Interdisciplinary Computing and AI
Die Universität Münster verfügt über ein außerordentlich breites Fächerspektrum, das die Zusammenarbeit zwischen Informatik, Natur-, Geistes- und Gesellschaftswissenschaften in Forschung, Lehre und Wissenstransfer erleichtert. Dies bildet eine hervorragende Grundlage für das Emerging Field „Interdisziplinäre Informatik und AI“. Die Erfolge in Theorieentwicklung und Algorithmik sowie die vielfältigen interdisziplinären Kooperationen fördern innovative Forschungsfragen und fachübergreifende Anwendungen innerhalb einer dynamischen Forschungslandschaft.
Der digitale Fortschritt wirft dabei zunehmend sozialethische Fragen auf und bringt neue gesellschaftliche Herausforderungen mit sich, die an der Universität Münster insbesondere von den Gesellschafts- und Rechtswissenschaften erforscht werden. Ihre Erkenntnisse fließen wiederum in die theoretische Informatik und die algorithmische Forschung zurück. Auf diese Weise zählt die Universität Münster zu den wenigen Einrichtungen, die alle Aspekte von Informatik und AI abdecken – einschließlich ethischer, rechtlicher und gesellschaftlicher Dimensionen sowie ihrer Einbindung in verschiedene akademische Disziplinen.
Dies zeigt sich in einer Vielzahl von Forschungszentren, -initiativen und -gruppen, die über die traditionellen Fachgrenzen hinausdenken und aktuelle digitale Entwicklungen interdisziplinär verbinden. Das Spektrum reicht von den theoretischen Grundlagen im Exzellenzcluster „Mathematik Münster“, über naturwissenschaftliche Anwendungen wie im DFG-geförderten Schwerpunktprogramm 2363 „Molecular Machine Learning“ oder im SFB 1459 „Intelligent Matter“, bis zu den Geistes- und Gesellschaftswissenschaften, etwa im „Center for Digital Humanities“. Ergänzt wird dies durch innovative Lehrangebote, etwa das interdisziplinäre Lehrprogramm InterKIWWU.
Schwerpunkt „KI für biomedizinische Datenanalyse“
Die Verfügbarkeit immer leistungsfähigerer KI-Technologien in Kombination mit einer stetig wachsenden Datenmenge hat zu einer neuen Klasse von Methoden zur Untersuchung biomedizinischer Fragestellungen geführt. Dies gilt insbesondere für Bild- und Videodaten, die in der Biologie und Medizin routinemäßig erhoben werden. Angesichts der Komplexität solcher biomedizinischen Daten – einschließlich physiologischer, genetischer und klinischer Informationen – ist eine aussagekräftige Analyse häufig nur mithilfe computergestützter Verfahren möglich.
Die Universität Münster profitiert dabei zum einen von ihrer exzellenten biologischen Grundlagenforschung und dem Universitätsklinikum Münster, einem der führenden Universitätsklinika Deutschlands, die gemeinsam die Erhebung hochaktueller Daten und zahlreiche neue Forschungsfragen ermöglichen. Zudem bietet ein herausragender Fachbereich Mathematik mit dem Exzellenzcluster Mathematik Münster sowie mehrere stark interdisziplinär arbeitende Informatikinstitute ein ideales Umfeld, um innovative KI-Algorithmen für die Analyse biomedizinischer Bild- und Datenquellen zu entwickeln und anzuwenden. Diese enge interdisziplinäre Zusammenarbeit, die sich in einer Vielzahl integrierter Forschungseinrichtungen wie dem Multiscale Imaging Centre (MIC) und dem Cells in Motion Interfaculty Centre widerspiegelt, bildet die Grundlage für einen klar profilierten Forschungsschwerpunkt im Bereich der biomedizinischen Datenanalyse mit modernsten KI-Verfahren.
