Interdisziplinäre Graduiertenschule

Bei der Zuse School SECAI handelt es sich um eine interdisziplinäre Graduiertenschule der TU Dresden in Kooperation mit der Universität Leipzig und dem Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden. Studierende und Forschende aus den Bereichen Informatik, Mikroelektronik, Medizin und Rechtswissenschaften arbeiten gemeinsam an neuen, fachübergreifenden Ansätzen. Ziel ist es, an hybriden Methoden und Algorithmen zu arbeiten, welche die Stärken verschiedener KI-Methoden kombinieren (composite) sowie diese Algorithmen in speziell gefertigte Mikroelektronik und intelligente Geräte zu integrieren (embedded).

Master- und Promotionsförderung

Die Zuse School SECAI vergibt zweijährige Stipendien an Master- und Diplomstudierende in Studiengängen mit KI-Bezug, darunter Nanoelectronic Systems, Computational Modelling and Simulation, Data Science, Bioinformatik und Medizininformatik. Ebenso angeboten wird eine dreijährige Promotionsförderung sowie ein zweijähriges Trainingsprogramm für Ärztinnen und Ärzte, die sich in einer Facharztausbildung befinden (Clinical Scientists). Zu den Forschungsschwerpunkten zählen Composite AI, AI Compute Paradigms, Intelligent Medical Devices, AI Methods for Health sowie Societal Framework for AI.

Betreuung durch akademische Fellows

Zentrales Element der School ist ein Betreuungskonzept durch akademische Fellows. Dies gilt für Masterstudierende und Promovierende gleichermaßen. Unter anderem bietet das SECAI-Café eine regelmäßige Austauschmöglichkeit zwischen Studierenden und Forschenden zu Fragen zu ihrem Studium, ihrer Forschung oder ihrem Karriereplan. Stipendiatinnen und Stipendiaten werden außerdem in inhaltlich passende Forschungsgruppen eingebunden und Professorinnen und Professoren fungieren als Mentorinnen und Mentoren. Promovierende werden von jeweils zwei akademischen Fellows betreut, um ihnen die thematische Mitarbeit in zwei Forschungsgruppen zu ermöglichen und die Interdisziplinarität zu fördern. Weitere Unterstützungsangebote wie ein Tandem-Mentoring Programm oder die Finanzierung eines studienbezogenen Projekts finden Sie hier.

Herausragendes Mentoring

Die insgesamt 25 Academic Fellows bilden den Kern der School und arbeiten gemeinsam an der Erreichung der wissenschaftlichen Ziele und an den Aktivitäten in Lehre und Forschung. Zu den Fellows zählen einige der renommiertesten internationalen KI-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler, darunter Sayan Mukherjee (Forschungsgruppenleiter am Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften in Leipzig und ausgezeichnet mit einer Alexander von Humboldt-Professur) und Sebastian Rudolph (Professur für Computational Logic an der TU Dresden und ausgezeichnet mit einem ERC-Grant des Europäische Forschungsrats).

Förderung unterrepräsentierter Gruppen

Ein Teil der Masterstipendien ist speziell für Studentinnen im MINT-Bereich vorgesehen. SECAI setzt sich generell für die Förderung von Frauen und anderer benachteiligter Gruppen ein. Bei der Auswahl der Kandidatinnen und Kandidaten für die Promotionsstellen hat die Vereinbarkeit von Familie und Beruf einen hohen Stellenwert.

Die Bewerbungen werden direkt bei der Zuse School eingereicht.

Master

Auf ein zweijähriges Stipendium der Graduiertenschule SECAI können sich deutsche und internationale Studierende bewerben, die sich im Masterstudium an der TU Dresden oder Universität Leipzig befinden, hervorragende Studienleistungen aufweisen und deren Studienaktivität im Zusammenhang mit den Forschungsschwerpunkten von SECAI steht. Die Bewerbung auf ein Stipendium erfolgt zusätzlich zu der Bewerbung auf die Studiengänge der Universität Leipzig und Dresden. Hierzu erfolgt jedes Jahr ein expliziter Call und Initiativbewerbungen sind möglich.

