Das Atomistic Modeling Center (AMC) hat Prof. Antonella Di Pizio als neues Kernmitglied begrüßt. Als Professorin für Chemoinformatics and Protein Modeling an der TUM School of Life Sciences wird sie zur interdisziplinären Forschung des Zentrums beitragen, indem sie molekulare Modellierung, maschinelles Lernen sowie biologische und chemische Daten kombiniert, um prädiktive Ansätze für komplexe molekulare Systeme weiterzuentwickeln. Neben ihrer Tätigkeit an der TUM leitet Di Pizio die Molecular Modeling Group am Leibniz-Institut für Lebensmittel-Systembiologie. Ihre Forschung liegt im Bereich der computergestützten Chemie, mit besonderem Fokus auf G‑Protein‑gekoppelten Rezeptoren für Geschmack und Geruch, die eine zentrale Rolle in der chemischen Sinneswahrnehmung spielen. Innerhalb des AMC bringt dieser Hintergrund eine molekularbiowissenschaftliche Perspektive in die Arbeit des Zentrums im Bereich der atomistischen Modellierung und des maschinellen Lernens ein.

„Die Integration von Molekülmodellierung und maschinellem Lernen mit biologischen und chemischen Daten ermöglicht prädiktive Ansätze für komplexe molekulare Systeme mit direkter Relevanz für Anwendungen in den Bereichen Lebensmittel, Gesundheit und Biotechnologie“, fasst Di Pizio den breiteren wissenschaftlichen Kontext ihrer Ziele für das AMC zusammen. „Maschinelles Lernen ist zu einem zentralen Motor des technologischen Fortschritts geworden, nicht als eigenständiges Werkzeug, sondern durch seine Integration mit domänenspezifischem Wissen aus Chemie, Physik, Materialwissenschaften und den Lebenswissenschaften. Das AMC ist einzigartig positioniert, um dieses interdisziplinäre Potenzial zu realisieren. Es transformiert Rechenleistung in mechanistisches Verständnis und umsetzbare wissenschaftliche Erkenntnisse.“ Sie betont außerdem den Wert des interdisziplinären Umfelds am AMC: „Die strategische Kombination von Expertise aus theoretischer Chemie und Physik, Materialwissenschaften und molekularen Lebenswissenschaften ermöglicht es dem AMC, im hochdimensionalen, dynamischen Raum molekularer Phänomene zu agieren.“ Mit Di Pizio als neuem Kernmitglied stärkt das AMC seine Arbeit an der Schnittstelle von atomistischer Modellierung und maschinellem Lernen weiter und erweitert sein Potenzial für interdisziplinäre Zusammenarbeit.