戈丁根：莫勒教授获得享有声望的洪堡教授

戈丁根：莫勒教授获得享有声望的洪堡教授

Göttingen, Deutschland - 2025年6月5日，哥廷根大学宣布，莱因哈德·莫勒（Reinhard Maurer）教授被提名为亚历山大·冯·洪堡（Alexander von Humboldt）教授。该奖项得到了哥廷根大学和马克斯·普朗克多学科自然科学研究所（MPI-NAT）的支持，在五年的时间内赋予了500万欧元。资金来自联邦研究，技术和空间部。

Maurer教授被认为是在理论化学中使用机器学习和人工智能的先驱。他的研究方法不仅对计算机辅助物质研究很重要，而且还可以转移到其他专业领域。在哥廷根的校园研究所数据科学（CIDAS），他计划建立一个“科学AI和预测性建模”的平台。

研究重点

梅森的研究重点是对表面和材料中分子反应的理论和模拟。特别值得注意的是他的新方法，其中使用深度学习来预测实验结果。开发的算法可以实现具有特定化学特性的分子结构的逆设计。

在2014年在慕尼黑技术大学博士学位后，莫雷尔博士后（Maurer Postdoc）在耶鲁大学（Yale University）。在沃里克大学（University of Warwick），他最初担任助理教授的职位，并于2020年被任命为副教授，并于2022年担任完整教授。他目前担任计算机辅助表面化学和界面物理学的双重教授。他以前的奖项包括未来的领导者奖学金（2019年），ERC首发赠款（2022）和法拉第早期职业奖：马洛奖（2024年）。

研究中的机器学习

机器学习（ML）在理论化学之外也起着核心作用。在更广泛的背景下，ML被视为基于人工智能的认知系统的决定性关键技术。它影响了从商品生产到物流再到医疗技术的许多领域，因此对于全球经济发展至关重要。

在这一领域的研究不仅是由梅森（Masons）促进的，而且还由诸如Suvrit SRA等科学家促进，他们将在慕尼黑技术大学（TUM）担任“资源意识到的机器学习”教授。 SRA在优化问题上做了重要的方法论工作，并将在将来促进数学和机器学习之间的合作。

TUM已经是德国人工智能的领导者，SRA的教授将集中于ML的稳健性，可靠性和资源效率。与计算机科学家Stefanie Jegelka的合作也应具有可持续的ML研究。

需要澄清ML技术是一个反复出现的话题，尤其是在有关他们在社会上接受的辩论中。 Fraunhofer Institute的一项研究涉及机械学习的技能和挑战，它表明了这些技术对德国和欧洲的国际竞争力的相关性。因此，基于事实的讨论是必不可少的，以抵消错误判断和神话。

莫雷尔和SRA等研究人员的奖项和提名表达了对学术界及其他地区机器学习的日益增长的意义和认可。该领域的发展将继续对不同学科产生重大影响。

有关机器学习和相关研究项目主题的更多信息，可以访问以下链接： “ https://www.humboldt-foundation.de/enzecken/dossier-alexander-alexander-von-humboldt-professur/suvrit-sra”> humboldt基金会， fraunhofer-institut 。