Schwerpunkt „Materie und Moleküle erforschen durch interdisziplinäres Computing“
Die Komplexität heutiger physikalischer, chemischer und pharmazeutischer Daten erfordert neue wissenschaftliche Ansätze, um die Dynamik und Wechselwirkungen von Materie und Molekülen zu untersuchen. Aktuelle Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen es beispielsweise, adaptive und intelligente Materie zu entwerfen oder neue Moleküle für pharmazeutische Anwendungen zu identifizieren. Die starken Fachbereiche Chemie und Pharmazie einerseits sowie Physik andererseits bieten an der Universität Münster eine hervorragende Grundlage für computergestützte Entwicklungen, die an der Spitze der wissenschaftlichen Innovation stehen. Dies zeigt sich in einer Vielzahl kooperativer Forschungsverbünde, darunter der SFB 1459 und das SPP 2363. Diese Initiativen sind in interdisziplinäre Forschungszentren eingebettet - etwa das Center for Multiscale Theory and Computation, das Center for Nanotechnology (CeNTech), das Center for Nonlinear Science (CeNoS), das Center for Soft Nanoscience (SoN) sowie das CryoEM Center. Die integrative Forschung, die in diesen Netzwerken betrieben wird, eröffnet exzellente Möglichkeiten, Materie und Moleküle mithilfe von wissenschaftlichem Computing und KI-gestützten Methoden zu untersuchen und gezielt nutzbar zu machen.
Schwerpunkt „Theorie der Data Science“
Das Forschungsfeld der Data Science ist häufig durch den Einsatz algorithmischer Verfahren – etwa des maschinellen Lernens – zur Analyse vielfältiger Datentypen in spezifischen Anwendungskontexten geprägt. Die theoretischen Grundlagen dieses Gebiets beruhen jedoch auf komplexen mathematischen Rahmungen, wie sie beispielsweise in der Stochastik, der Optimierung und verwandten Disziplinen entwickelt werden. Hinzu kommen hochgradig parallelisierte Rechenprozesse sowie speichereffiziente Verfahren zur Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data). Zugleich erfordern viele sogenannte „Black-Box“-Modelle neue Strategien, um die zugrunde liegenden Dynamiken hochdimensionaler Rechenvorgänge erklärbar zu machen – ein Forschungsfeld, das unter dem Begriff Explainable AI (XAI) zunehmend an Relevanz gewinnt. Aufbauend auf einer starken mathematischen Basis und breit gefächerten Expertise in der Informatik widmet sich dieser Schwerpunkt den theoretischen Aspekten der Data Science. Im Fokus stehen dabei weniger konkrete Anwendungen als vielmehr die mathematischen und algorithmischen Fundamente, auf denen die nächste Generation datengetriebener Analyse- und Verarbeitungsverfahren aufbauen kann.
Schwerpunkt „Digital Humanities“
Die Digital Humanities bezeichnen ein hochdynamisches Forschungsfeld, das die erkenntnisleitenden Fragestellungen der Geistes- und Kulturwissenschaften mit den rechnergestützten Methoden der Informatik verbindet. Im Zentrum stehen die strukturierte Erfassung und Analyse des gesamten Spektrums kultureller Artefakte als digitale Daten. Auf diese Weise wird das methodische Instrumentarium der Geisteswissenschaften um digitale Werkzeuge erweitert. Zugleich eröffnet der digitale Forschungsprozess selbst neue Zugänge und innovative Perspektiven, die das Spektrum möglicher Erkenntnisse wesentlich erweitern. Die Quellen geisteswissenschaftlicher Forschung – etwa historische Dokumente, Kunstwerke, aber auch sprachliche Äußerungen oder soziale Strukturen – werden digitalisiert, annotiert und virtuell zugänglich gemacht. Auf Basis dieser erweiterten Datenformate werden sowohl tiefgehende Erschließungen (z. B. in Form digitaler Editionen) als auch die Vernetzung und computergestützte Analyse großer, komplexer Korpora möglich – etwa durch Verfahren wie Text Mining, Stilometrie, Topic Modelling oder Netzwerkanalyse. An der Universität Münster sind die Digital Humanities fest in Forschung und Lehre über viele Fachbereiche hinweg verankert. Sie profitieren von einer leistungsstarken und zukunftsweisenden Service-Infrastruktur, insbesondere durch das an der Universitäts- und Landesbibliothek (ULB) Münster angesiedelte Service Center for Digital Humanities.