Göttingen: Maurer professzor rangos Humboldt professzorát kap

Göttingen: Maurer professzor rangos Humboldt professzorát kap

Göttingen, Deutschland - 2025. június 5 -én a Göttingeni Egyetem bejelentette, hogy Dr. Reinhard Maurer professzort Alexander von Humboldt professzorra jelölték. Ezt a díjat, amelyet a Göttingeni Egyetem és a Multidiszciplináris Természettudományi Intézet (MPI-NAT) támogat, öt millió euróval öt év alatt ötmillió euróval támogatják. A finanszírozásra a Szövetségi Kutatási, Technológiai és Spók minisztériuma kerül sor.

Prof. Maurert úttörőnek tekintik a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia alkalmazásában az elméleti kémiában. Kutatási megközelítései nemcsak a számítógépes anyagkutatás szempontjából fontosak, hanem más szakterületekre is átadhatók. A Campus Institute Data Science (CIDAS) Göttingenben azt tervezi, hogy felállít egy platformot a "tudományos AI és prediktív modellezés" számára.

kutatási fókusz

A szabadkőművesek kutatása a molekuláris reakciók elméletére és szimulációjára összpontosít a felületeken és az anyagokban. Különösen figyelemre méltó az új megközelítése, amelyben a mély tanulást használják a kísérleti eredmények előrejelzésére. A kifejlesztett algoritmus lehetővé teszi a specifikus kémiai tulajdonságokkal rendelkező molekuláris struktúrák inverz kialakítását.

A Müncheni Műszaki Egyetemen 2014 -es doktori fokozat után a Yale Egyetemen volt a Maurer Postdoc. A Warwicki Egyetemen kezdetben egyetemi docens posztot töltött be, és 2022-ben 2022-ben kinevezték 2022-ben. Korábbi díjai között szerepel a Future Leaders Fellowship (2019), az ERC kezdő Grant (2022) és a Faraday Karrier -díj: Marlow -díj (2024).

gépi tanulás a kutatásban

gépi tanulás (ML) szintén központi szerepet játszik az elméleti kémián kívül. Szélesebb összefüggésben az ML -t a mesterséges intelligencia alapú kognitív rendszerek döntő kulcstechnikájának tekintik. Számos területet befolyásol az áruk előállításától a logisztikáig, az orvosi technológiáig, ezért elengedhetetlen a gazdasági fejlődéshez világszerte.

kutatást ezen a területen nemcsak a szabadkőművesek, hanem olyan tudósok is előmozdítják, mint például a Suvrit SRA, akik a Müncheni Műszaki Egyetemen (TUM) "erőforrás -tudatú gépi tanulás" professzoraként dolgoznak. Az SRA jelentős módszertani munkát végzett az optimalizálási problémákkal kapcsolatban, és a jövőben elősegíti a matematika és a gépi tanulás közötti együttműködést.

A TUM már vezető szerepet játszik a mesterséges intelligenciában Németországban, és az SRA professzora az ML robusztusságára, megbízhatóságára és erőforrás -hatékonyságára összpontosít. Az együttműködés Stefanie Jegelka számítógépes tudósával, aki szintén Humboldt professzorral rendelkezik, állítólag fenntartható ML -kutatást alakít ki.

Az ML technológiák tisztázásának szükségessége ismétlődő téma, különösen a társadalmi elfogadásról szóló vitában. A Fraunhofer Intézet tanulmánya, amely a mechanikus tanulás készségeivel és kihívásaival foglalkozik, kimutatja ezen technológiák relevanciáját a német és európai nemzetközi versenyképesség szempontjából. Ezért az ML -ről szóló tényalapú vitát elengedhetetlennek tekintik a téves ítélet és a mítoszok elleni küzdelem érdekében.

A kutatók, például a Maurer és az SRA díjak és jelölései a gépi tanulás növekvő jelentésének és elismerésének kifejezését jelentik az akadémiai világban és azon túl is. Az ezen a területen végzett fejlemények továbbra is jelentősen befolyásolják a különféle tudományágakat.

További információ a gépi tanulás és a kapcsolódó kutatási projektek témáiról a következő linkek meglátogatható: Golttingen Egyetem , humboldt alapítvány , fraunhofer-institut .