Auch Bachelor- und Masterstudierende anderer Universitäten können sich auf eine Förderung für ihren Aufenthalt von bis zu sechs Monaten in Dresden oder Leipzig bewerben. Weitere Informationen zu einem Masterstipendium und dem Bewerbungsprozess erhalten Sie hier. Förderbeginn für Masterstudierende ist üblicherweise der Studienbeginn jedes Jahr ab Oktober.

PhD

Für das dreijährige Promotionsprogramm können sich Masterabsolventinnen und -Absolventen bewerben, die über einen exzellenten Hochschulabschluss in einer Disziplin verfügen, die für die Forschungsgebiete von SECAI relevant ist (unter anderem Informatik, Mathematik, Elektronik, Medizintechnik, Bioinformatik oder Jura) sowie Ärztinnen und Ärzte in einer Facharztausbildung (Clinical Scientists). Dazu schreibt SECAI jedes Frühjahr bestimmte Themen aus den Forschungsschwerpunkten aus, auf die sich Forschende bewerben können. Angestrebter Beginn für Doktorandinnen und Doktoranden sowie Clinical Scientists ist jeweils im September jedes Jahr. Sie möchten wissen, welche Doktorandinnen und Doktoranden und Clinical Scientists gerade an der Graduiertenschule SECAI studieren? Eine Übersicht finden Sie hier.

Die Forschungsschwerpunkte von SECAI ergeben sich aus dem Zusammenspiel von Elektrotechnik, Informatik und Medizin.

Composite AI

Im Themenfeld Composite AI wird untersucht, inwieweit hybride Methoden und Algorithmen die Stärken verschiedener KI-Ansätze kombinieren können.

AI Computer Paradigms

Der Bereich AI Computer Paradigms hat zum Ziel, fundamental neue Rechenhardware zu entwickeln und ihren effektiven Einsatz in der KI zu erforschen.

Intelligent Medical Devices

Intelligent Medical Devices fokussiert sich auf Cyber-medizinische KI-Systeme und klinische eingebettete Anwendungen der KI.

AI-Methods for Health

Das Themenfeld AI-Methods for Health beinhaltet die Erforschung von KI-Methoden für biomedizinische Datenanalyse und biomedizinisches Wissens-Management.

Societal Framework for AI

Im Rahmen eines Societal Framework for AI soll Querschnittsforschung über weitreichendes gesellschaftliches Interesse, Aspekte der Richtlinien und übergeordnete Prinzipien stattfinden.

SECAI ist ein Konsortium der TU Dresden in Kooperation mit der Universität Leipzig und dem Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden. Außerdem besteht eine enge Zusammenarbeit mit ausgewählten Partnerorganisationen in Forschung und Wirtschaft. Dabei zielt die Kooperation mit akademischen Partnern auf den Austausch von Studierenden und die gemeinsame Forschung ab, während Industriepartner und Start-ups dabei unterstützen, den Kontakt in die Praxis herzustellen und zusätzliche Karrierewege zu eröffnen.

Akademische Partner

Auf akademischem Feld kooperiert SECAI aktuell mit: Carnegie Mellon Universität (USA), École normale supérieure, PSL (Frankreich), King's College London (Vereinigtes Königreich), Technische Universität Wien (Österreich), Universität Kapstadt (Südafrika), Universität Breslau (Polen), Centre for Artificial Intelligence Research (CAIR) (Südafrika).

Industriepartner

Zu den Industriepartnern zählen aktuell: IBM, Infineon, Siemens, Siemens Healthineers, Unite, Zeiss. Zudem kooperiert SECAI mit diesen Start-ups: Campus Genius, Cellcopedia, Condon, Mediainterface, Meshmerize, Mimetic, Navigo, Spinncloud, Wandelbots Teaching.

 

Die Anwendungsgebiete von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin sind vielfältig, ihr Einsatz wirft nicht nur technische, sondern auch rechtliche und ethische Fragen auf. Was dieses Thema so attraktiv macht, berichtet Prof. Dr. Markus Krötzsch, Direktor der Zuse School SECAI und Gruppenleiter am International Center for Computational Logic an der Fakultät Informatik der TU Dresden.

Professor Krötzsch, was zeichnet SECAI als exzellente Graduiertenschule für den KI-Nachwuchs aus?

