Göttingen: il professor Maurer riceve una prestigiosa cattedra di Humboldt

Göttingen: il professor Maurer riceve una prestigiosa cattedra di Humboldt

Göttingen, Deutschland - Il 5 giugno 2025, l'Università di Göttingen ha annunciato che il Prof. Dr. Reinhard Maurer è stato nominato per una cattedra di Alexander von Humboldt. Questo premio, che è supportato dall'Università di Göttingen e dal Max Planck Institute for Multidisciplinary Natural Sciences (MPI-NAT), è dotato di cinque milioni di euro per un periodo di cinque anni. Il finanziamento si svolge dal Ministero federale della ricerca, della tecnologia e dello spazio.

Il Prof. Maurer è considerato un pioniere nell'uso dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale nella chimica teorica. I suoi approcci di ricerca non sono solo importanti per la ricerca sui materiali assistiti da computer, ma anche trasferibili in altre aree specialistiche. Al Campus Institute Data Science (CIDAS) di Göttingen, ha in programma di creare una piattaforma per "AI scientifica e modellazione predittiva".

Focus di ricerca

La ricerca dei massoni si concentra sulla teoria e la simulazione delle reazioni molecolari sulle superfici e nei materiali. Particolarmente degno di nota è il suo nuovo approccio in cui viene utilizzato il deep learning per prevedere risultati sperimentali. L'algoritmo sviluppato consente la progettazione inversa di strutture molecolari con proprietà chimiche specifiche.

Dopo il suo dottorato nel 2014 presso l'Università tecnica di Monaco, Maurer Postdoc era alla Yale University. All'Università di Warwick, inizialmente ricoprì la posizione di professore associato e fu nominato professore associato e 2022 come professore completo nel 2020. Attualmente aveva una doppia cattedra per chimica di superficie assistita da computer e fisica dell'interfaccia. I suoi precedenti premi includono una Future Leaders Fellowship (2019), una sovvenzione di partenza ERC (2022) e il premio di carriera nel primo Premio: Marlow Premio (2024).

Apprendimento automatico nella ricerca

Machine Learning (ML) svolge anche un ruolo centrale al di fuori della chimica teorica. In un contesto più ampio, ML è visto come una tecnologia chiave decisiva per i sistemi cognitivi basati sull'intelligenza artificiale. Influenza molte aree dalla produzione di beni alla logistica alla tecnologia medica ed è quindi essenziale per lo sviluppo economico in tutto il mondo.

La ricerca in questo settore non è solo promossa da muratori, ma anche da scienziati come Suvrit SRA, che lavoreranno come professore di "apprendimento automatico a conoscenza delle risorse" presso l'Università tecnica di Monaco (TUM). SRA ha svolto un lavoro metodologico significativo sui problemi di ottimizzazione e promuoverà la cooperazione tra matematica e apprendimento automatico in futuro.

Il TUM è già leader nell'intelligenza artificiale in Germania e la cattedra di SRA si concentrerà su robustezza, affidabilità ed efficienza delle risorse di ML. La collaborazione con la scienziata informatica Stefanie Jegelka, che detiene anche una cattedra di Humboldt, dovrebbe modellare la ricerca ML in modo sostenibile.

La necessità di chiarire le tecnologie ML è un argomento ricorrente, soprattutto nel dibattito sulla loro accettazione nella società. Uno studio del Fraunhofer Institute, che si occupa delle capacità e delle sfide dell'apprendimento meccanico, mostra la rilevanza di queste tecnologie per la competitività internazionale della Germania e dell'Europa. Una discussione basata sul fatto su ML è quindi considerata indispensabile per contrastare il giudizio e miti.

I premi e le nomination di ricercatori come Maurer e SRA sono un'espressione del crescente significato e del riconoscimento dell'apprendimento automatico nel mondo accademico e oltre. Gli sviluppi in questo settore continueranno ad avere un'influenza significativa su diverse discipline.

Per ulteriori informazioni sugli argomenti dell'apprendimento automatico e dei progetti di ricerca associati, i seguenti collegamenti possono essere visitati: Università di Göttingen , Fondazione humboldt , fraunhofer-istitut .