Neue Stellen für KI-Professoren

15.5.2020 | THD-Pressestelle

Der Ausbau des Themas Künstliche Intelligenz (KI) an der Technischen Hochschule Deggendorf (THD) kann mit Riesenschritten weitergehen. Heute gab Wissenschaftsminister Bernd Sibler in München gemeinsam mit dem Vorsitzenden der Expertenkommission, Prof. Dr. Peter Strohschneider, das Ergebnis des wissenschaftsgeleiteten KI-Wettbewerbs Bayern bekannt. Insgesamt waren 50 Professuren ausgeschrieben, drei davon gehen nun nach Deggendorf.

Große Freude an der THD. „Mit den drei neuen KI-Professuren für die Bereiche Pflege, Geoinformatik und Cyber Security liegt die digitale Transformationsstrategie der Hochschule weiter voll auf Kurs“, berichtet ein spürbar gut gelaunter THD-Präsident, Prof. Dr. Peter Sperber. Und auch der für Forschung verantwortliche Vize-Präsident der Hochschule, Prof. Dr. Andreas Grzemba, ist stolz auf das Erreichte: „50 Professuren wurden im Rahmen des bayernweiten Wettbewerbs vergeben, mit dreien für die THD liegen wir über dem Schnitt – man traut uns also einiges zu, im Ministerium.“ Schon während der Ausschreibung des Wettbewerbs betonte Sibler, dass die KI in Zukunft allgegenwärtig sein werde und dass die Hochschulen „entscheidende Wegbereiter“ seien. Die 50 erfolgreichen Konzepte der Hochschulen bilden alle vier fachlich-thematischen Schwerpunktbereiche des bayerischen KI-Netzwerks – Intelligente Robotik, Mobilität, Gesundheit sowie Data Science – in ihrer ganzen Breite ab. „Wir sind Staatsminister Sibler und der Expertenkommission sehr dankbar für das Vertrauen, das sie in die THD legen“, betont Sperber. Dieses Vertrauen werde man versuchen mit vielen nützlichen Forschungsergebnissen zurückzugeben.

KI in der Pflege

Bei der Professur „Sensorbasierte KI-Systeme in der Pflege“ geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz in Handlungsvorschläge für Pflegepersonal, Angehörige und Pflegebedürftige zu übersetzen. Auch der Gesundheitszustand soll in gewissem Rahmen vorhergesagt werden können. Die Professur und deren Forschungsergebnisse werden in die bereits erfolgreichen Projekte „Digitales Dorf“ am Technologie Campus Grafenau und „Dein Haus 4.0“ an der THD eingebettet. Unter der Federführung der Friedrich-Alexander-Universiät Erlangen-Nürnberg besteht bei diesem Projekt eine Zusammenarbeit auch mit anderen Hochschulen. Verbundthemen sind das digitale Krankheitsmanagement, die personalisierte Diagnostik sowie die damit zusammenhängende Therapie und Versorgung.

KI und Smarte Regionen

Um die Nutzung von Geodaten geht es bei der Professur „Big Geospatial Data and Spatial AI“. Der sogenannte Smart City Ansatz, also das Konzept, Städte effizienter, technologisch fortschrittlicher, grüner und sozial inklusiver zu gestalten, soll mit Unterstützung Künstlicher Intelligenz auf den ländlichen Raum übertragen werden. Die Professur ist an der Fakultät für Angewandte Informatik der THD angesiedelt und direkt mit dem KI-Knotenpunkt an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften (HAW) Würzburg-Schweinfurt verzahnt. Ebenfalls im Boot ist die HAW Augsburg.

KI in der Datensicherheit

Mit dieser Professur wird ein wichtiger Beitrag zur Erhöhung der Cybersicherheit von IT-Systemen durch KI-befähigte Sicherheitsmechanismen geleistet. Aufgrund ansteigender Komplexität dieser Systeme ergibt sich der Bedarf an Methoden zum intelligenten Testen von Maßnahmen der IT-Sicherheit, sowie zur effizienten Erkennung und Abwehr von Cyberangriffen. Die Professur ist ebenfalls der Fakultät Angewandte Informatik zugeordnet und eng an das Institut ProtectIT der THD angebunden. Sie ist außerdem Teil des parallelen Antrags KI Campus Ostbayern des Verbunds der ostbayerischen Hochschulen, TRIO. Der KI Campus Ostbayern etabliert eine Kooperation, die den fachlichen Austausch und die Einbindung in das bayerische KI-Netzwerk sicherstellt und damit dessen Wirkung in die gesamte ostbayerische Region hinein gewährleistet.

Bild (THD): Auf dem Campus der THD werden schon bald drei neue Professoren für Künstliche Intelligenz ihre Forschungen aufnehmen