IT:U startet zweites Doktoratsstudium mit elf Gründungsprofessor:innen

Die elf Gründungsprofessor:innen sind:

• Sebastian Dennerlein – Digital Transformation in Learning
• Christopher Frauenberger – Designing Human-Computation Relationships
• Christian Hilbe – Game Theory and Evolutionary Dynamics
• Prof. Yufang Hou – Natural Language Processing
• Nina Hubig – Explainable Artificial Intelligence
• Jie Mei – Computational Neuroscience
• Daniel Klotz – Machine Learning in Earth Science
• Tiago de Paula Peixoto – Complex Systems and Network Science
• Bernd Resch – Geosocial Artificial Intelligence
• Ben Wagner – Human Rights and Technology
• Philipp Wintersberger – Human-AI Collaboration and Behavior Modeling

Zweites Doktoratsstudium: Computational X startet

Das Doktoratsstudium Computational X fördert interdisziplinäre Forschung, die die Annäherung von Naturwissenschaften – wie Biologie – und Sozial- und Geisteswissenschaften an Computerwissenschaften ermöglicht. Das Programm unterstützt Nachwuchswissenschaftler:innen bei der Entwicklung ihrer Fähigkeiten zur eigenständigen wissenschaftlichen Forschung. Die Doktorand:innen werden ein umfassendes Spektrum an computergestützten Fähigkeiten und Methoden erwerben, das von Datenwissenschaft über Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) bis hin zu Robotik reicht, sowie einen soliden Kern an Fähigkeiten des 21. Jahrhunderts. Dies wird die Studierenden befähigen, ihre jeweiligen Disziplinen mit computergestützten Methoden umzugestalten und Grenzen bei der Digitalisierung der Natur-, Sozial- und Geisteswissenschaften zu erforschen. Durch den interdisziplinären Ansatz werden die Forscher:innen in die Lage versetzt, innovative Lösungen für aktuelle gesellschaftliche Herausforderungen zu entwickeln, zu implementieren und umzusetzen. Dies trägt zur digitalen Transformation von Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft bei. Das erste Doktoratsstudium „Digital Transformation in Learning“ wurde im August dieses Jahres präsentiert und für Bewerbungen geöffnet. Es wurde gemeinsam mit der Johannes Kepler Universität Linz konzipiert und wird von Ass. Prof. Sebastian Dennerlein, einem der Gründungsprofessor:innen an der IT:U, und Markus Hohenwarter, Professor an der JKU Linz School of Education, geleitet.

Vorstellung der elf Gründungsprofessor:innen mit ihren Forschungsschwerpunkten:

Sebastian Dennerlein ist Assistenzprofessor für Learning Science. Bevor er an die IT:U berufen wurde, arbeitete er als Forscher und Dozent am Institut für Bildungswissenschaften und -technologie an der Universität Twente (Niederlande) und spezialisierte sich auf die Auswirkungen der digitalen Transformation auf das Lehren und Lernen. Die Nutzung computergestützter Ansätze ist ein Eckpfeiler in seinem Bestreben, Lernprozesse zu verstehen und zu unterstützen. Er konzentriert sich auf ethische Reflexionspraktiken für die Entwicklung verantwortungsvoller KI.

Christopher Frauenberger interessiert sich für die Gestaltung digitaler Technologien mit und für Menschen in ihren unterschiedlichen Lebenswelten. In seiner Forschung lässt er sich von den Sozialwissenschaften, der Philosophie und dem Design inspirieren, um alternative digitale Zukünfte zu erforschen, die gewünscht, sinnvoll und nachhaltig sind. Seine Arbeit bewegt sich zwischen praktischen Anwendungen in realen Umgebungen wie Pflege oder Bildung und theoretischen Fragen über die Art unserer Beziehung zu Technologien wie künstlicher Intelligenz oder Robotern. Von der Paris Lodron Universität Salzburg kommend, konzentriert er sich in seiner Forschung an der IT:U auf die Beziehungen zwischen Mensch und Computer und deren ethische Implikationen.

Christian Hilbe leitet die IT:U-Forschungsgruppe für Game Theory and Evolutionary Dynamics. Als angewandter Mathematiker hat er ein starkes Interesse an der Dynamik des Sozialverhaltens. Er nutzt Mathematik, Simulationen und Verhaltensexperimente, um das menschliche Sozialverhalten zu erforschen. Er ist besonders daran interessiert zu verstehen, was Menschen dazu bringt zu kooperieren, wie sie ihre Strategien im Laufe der Zeit anpassen und wie individuelle Verhaltensweisen zu kollektiven Phänomenen wie der Polarisierung führen. Nach seiner Forschungstätigkeit am Max-Planck-Institut für Evolutionsbiologie (Deutschland) wechselt er nun an die IT:U.

Yufang Hou ist Forscherin im Bereich Natural Language Processing (NLP) und Computerlinguistik. Mit ihrem Hintergrund als Wissenschaftlerin bei IBM Research und als leitende Dozentin am UKP Lab der TU Darmstadt wechselt sie an die IT:U. Sie leitet die NLPForschungsgruppe, um Spitzenforschung im Bereich NLP zu betreiben, mit einem starken Fokus auf die Steuerung von Large Language Models (LLM) und menschenzentrierte NLPAnwendungen für Bildung, Sozial- und Geisteswissenschaften und wissenschaftliche Entdeckungen. Ihre Forschung zielt darauf ab, robuste und vertrauenswürdige NLP-Techniken zu entwickeln, um Mensch-KI- und Mensch-Mensch-Interaktionen zu verbessern und reale Probleme zu lösen.