Die Kombination ist einzigartig. Mit unserem Kooperationspartner, der Universität Leipzig, und dem Uniklinikum hier in Dresden haben wir eine ganz spezifische fachliche Vertiefung in der KI, die es an anderen Standorten so nicht gibt. An beiden Orten forschen exzellente Fellows der Zuse School zu Aspekten der KI, die weit über das Maschinelle Lernen hinausgehen. Das sind Themen wie symbolische wissensbasierte Verfahren, die komplementär zur datengetriebenen Forschung gesehen werden müssen. Was unseren Ansatz auszeichnet, ist die Verknüpfung von symbolischen Methoden mit Ansätzen statistisch-maschinellen Lernens, was eine enge Zusammenarbeit der Expertinnen und Experten dieser komplementären Felder erfordert – dieser Aspekt des „composite“ ist ein wichtiger Punkt unserer Arbeit.

Was versteht man unter „symbolischer KI“?

Symbolische Verfahren stellen KI-Probleme und deren Lösungen konkret dar, als ein digitales Modell der Welt, das durch seine begriffliche Strukturierung der menschlichen Vorstellung intuitiv zugänglich ist. Beim maschinellen Lernen hat man dagegen oft nur Millionen von Zahlen, deren Bedeutung verborgen bleibt. Die erfolgreichsten Systeme verbinden meist beide Ansätze. In SECAI interessieren uns vor allem symbolische Darstellungen von menschlichem Wissen, zum Beispiel von medizinischem Fachwissen, und wir fragen, wie man das systematisch mit maschinellem Lernen kombinieren kann.

Ein weiterer inhaltlicher Schwerpunkt von SECAI fokussiert die Einbettung von KI-Algorithmen in Mikroelektronik und intelligente Medizingeräte. Worum geht es da?

Bei diesem zweiten Schwerpunktthema, das wir als „embedded“ bezeichnen, spielt die Hardware eine entscheidende Rolle. Es geht darum, dass man Künstliche Intelligenz physisch „anfassbar“ macht, Chips entwickelt, Prozesse beschleunigt. Dresden ist der europaweit größte Standort in der Chipproduktion, sogar weltweit gibt es nur ganz wenige Hochschulen, die auf diesem Niveau Elektronikforschung betreiben können. Das reicht vom Bau eines Supercomputers bis hin zu kleinen integrierten Schaltkreisen, die beispielsweise in Implantaten und in der Medizintechnik eingesetzt werden können.

Was gab den Ausschlag für die fachliche Ausrichtung der School?

Die Medizin ist ein wichtiges Anwendungsgebiet, weil es einerseits eine gesellschaftliche Bedeutung hat und zugleich extrem breit und vielfältig ist. Die Bioinformatik, die personalisierte Medikamente entwickeln möchte, gehört ebenso dazu wie der intelligente Herzschrittmacher oder Überwachungssysteme, die man am Patienten anbringen kann, um Gefahren zu erkennen.

Was kann die KI in der Medizin bewirken?

In der intelligenten Datenverarbeitung versuchen wir besser, schneller und individueller zu verstehen, was einem Patienten helfen kann – die personalisierte Medizin, aber auch Diagnostik sind da wichtige Themen. Das große Anwendungsfeld sind sogenannte cybermedizinische Systeme. Das sind Systeme, die flexibel mit der physischen Welt interagieren können, indem sie etwa über Sensoren den aktuellen Zustand eines Patienten erfassen, ein Medikament injizieren und die Dosis regulieren können. Sie verfügen über Softwarekomponenten, die das Ganze steuern, Daten weitergeben und Überwachungsmöglichkeiten bieten, die es dem medizinischen Personal ermöglichen, im Notfall schnell zu reagieren. Eines unserer Ziele ist es, die Ausbildung in der KI zu stärken und Studierende bereits in einer frühen Phase in die neuen Technologien und Forschungsfelder einzuführen.

Welche Ziele verfolgen die Kooperationspartner mit SECAI?

Dieses DAAD-Programm ist für uns auch deshalb so attraktiv und spannend, weil es eine Stipendienkomponente beinhaltet, von der schon Studierende auf Masterniveau profitieren. Denn eines unserer Ziele ist es, die Ausbildung in der KI zu stärken und Studierende bereits in einer frühen Phase in die neuen Technologien und Forschungsfelder einzuführen, die dann ihre Kenntnisse in der Industrie oder in der Forschung anwenden. Ein zweiter Punkt: Wir wollen selbst auch weiterhin zur Top-Forschung beitragen und verstehen SECAI gewissermaßen als „Klebstoff“. Wir wollen die einzelnen großen Erfolge der beteiligten Projektpartner und ihre Expertise zu etwas Größerem zusammenführen, diese Initiativen verbinden und Synergien ausbauen.

