Mit Daten Zukunft gestalten: Das Munich Data Science Institute (MDSI)

Der atemberaubende Fortschritt der Datenwissenschaften wird ganze Forschungsfelder radikal verändern. Das MDSI, als integratives Forschungszentrum, macht die enormen Potenziale der Datengenerierung, der Datenanalyse und des Hochleistungsrechnens für die gesamte Universität nutzbar.

• Kompetenzen vernetzen: Wir bündeln herausragende Expertise unserer Schools und Fakultäten aus den Bereichen Datenwissenschaften, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz in einem neuartigen Forschungszentrum.
• Methoden und Technologien entwickeln: Wir betreiben eigene datenwissenschaftliche Grundlagenforschung und entwickeln neue Methoden und Technologien für Anwendungen in unterschiedlichsten Disziplinen.
• Menschen und Ideen zusammenbringen: Wir vernetzen Expert*innen und Anwender*innen, Forschende und Studierende in einer Kultur des lebendigen, fachübergreifenden Austausches.
• Innovationen vorantreiben: Wir unterstützen die Translation von Forschungsergebnissen, innovativen Technologien und Dienstleistungen, sowie die Entwicklung zukunftsfähiger Geschäftsideen.
• Forschende unterstützen: Wir stellen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aller Fachrichtungen professionelle datenbezogene Dienstleistungen und Beratungsangebote zur Verfügung.

Wir widmen uns der Spitzenforschung und Innovation zu den Grundlagen und Anwendungen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens. Das Ziel dabei ist immer: Wie lassen sich automatisiert Zusammenhänge und Muster erkennen, um gemessene Beobachtungen zu erklären, verlässliche Vorhersagen zu treffen, oder Prozesse zu verbessern?

Von den Grundlagen zur Anwendung

• Kernfragen der Datenwissenschaften: Wir untersuchen die mathematischen, informatischen und algorithmischen Grundlagen moderner Datenwissenschaft mit besonderem Fokus auf das (zuverlässige) Maschinelle Lernen und die Entwicklung von Methoden auf Basis von neuronalen Netzen.
• Forschung für fachspezifische Anwendungen: Wir entwickeln Methoden der Datenanalyse und des Maschinelle Lernens für das gesamte Fächerspektrum der TUM – für Anwendungskontexten wie etwa personalisierter Medizin, den Lebenswissenschaften, Luft- und Raumfahrt, Mobilität, Additive Fertigung, Material-, Katalyse-, Quanten-, Astro-, und Klimaforschung sowie die Erforschung der Dynamik gesellschaftlicher, politischer und wirtschaftlicher Systeme.
• Technologietransfer: Wir befördern den Transfer neuartiger algorithmischer Lösungen für innovative Anwendungen mit hohem Entwicklungspotential in Kooperation mit Industrieunternehmen und datenbezogenen Start-ups.

Fähigkeiten in der Erschließung und Sammlung, im Management und der Evaluation, sowie in der Anwendung, Analyse und Interpretation von Daten stellen heute entscheidende Kernkompetenzen für junge Talente und berufserfahrene Fach- und Führungskräfte dar.

Das MDSI stellt seine fachliche Kompetenz bei der Initiierung, inhaltlichen Konzeptionierung und Koordination von Professional Profiles für die fakultätsübergreifende Lehre in den Gebieten der Datenwissenschaften und des Maschinellen Lernens zur Verfügung. Zudem konzipieren die Wissenschaftler des MDSI geeignete Module und Programmbausteine der interdisziplinären Nachwuchsförderung in diesen Gebieten und führen sie durch.

Weiterbildungsangebote für Fach- und Führungskräfte zu verschiedenen datenbezogenen Themen entwickeln wir in enger Zusammenarbeit mit dem TUM Institute for Lifelong Learning.

Umfassende Kompetenzen in der Datennutzung und –analyse gewinnen für eine international wettbewerbsfähige Spitzenforschung zunehmend an Bedeutung. Forschende müssen auf Daten zugreifen können, sie miteinander teilen und zusammenführen, die richtigen Tools auswählen und anwenden, und schließlich die Daten analysieren und interpretieren – selbst ohne eine entsprechende Ausbildung.

Das MDSI bietet Forschenden aller Fachrichtungen professionelle datenbezogene Dienstleistungen und Beratungsangebote, etwa zum Forschungsdatenmanagement. Darüber hinaus berät das MDSI als TUM-interner Think Tank das Hochschulpräsidium in datenbezogenen, strategischen Fragestellungen, wie rechtlichen Fragen in Zusammenhang mit Open Source und geistigem Eigentum sowie den Erfordernissen einer exzellenten Forschungsdateninfrastruktur.