Nina Hubig kommt als Assistenzprofessorin zur IT:U, nachdem sie fünf Jahre lang an der Clemson University in der School of Computing und dem Biomedical Data Science Program (USA) gelehrt und geforscht hat. Ihre Forschung konzentriert sich auf erklärbare künstliche Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence, XAI), insbesondere im Kontext des Gesundheitswesens und der Datenwissenschaft, mit dem Ziel, die Transparenz in KI-Systemen zu verbessern, die für kritische Anwendungen wie die Verarbeitung medizinischer Daten und die Analyse sozialer Netzwerke eingesetzt werden. An der IT:U bringt sie ihre große Erfahrung im Bereich der erklärbaren künstlichen Intelligenz ein.

Jie Mei ist medizinische Neurowissenschaftlerin. Vor ihrer Berufung an die IT:U war sie Assistenzprofessorin an der Universität Tokio. An der IT:U wird sich Jie Mei auf die vom Gehirn inspirierte Berechnung sowie die Analyse und Modellierung neurowissenschaftlicher Daten konzentrieren. Ihre Forschungsgruppe untersucht, wie das Lernen des biologischen Gehirns das Design neuer KI-Modelle inspirieren kann und wie wir Werkzeuge der KI nutzen können, um die Physiologie und die Funktionen des Gehirns zu verstehen.

Daniel Klotz arbeitet an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und den Geowissenschaften. In seiner Forschung, die er bisher an der Johannes Kepler Universität Linz und dem Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung UFZ (Deutschland) durchgeführt hat, konzentriert er sich auf die Entwicklung und Anwendung datengesteuerter Ansätze zum Verständnis, zur Beschreibung und Reduzierung von Umweltrisiken. Konkret untersuchen er und sein Team, wie wir die Variabilität und Bewegung von Wasser lernen und beschreiben können: Wann ist wie viel Wasser wo? Antworten auf diese Frage zu finden, ist besonders wichtig, wenn wir zu viel oder zu wenig Wasser haben. Und das maschinelle Lernen bietet uns die Möglichkeit, bessere und genauere Vorhersagen zu treffen.

Tiago de Paula Peixoto konzentriert sich auf Complex Systems and Network Science. An der IT:U arbeitet seine Forschungsgruppe an der Schnittstelle zwischen statistischer Physik, computergestützter Statistik, Informationstheorie und maschinellem Lernen und konzentriert sich auf die methodischen Grundlagen der Netzwerkwissenschaft und die Untersuchung komplexer Systeme. Beispiele für komplexe Systeme sind Organismen, Ökosysteme, Klima, technische Systeme und ganze Gesellschaften. In seiner Forschung nutzt er die Mathematik und Berechnungen, um aus großen Datenmengen die verborgenen Regeln zu entdecken, die das Verhalten von Mikroben, Neuronen, Krankheiten, Wirtschaft und auch Menschen bestimmen. Tiago de Paula Peixoto war bis zuletzt als außerordentlicher Professor am Institut für Netzwerkund Datenwissenschaften an der Central European University (CEU) in Wien tätig.

Bernd Resch ist Professor für Geosocial Artificial Intelligence an der IT:U und Gastwissenschaftler an der Harvard University (USA). Mit der zunehmenden Verfügbarkeit großer, offener Datensätze, die von Social-Media-Posts und Echtzeit-Nachrichtenartikeln bis hin zu physiologischen Messungen und Mobiltelefonaufzeichnungen reichen, können völlig neue Einblicke in georäumliche und soziale Prozesse gewonnen werden. Die Geosocial-AIForschungsgruppe konzentriert sich auf das Verständnis georäumlicher und sozialer Prozesse durch eine KI-basierte Analyse von nutzergenerierten digitalen Daten. Diese Forschung unterstützt dabei, die räumlich-zeitliche Ausbreitung von Krankheiten zu verstehen, die am stärksten betroffenen Gebiete nach einer Naturkatastrophe zu identifizieren oder Erkenntnisse über demokratiegefährdende Kommunikation im Internet bzw. in sozialen Medien zu gewinnen.

Ben Wagner ist Professor für Human Rights and Technologies. Sein Forschungsschwerpunkt umfasst die Steuerung von sozialrechtlichen Systemen und Menschenrechten im Kontext von Technologien. Sein Forschungsziel ist es, verantwortungsvolle Systeme zu schaffen, die menschliche Entscheidungsprozesse unterstützen. Ben Wagner arbeitet auch an der TU Delft und an der Inholland University of Applied Sciences (Niederlande).

Philipp Wintersberger ist Professor für Intelligent User Interfaces an der IT:U. Intelligenz allein ist kein Garant für eine effektive Zusammenarbeit – das gilt für Menschen, aber auch für Maschinen und KI. Effektive Zusammenarbeit setzt voraus, dass man die Dynamik der Teamarbeit versteht und die Stärken und Schwächen aller Teammitglieder kennt. In der Intelligent User Interfaces Research Group an der IT:U konzentriert er sich auf die Entwicklung innovativer Interaktionskonzepte für KI und Computer, um sicherzustellen, dass sich zukünftige digitale Systeme von bloßen Werkzeugen zu wertvollen Teamplayern entwickeln. Philipp Wintersberger war am Digital Media Lab der Fachhochschule Oberösterreich tätig.