Durch das Aufkommen neuer, schnellerer und präziserer Messtechniken ist die Menge und Qualität an Daten so sehr angestiegen, dass experimentelle Forscher und auch die Industrie an ihre Grenzen kommen. Um aus dieser unüberschaubaren Masse an Daten sinnvolle Informationen zu erzeugen, muss man die „richtigen” Fragen an die Daten stellen. Erfolgreiche Big Data Technologie muss daher über das reine Sammeln von Daten hinausgehen und interessante Fragen stellen.

Grundlage für das Maschinelle Lernen ist die mathematische Formalisierung solcher Fragen. Eine besondere Herausforderung ist das Maschinelle Lernen für die sogenannte Brain Computer Interface. Hierbei werden Hirnsignale dekodiert, um sie zur Kontrolle von Objekten zu nutzen, beispielsweise zum Buchstabieren, zur Manipulation eines Cursors oder auch in Computerspielen. Anwendungen dieser Art sind von großer Bedeutung für Patienten mit einem Locked-In-Syndrom. Menschen mit dieser Krankheit sind vollständig gelähmt, jedoch bei vollem Bewusstsein. Neben Anwendungen in den Neurowissenschaften werden auch neueste Ergebnisse des maschinellen Lernens in der Quantenchemie präsentiert.