PhD Fellowships

In diesem Jahr gab zwei Neuerungen, so wurde der MDSI Best Paper Award erstmal in drei Kategorien vergeben, die die Vielfalt der Forschung unter dem Dach des MDSI repräsentieren: Societal Impact, Foundational Impact und Applications.
Die Awards wurden mit jeweils 500 Euro pro Kategorie prämiert und alle Gewinner erhielten eine Urkunde des MDSI überreicht.
Prof. Stephan Günnemann und Prof. Sunyaev zeichneten Friederike Jungmann und Paul Hager aus den Gruppen des MDSI-Kernmitglied Prof. Marcus Makowski und des MDSI-Direktors Prof. Daniel Rückert am TUM Klinikum rechts der Isar in der Kategorie Societal Impact aus. In ihrer Publikation bewerteten sie kritisch die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT in der klinischen Entscheidungsfindung. Yawar Siddiqui veröffentlichte mit einem Team um die MDSI-Kernmitglieder Prof. Angela Dai und Prof. Matthias Niessner MeshGPT, einen neuen Ansatz zur Erzeugung von Dreiecksnetzen. Sie überzeugten in der Kategorie Foundational Impact. Die beste Veröffentlichung in der Kategorie Applications wurde von Fabian Pfitzner, MDSI-Beiratsmitglied Dr.-Ing. Alexander Braun und MDSI-Kernmitglied Prof. André Borrmann eingereicht. Sie präsentierten eine datengetriebene Pipeline, die Rohdaten von Baustellen in strukturierte, verwertbare Informationen überführt. 

Auch bei den MDSI PhD Fellowships gab es eine grundlegende Veränderung, so werden die Fellows ab diesem Jahr für drei Jahre voll bzw. zu 50% finanziert und haben somit die Chance, ihre Promotion innerhalb des Förderzeitraums abzuschließen. 
Daniel Herbst wird an „Foundations of Deep Neural Networks“ arbeiten und von Prof. Stefanie Jegelka betreut. Bei Prof. Patrick Rinke wird Tatu Linnala in den nächsten drei Jahren „AI-based Materials Science“ betreiben. „Visual Computing“ ist das Forschungsfeld von Katharina Schmid in der Gruppe von Prof. Matthias Nießner.

„Mit unseren Fördermitteln schaffen wir Raum für exzellente Forschung und geben jungen Talenten gezielte Unterstützung, damit ihre Ideen wachsen und Wirkung entfalten können,“ freute sich Günnemann.

Aktuelle Forschungsergebnisse in den Research Keynotes und Science Pitches

In ihren wissenschaftlichen Keynotes gaben die MDSI-Kernmitglieder Prof. Sandra Hirche und Prof. Gjergji Kasneci spannende Einblicke in ihre aktuelle Forschung.
Prof. Hirche stellte ein System vor, das es Patienten mit eingeschränkter Beweglichkeit erlaubt, mit Hilfe von Exoskeletten ein großes Stück Freiheit zurückzuerlangen.
Im MDSI-Fokusthema „AI in Finance“ verbindet Prof. Kasneci Forschung und Anwendung im Finanzsektor. Es werden KI-Lösungen für Themen wie automatisierten Handel, Risikomanagement, Betrugserkennung und Nachhaltigkeit entwickelt. In seiner Research Keynote stellte Kasneci mit Fokus auf datengetriebene Prozesse im Finanzwesen neue Ansätze im Bereich der Human-Centered AI vor, die den verantwortungsvollen Einsatz von KI in Bildung und Gesellschaft fördern sollen.

Ein weiteres neues Format in der diesjährigen Mitgliederversammlung waren Science Pitches, in denen in kurzen Highlight-Präsentationen einzelne Projekte herausgestellt wurden.
Den Anfang machte Prof. Jana Giceva, die „AnyBlox - A Framework for Self-Decoding Datasets” vorstellte. Die Publikation bekam den Best Research Paper Award auf der Conference on Very Large Data Bases (VLDB). Prof. Pierluigi D'Acunto emöglichte einen kurzen Deep Dive in „Machine Learning-Enhanced Computational Structural Design“ von Brücken und Dachkonstruktionen. Die AMC-Direktorin Prof. Julija Zavadlav zeigte, wie maschinelles Lernen beim Materialdesign auf molekularer Ebene eingesetzt wird. Beispielsweise ist die Vorhersage des Selbstorganisationsverhaltens von Peptidketten mit 100 %iger Genauigkeit möglich und so kann eine Vorauswahl getroffen werden für experimentelle Ansätze. Prof. Felix Dietrich pitchte zu „Physics-Enhanced Machine Learning“, den Herausforderungen, wie der Unzuverlässigkeit von ML-Algorithmen, und neuen Algorithmen, um diesen zu begegnen.

Jahresbericht des MDSI

Prof. Stephan Günnemann präsentierte den Jahresbericht des Instituts. Neben den wissenschaftlichen Highlights hob er die interdisziplinären Fokusthemen und Kickstarter-Projekte, die erfolgreichen Industriepartnerschaften, das Promovierenden-Programm mit zahlreichen Workshop zu Datenmanagement, Entrepreneurship und Wissenschaftskommunikation, den TUM Research Data Hub, ein Update beim Neubau sowie die zahlreichen Outreach-Aktivitäten des MDSI wie die neue Website, die Endrunde des Bundeswettbewerbs Informatik, den Maus-Türöffner-Tag, die Women in Data Science Conference, die Munich Career Fair und die MOPTAS Autumn School hervor. Günnemann betonte die Rolle des MDSI als Plattform für den Austausch zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft.

Panel Discussion und Poster-Session

Im anschließenden Plenum diskutierten Prof. Nikolaus Adams, Prof. Donna Ankerst, Prof. André Borrmann und Prof. Jana Giceva über die Weiterentwicklung der Programme am MDSI. Themen wie die Förderung von Nachwuchswissenschaftlern, die stärkere Vernetzung innerhalb der TUM und die Sichtbarkeit der eigenen Forschung standen im Mittelpunkt.

In den Räumlichkeiten des Munich Data Science Institutes präsentierten etwa 50 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des MDSI sowie der Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI) ihre Projekte in einer Postersession. Die Vielfalt der Themen von Grundlagenforschung bis zu praxisnahen Anwendungen verdeutlichte die Breite der Aktivitäten am Institut und bot reichlich Gelegenheit zum Austausch.

Weitere Informationen zum MDSI Best Paper Award 2025 finden Sie hier.