Durch schnelle und präzise Messtechniken ist die Menge und Qualität an verfügbaren Daten zum Beispiel in den Bereichen Medizin und den Lebenswissenschaften so sehr angestiegen, dass Wissenschaftler an ihre Grenzen stoßen. Um aus dieser enormen Masse an Daten sinnvolle Informationen zu erzeugen, muss man die „richtigen” Fragen an die Daten stellen. Die mathematische Formalisierung solcher Fragen ist die Grundlage für das Maschinelle Lernen.
Klaus-Robert Müller ist Physiker und Informatiker. Sein Forschungsschwerpunkt sind Gehirn-Computer-Schnittstellen und Maschinelles Lernen. Er hat das Gebiet des Maschinellen Lernens maßgeblich mit aufgebaut. Außerdem erforscht er Support-Vektor-Maschinen und beschäftigt sich mit Big Data. Müllerist seit 2006 Professor für Maschinelles Lernen an der Technischen Universität Berlin.
Der Vortrag ist die Auftaktveranstaltung des Symposiums „Zukunftsaussicht Technik – Vom Spin bis zum Sonnensystem“, das am Folgetag, Donnerstag, 24. März, ab 11.30 Uhr, stattfindet. Das Symposium der Mitglieder der Leopoldina-Klasse I – Mathematik, Natur- und Technikwissenschaften versteht sich als Forum für den interdisziplinären Austausch. In ihren Vorträgen geben fünf renommierte Wissenschaftler Einblicke in die aktuelle Forschung der Akademiemitglieder.
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