Zweite Antrittsvorlesung – IT:U setzt Serie an „First Lectures“ fort

Wie Künstliche Intelligenz die Wissenschaft voranbringen und zur Bewältigung globaler Herausforderungen beitragen kann

AM DIENSTAG, 4. FEBRUAR 2025, SETZTE DIE IT:U INTERDISCIPLINARY TRANSFORMATION UNIVERSITY AUSTRIA DIE REIHE DER ANTRITTSVORLESUNGEN IHRER GRÜNDUNGSPROFESSOR:INNEN FORT. EINBLICKE GABEN DIESMAL PROF. YUFANG HOU, LEITERIN DER FORSCHUNGSGRUPPE „NATURAL LANGUAGE PROCESSING“ UND PROF. DANIEL KLOTZ, LEITER VON „MACHINE LEARNING IN EARTH SCIENCE“. GEMEINSAM GESTALTETEN SIE DEN ABEND UNTER DEM TITEL „AI-POWERED SCIENCE: TRANSFORMING KNOWLEDGE AND INNOVATION ACROSS DISCIPLINES“.

LINZ. Die Art und Weise, wie Wissen verarbeitet wird, verändert sich durch Künstliche Intelligenz grundlegend. Tools wie ChatGPT verändern den Zugang zu Informationen, während KI-gesteuerte Modelle die wissenschaftliche Forschung voranbringen. Gleichzeitig spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung von Umweltbedrohungen. Naturkatastrophen wie der Sturm Boris in Mitteleuropa und die verheerenden Waldbrände in Südeuropa im vergangenen Jahr haben den Bedarf an besseren Klimaprognosen und Umweltüberwachung in Echtzeit deutlich gemacht. Wie kann KI hierbei helfen? Indem sie große Datenmengen analysiert, Vorhersagemodelle verfeinert und so schnellere Entscheidungen ermöglicht. Die IT:U widmet sich daher intensiv einer KI-Forschung, die nicht nur wissenschaftliche Entdeckungen vorantreibt, sondern auch reale Lösungen für globale Herausforderungen liefert.

„Künstliche Intelligenz revolutioniert, wie wir Wissen verarbeiten und globale Herausforderungen bewältigen. An der IT:U setzen wir uns daher intensiv damit auseinander, welche Rolle KI in der Wissenschaft einnehmen kann, um nicht nur wissenschaftliche Entdeckungen voranzutreiben, sondern auch konkrete Lösungen hervorzubringen. Yufang Hou und Daniel Klotz haben dieses Potenzial in ihrer Antrittsvorlesung eindrucksvoll aufgezeigt“, resümiert IT:U Gründungspräsidentin Stefanie Lindstaedt.

KI ALS UNTERSTÜTZUNG IM ERKENNTNISGEWINN

Die Forschung von IT:U Gründungsprofessorin Yufang Hou widmet sich der Entwicklung von KI-Modellen, die die Wissenssynthese – also die Kombination verschiedener Informationsquellen, um neues Wissen zu gewinnen – erleichtern soll. Gleichzeitig soll damit auch sichergestellt werden, dass Forscher:innen und die breite Öffentlichkeit wichtige Erkenntnisse aus großen Mengen wissenschaftlicher Literatur dank „fact checking“ effizient verarbeiten, überprüfen und extrahieren können. In Medizin und Gesundheitswesen können solche Technologien Ärzt:innen dabei unterstützen mit klinischen Fortschritten Schritt zu halten, indem sie KI-gesteuerte Literatur-Meta-Analysen bieten. „Natural Language Processing (NLP) ist ein multidisziplinäres Gebiet, und Large Language Models (LLMs) sind ein Beispiel dafür, wie interdisziplinäre Ansätze bahnbrechende Fortschritte erzielen können. Mit Blick auf die Zukunft glaube ich, dass LLMs und andere KI-Technologien das Potenzial haben, die wissenschaftliche Forschung zu verändern“, so das Fazit von Professorin Yufang Hou.

KI ALS GAMECHANGER IM UMWELTRISIKOMANAGEMENT

IT:U Gründungsprofessor Daniel Klotz setzt auf Maschinelles Lernen zur Verbesserung von Klima- und Umwelt-Risikoanalysen. Die zentrale Frage: Wann ist wie viel Wasser wo? Seine Forschung nutzt Satellitenbilder, meteorologische Information und Daten von hunderten von Flüssen, um Vorhersagegenauigkeit von hydrologischen Modellen und somit Katastrophenvorsorge zu verbessern. „Maschinelles Lernen bedeutet, Maschinen beizubringen, aus Daten zu lernen und dieses Wissen auf neue Fälle anzuwenden. In der Hydrologie wird untersucht, wie sich Wasser bewegt und verteilt. In meiner Forschung kombiniere ich beide Felder, indem ich maschinelles Lernen für hydrologische Probleme nutze oder hydrologische Erkenntnisse verwende, um maschinelles Lernen weiterzuentwickeln“, beschreibt Assistent Professor Daniel Klotz seine interdisziplinäre Forschung. Wichtige Bereiche, in denen die so gewonnen Erkenntnisse Einsatz finden, sind die KI-gestützte Analyse von Daten, um bessere Hochwasser- oder Sturmvorhersagen zu treffen sowie Frühwarnsysteme zu erstellen.

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DIE PROFESSOR:INNEN

* Yufang Hou, Professor of Natural Language Processing:

IT:U Interdisciplinary Transformation University Austria
Mag.a Daniela Scharer, MBA
Telefon: +43 676 / 8 51 307 237
E-Mail: daniela.scharer@it-u.at

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