Worin sehen Sie, neben der Finanzierung, Unterstützung durch den DAAD?

Der DAAD hat ein sehr leistungsfähiges Netzwerk zur Erreichung von Studierenden in anderen Ländern. Wenn der DAAD Stellenausschreibungen oder Stipendienangebote auf seinen Seiten veröffentlicht, dann werden sie gelesen. Außerdem hat der DAAD in vielen Ländern Außenbüros, strebt dort Kooperationen mit den Hochschulen an, hält Vorträge, organisiert Karrieremessen – das sind Kanäle, die uns in dieser Form nicht zur Verfügung stehen. Dieses Netzwerk mit nutzen zu können, war für uns eine ganz starke Motivation.

Wie ist die Betreuung in SECAI geregelt?

Bewerberinnen und Bewerber müssen sich für einen Bereich entscheiden, in dem sie arbeiten wollen – in der Elektronik beispielsweise oder an rechtswissenschaftlichen Fragen. Wir haben eine Liste mit Promotionsthemen veröffentlicht, in die grundsätzlich mehrere Professuren involviert sind. Das sind zum Teil interdisziplinäre Themen, aber auch standortübergreifende in einer Disziplin. Insofern wird es von Anfang an direkte persönliche Kontakte zu mehreren Ansprechpartnern geben, die dann als Mentoren und Mentorinnen agieren. Dieses Konzept ist auch im Hinblick auf die Zusammenarbeit der Projektpartner wichtig, denn die Doktorandeninnen und Doktoranden selbst sind das verbindende Element. Deshalb binden wir jeden Einzelnen in mehrere Gruppen mit ein.

Welche Rolle spielt die Vernetzung von Wissenschaft und Wirtschaft?

Wir wissen aus Erfahrung, dass insbesondere internationale Studierende ein großes Interesse daran haben, in die Industrie zu gehen. Bei der Suche nach einem passenden Arbeitsplatz tun sie sich allerdings schwer. Auch beim Studienabschluss beobachten wir diese Probleme. Es ist für Studierende nicht leicht, für die Masterarbeit ein Thema zu finden, in dem sich Studienziel und Praxisnähe verbinden lassen. In vielen Unternehmen gibt es Entwicklungsabteilungen, die spannende KI-Projekte realisieren. Für Studierende ist es von außen jedoch nicht so leicht zu sehen, auf welchen Gebieten gearbeitet wird und wer die Ansprechpartner sind. SECAI bietet uns die Möglichkeit, langjährige Partner einzubinden, damit dieser Austausch reibungslos funktioniert.

KI ist eines der Megathemen dieser Zeit. Was macht es für Studierende fachlich so attraktiv?

Man braucht den Blick fürs Ganze. KI ist keine einzelne Technologie, sondern definiert sich über das Anwendungsfeld. Fast jede Technik, die in der Informatik entwickelt wurde, kann Teil eines KI-Systems sein. Dieser ganzheitliche Ansatz setzt voraus, nicht nur eingleisig zu denken – und das fasziniert viele junge Menschen, Frauen wie Männer. Als Hochschule müssen wir es jedoch schaffen, die allgemeine Begeisterung für KI in ein tatsächlich fachliches Interesse umzuwandeln, das dann zu den Expertisen führt, die wir brauchen. Wir müssen die Balance halten zwischen Begeisterung und konkreter fachlicher Profilierung, damit die Studierenden auch wissen, worauf sie sich einlassen. Es nützt uns nichts, wenn wir ganz viele Kandidatinnen und Kandidaten haben, die sich alle einschreiben wollen, dann aber mit den Anforderungen des Studiums nicht zurechtkommen. Deshalb helfen wir in SECAI auch bei der Studienorientierung und engagieren uns ganz allgemein in der Öffentlichkeitsarbeit rund um das Thema KI.

Interview: Gunda Achterhold

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Koordinationsbüro Leipzig: laderick@bioinf.uni-leipzig.de

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