Leopoldina Menü

Leopoldina Home

Mitglieder

Mitgliederverzeichnis | Expertensuche

Prof. Dr.

Bernhard Schölkopf

Wahljahr: 2016
Sektion: Informationswissenschaften
Stadt: Tübingen
Land: Deutschland
CV Bernhard Schölkopf - Deutsch (PDF)

Forschung

Forschungsschwerpunkte: Maschinelles Lernen, kausale Inferenz, intelligente Systeme, statistische Analyse hochdimensionaler Daten

Bernhard Schölkopf ist Mathematiker und Physiker, sein Forschungsgebiet ist das maschinelle Lernen. Er entwickelt Algorithmen, mit denen Computerprogramme flexibel auf Situationen reagieren können. Zum Einsatz kommen seine Methoden und Programme in Anwendungen ganz unterschiedlicher Disziplinen – von der Medizin bis zur Wirtschaft. Mit seinen Arbeiten hat er das Gebiet der intelligenten Systeme maßgeblich vorangebracht.

Soll ein Computer eine Aufgabe lösen, braucht er eine Handlungsanweisung zur Lösung des Problems. Er braucht einen Algorithmus. Bernhard Schölkopf entwickelt und erforscht Algorithmen für maschinelles Lernen. Die Computerprogramme sollen damit lernen, aufgrund von Messwerten oder Daten immer genauere „Entscheidungen“ zu treffen. Solche Algorithmen kommen in den unterschiedlichsten Anwendungen vor. Sie ermöglichen zum Beispiel, dass Internetsuchmaschinen Informationen finden, helfen in der Medizin Gene aufzuspüren, werten Kamerabilder schnell aus und kommen bei der Prognose von Wettervorhersagen oder Aktienkursen zum Einsatz.

Bernhard Schölkopf entwickelt solche Algorithmen auf der Grundlage von Beobachtungen von Datensätzen. Er entwickelt „Lernverfahren“ für Software, damit diese Regelmäßigkeiten in den Daten erkennt (empirische Inferenz). Eine Maschine findet damit in großen Datenmengen oft auch Strukturen, die ein Mensch nicht finden würde. Hierfür setzt Schölkopf Methoden der statistischen Analyse hochdimensionaler Daten ein. Eine Herausforderung ist dabei die Entwicklung von Analyseverfahren für große Datensätze, komplexe Strukturen und variable Einflussgrößen. Schwerpunkt seiner Arbeiten sind Algorithmen, die auf dem Support-Vektor-Verfahren basieren und mit einem Kern arbeiten (Kern-Methode), sowie Methoden der kausalen Modellierung. Er hat anerkannte Methoden für maschinelles Lernen etabliert, von denen Wissenschaftler in der Biologie, der Medizin, den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften profitieren.

Mit seiner Forschung will Schölkopf die Prinzipien von Wahrnehmen, Lernen und Handeln in intelligenten Systemen verstehen. Er baute die Abteilung für Empirische Inferenz am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik zu einem weltweit angesehenen Zentrum für maschinelles Lernen auf. 2011 war er Gründungsdirektor des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme.

Werdegang

  • seit 2011 Gründungsdirektor Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Tübingen
  • 2010-2012 Außerplanmäßiger Professor für Mathematik, Universität Stellenbosch, Südafrika
  • 2010 Honorarprofessor, Institut für Mathematik und Physik, Universität Tübingen
  • 2002 Honorarprofessor für Informatik, Technische Universität (TU) Berlin
  • 2001-2010 Direktor am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik, Tübingen
  • 2000-2001 Gruppenleiter am Biotech Startup Biowulf Technologies, New York, USA
  • 1999-2000 Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Microsoft Research Ltd., Cambridge, UK
  • 1997-1999 Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Gesellschaft für Mathematik und Datenverarbeitung (GMD), Berlin
  • 1997 Promotion in Informatik, TU Berlin
  • 1994 Diplom in Physik, Universität Tübingen
  • 1992 M.Sc. in Mathematics, University of London, UK
  • 1988-1994 Studium der Physik, Mathematik und Philosophie in Tübingen und London, UK

Projekte

2012-2017 Beteiligt am Exzellenzcluster EXC 310 „Simulationstechnik“
2007-2017 Beteiligt am Exzellenzcluster EXC 307 „Werner Reichardt Centrum für Integrative Neurowissenschaften (CIN)“, Universität Tübingen

Auszeichnungen und Mitgliedschaften

  • 2018 Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG)
  • seit 2016 Mitglied der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina
  • 2014 Royal Society Milner Award
  • 2012 Akademiepreis der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften
  • seit 2012 Gastprofessur in Informatik, Eidgenössische Hochschule Zürich, Schweiz
  • 2011 Posner Keynote Lecturer, Neural Information Processing Systems Conference
  • 2011 Max-Planck-Forschungspreis (mit Sebastian Thrun)
  • 2011 Brain Computer Interfacing Research Award (mit Moritz Grosse-Wentrup)
  • 2010 Aufgenommen in die Liste ISI Highly Cited Researchers
  • 2006 J. K. Aggarwal-Preis der International Association for Pattern Recognition (IAPR)
  • seit 2001 Mitglied der Max-Planck-Gesellschaft
  • 1998 Preis für das beste wissenschaftliche Projekt, GMD Forschungszentrum Informationstechnik
  • 1998 Preis der Gesellschaft für Informatik (GI) für die beste deutsche Dissertation in Informatik
  • 1992 Lionel Cooper Memorial Award der University of London, UK
  • 1992-1997 Stipendium der Studienstiftung des deutschen Volkes

KONTAKT

Leopoldina

Archiv


Emil-Abderhalden-Str. 35
06108 Halle (Saale)

Tel. 0345 - 47 239 - 122
Fax 0345 - 47 239 - 139
E-Mail archiv @leopoldina.org

Expertensuche

Academia Net

Profile exzellenter Wissenschaftlerinnen bei AcademiaNet – eine Initiative der Robert Bosch Stiftung.