Die Informatikerin Muskan Hashim baut nicht nur KI-Modelle – ihre Arbeit gilt der Infrastruktur, den Standards und der Governance, auf der diese Modelle laufen. Ihr Informatikwissen erwarb sie als Stipendiatin der Konrad Zuse Schools of Excellence in AI des DAAD. Inzwischen arbeitet sie am Helmholtz Munich – Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt im Projektmanagement von Scverse, einem Open-Source-Konsortium zur Datenanalyse in den Lebenswissenschaften. Ihr Ziel: an verlässlichen Werkzeugen mitzuarbeiten, ohne die auch die beste KI-Forschung nicht funktioniert.

KI-Modelle scheitern selten am Mangel an Ideen – häufiger an der Umgebung, in der sie laufen sollen: schlecht gepflegte Software, uneinheitliche Daten, fehlende Standards. Genau das beschäftigt Muskan Hashim. „Jeder will revolutionäre KI-Modelle bauen. Fast niemand will sich um das kümmern, worauf sie laufen.“ Diese Schieflage hält sie für eines der größten Zuverlässigkeitsrisiken von KI in den Lebenswissenschaften. Für Muskan Hashim sind Reproduzierbarkeit, Datenstandards und gepflegte Werkzeuge keine Nebensache, sondern die entscheidende Substanz verlässlicher Forschung.

Bei Scverse ist genau das ihre Aufgabe. Scverse entwickelt frei zugängliche Software-Tools zur Analyse biologischer Daten und ist über Forschungslabore auf der ganzen Welt hinweg aktiv. Das Projekt wurde am Helmholtz Munich ins Leben gerufen, wo Hashim heute bei der organisatorischen Leitung mithilft. Forschende können damit Daten einzelner Körperzellen analysieren – etwa herausfinden, welche Gene in einer bestimmten Zelle aktiv sind und wie sich Zellen unterscheiden oder verändern, zum Beispiel bei Krankheiten wie Krebs.

Für zehntausende Wissenschaftler weltweit ist das eine enorme Arbeitserleichterung. Hashim arbeitet in der Gruppe von Professor Fabian Theis am Helmholtz Munich – nicht nur an einem bestimmten KI-Modell, sondern an der Infrastruktur, auf der die Analyse jener Daten basiert, von denen viele Modelle abhängen. Diese Tools nutzen Forschende, um aus Rohdaten einzelner Zellen verwertbare Daten für KI-Modelle zu machen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Fokus auf interdisziplinäre und anwendbare Forschung

Nach dem Bachelor in Statistik an der Universität Delhi arbeitete sie bereits parallel und absolvierte ein weiteres Diplom in Programmierung. Der Wunsch, an Projekten mit echtem Einfluss mitzuwirken, führte sie zu einem Masterstudium in Scientific Computing an der Universität Heidelberg. Anders als die klassische Informatik ist Scientific Computing stärker anwendungsorientiert und interdisziplinär: Numerische Verfahren, Simulationen, Modellierung, Datenanalyse und zunehmend auch maschinelles Lernen werden auf konkrete Fragestellungen in den Natur-, Lebens- und Ingenieurwissenschaften angewendet.

Dort erfuhr sie auch von der Zuse School ELIZA. Ausschlaggebend für ihre Bewerbung war weniger das Finanzielle als die Übereinstimmung mit den eigenen Werten: „Ich habe mir die Vision und die Werte der Zuse Schools angeschaut und mich damit sehr identifiziert. Das war meine wichtigste Motivation, mich zu bewerben.“ Die Förderung bedeutete für sie aber auch handfeste Unabhängigkeit: „Da ich von einer alleinerziehenden Mutter großgezogen wurde, die mir ein starkes Vorbild und eine Quelle der Inspiration war, war es mir immer wichtig, auf eigenen Beinen zu stehen, statt von meiner Familie abhängig zu sein – ich wollte nie darauf angewiesen sein, dass jemand anderes meine Ausbildung finanziert.“

Parallel zum Studium zu arbeiten, ist für sie Prinzip: „Ich habe es mir zur Regel gemacht, nicht nur ein Programm zu absolvieren, sondern gleichzeitig anzuwenden, was ich lerne.“ Über die Zuse School kooperierte sie mit drei Forschungsgruppen, mit denen sie bis heute an gemeinsamen Papers arbeitet. „In Heidelberg funktioniert das über einen Minijob, mit zwei weiteren Gruppen forsche ich am Wochenende in meiner Freizeit.“

Mehr Repräsentation und Zugang ermöglichen

Ihre Forschung war von Anfang an interdisziplinär: Sie umfasste Epidemiologie sowie Natur- und Sozialwissenschaften. Dazu gehörte auch ihre Arbeit am PANDASIA-Projekt des Climate-Sensitive Infectious Diseases Lab, das am Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen (IWR) der Universität Heidelberg angesiedelt ist. Für ihre Masterarbeit analysierte sie Daten, um die verhaltensbezogenen Faktoren zu untersuchen, die das Risiko des Überspringens von Zoonosen auf den Menschen beeinflussen. Dahinter steht die Idee: Das individuelle Verhalten jedes Menschen trägt zur Verbreitung von Infektionskrankheiten bei. Veränderungen im Alltag könnten daher dazu beitragen, dieses Risiko zu verringern.

Am IWR leitete Hashim außerdem Upstream, ein Netzwerk für Frauen in den MINT-Fächern. Ihre Motivation dafür reicht bis in ihre Kindheit zurück: In der Forschung gebe es überall Einschränkungen, die den Zugang zu Ressourcen und Chancen begrenzten, sagt sie. Zunächst seien es Hürden beim Zugang zu Bildung gewesen, später Benachteiligungen im Zusammenhang mit ihrem Geschlecht. Daraus leitet sie ihr langfristiges Ziel ab: mehr Repräsentation und ein besserer Bildungszugang. Open Source ist für sie eine natürliche Konsequenz daraus: Der Code ist grundsätzlich für alle zugänglich. Außerdem bringt sie umfangreiche Erfahrung aus der Industrie mit: Sie war für eine globale Software-as-a-Service-Plattform (SaaS) tätig. Diese Erfahrung hilft ihr in ihrer aktuellen Rolle bei Scverse, wo sie an der Schnittstelle von Wissenschaft und Industrie arbeitet.

Deutschland bietet ideale Bedingungen

Langfristig will Hashim in technische Führungspositionen hineinwachsen – und dabei auf der Ebene bleiben, auf der Entscheidungen die größte Wirkung entfalten: bei Standards, Strukturen und Plattformen, nicht bei einzelnen Modellen. Was sie an der Vision der Zuse Schools besonders schätzt, ist genau dieser Anspruch an verlässliche KI-Infrastruktur: „KI sollte immer erklärbar sein – das ist ein Werkzeug, das wir mit viel Vorsicht einsetzen und entwickeln müssen.“

Deutschland bietet hierfür ideale Bedingungen. Auch aus einem Grund, der über die reine wissenschaftliche Exzellenz hinausgeht. Es spiegelt Werte, die ihr wichtig sind: Unabhängigkeit, Effizienz, der Glaube an Wissenschaft und Technologie als Kraft zum Besseren. „Ich bin nicht primär hierhergekommen, um Teil einer begehrten akademischen Gemeinschaft zu werden, sondern weil hier an dem gearbeitet wird, was mir wichtig ist.“

Klaus Lüber (30. Juli 2026)