Rediet Abebe beschäftigt sich mit der Interaktion von Algorithmen und Ungleichheit. Dabei fokussiert sie vor alem darauf, einen Beitrag zu den mathematischen und rechnerischen Grundlagen in diesem Bereich zu leisten.
Rediet Abebes Webseite

Regina Ammicht Quinn arbeitet an Fragen der Ethik, insbesondere Fragen von Kulturethik, Ethik und Sicherheit, Technikethik, ethische Fragen digitaler Technikentwicklung und ethische Fragen von Gender-Diskursen.
Regina Ammicht Quinns Webseite

Harald Baayen interessiert sich für Wörter, deren innere Strukturen, Bedeutungen, Verteilungs­eigenschaften, und wie sie im Sprachverständnis und der Sprachproduktion verarbeitet werden.
Harald Baayens Webseite

Cluster-W2-Professur "Data Science und Maschinelles Lernen"
Robert Bamler entwickelt Näherungsmethoden, die bayesianische Inferenz auf großen Datensätzen und in aussagekräftigen statistischen Modellen ermöglichen.
Robert Bamlers Webseite

Christoph Bareither arbeitet im Feld der Digitalen Anthropologie. Er interessiert sich für „Kulturen der künstlichen Intelligenz“ sowie die Transformation von Mensch-Technik-Beziehungen im Kontext maschinellen Lernens.
Christoph Bareithers Webseite

Leiter der unabhängigen Forschungsgruppe "Mathematical and Computational Population Genetics"
Franz Baumdickers Forschung konzentriert sich auf mathematische Modelle für die Evolution von Mikroben. Seine Gruppe untersucht, wie maschinelles Lernen phylogenetische Informationen in der Populationsgenetik nutzen kann.
Franz Baumdickers Webseite

Cluster Sprecher
Philipp Berens entwickelt Algorithmen zur Analyse multimodaler Daten in den Neurowissenschaften und der klinischen Diagnostik.
Philipp Berens Webseite

Matthias Bethge untersucht mittels mathematischer Methoden und psychophysikalischer Experimente die Bildverarbeitung und ihre neuronalen Grundlagen im menschlichen Gehirn.
Matthias Bethges Webseite 

Martin Biewen nutzt statistische und ökonometrische Methoden, um empirische Fragen der Arbeitsmarktökonomik, Bildungsökonomik und Sozialpolitik zu untersuchen.
Martin Biewens Webseite

Michael Blacks Forschung umfasst die Bereiche Computer Vision, maschinelles Lernen und Grafiken, wobei der Schwerpunkt auf der Datenver­arbeitung und dem Verständnis von Bewegungen durch Videoanalyse liegt.
Michael Blacks Webseite

Holger Brandt entwickelt statistische Methoden an der Schnittstelle von Psychometrie und Machine Learning mit dem Fokus auf intensive Längsschnittdaten und der Identifikation kausaler Prozessvariablen.
Holger Brandts Webseite

Wieland Brendel untersucht, wie maschinelle Sehsysteme ein ähnlich robustes und generalisierbares Verständnis ihrer Umwelt erlernen können wie Menschen.
Wieland Brendels Webseite

Martin Butz arbeitet an der neurokognitiven Modellierung der menschlichen und künstlichen Intelligenz, einschließlich deren Entwicklung.
Martin Butz' Webseite​​​​​​​

Manfred Claassen nutzt maschinelles Lernen zur Analyse von Einzelzell-Daten im Kontext von Krebs- und immunologischen Erkrankungen.
Manfred Claassens Webseite

Peter Dayan beschäftigt sich mit neuronalem Reinforcement Learning und untersucht die computationalen, verhaltensbezogenen und neuronalen Substrate von Entscheidungsprozessen.
Peter Dayans Webseite

Die AG Geophysics fokusiert sich auf klimarelevante Prozesse auf Eisschilden und in terrestrischen Gebieten. Dazu nutzen wir luft- und bodengestützte Georadar,  Radarinterferometrie, GNSS, numerische Modellierung und Datenintegration.
Reinhard Drews Webseite

Stephan Eckstein arbeitet an der Schnittstelle zwischen Wahrscheinlichkeitstheorie und maschinellem Lernen, mit einem Fokus auf statistischen Distanzen und effizienten Rechenmethoden.
Stephan Ecksteins Webseite

Leiterin der Early Career Forschungsgruppe "Automatisiertes Maschinelles Lernen für die Wissenschaft"
Katharina Eggensperger verfolgt das Ziel, durch automatisiertes Maschinelles Lernen die Anwendung von Maschinellem Lernen einfacher und effizienter zu machen.
Katharina Eggenspergers Webseite

Carsten Eickhoff arbeitet an automatisiertem Textverständnis, Textgenese und deren Rolle in medizinischen Entscheidungsprozessen.
Carsten Eickhoffs Webseite

Michèle Fincks Forschung konzentriert sich auf Recht und künstliche Intelligenz mit besonderem Schwerpunkt auf Daten(schutz)recht und Governance.
Michèle Fincks Webseite

Michael Franke erforscht mithilfe von daten-getriebener Modellierung, wie Menschen Sprache flexibel, innovativ und kontextabhängig generieren und verstehen.
Michael Frankes Webseite

Volker Franz interessiert sich für die Verarbeitung visueller Information beim Menschen und dafür, wie diese Information verwendet wird, um motorische Handlungen oder kognitive Aufgaben zu bewältigen. Er arbeitet zudem an methodischen und statistischen Fragen und interessiert sich für die Anwendung statistischer Methoden und ML zur besseren Beantwortung dieser wissenschaftlichen Forschungsfrage.
Volker Franz' Webseite

Andreas Geiger arbeitet an der Schnittstelle von Computer Vision, maschinellem Lernen und Robotik.
Andreas Geigers Webseite

Leiter der unabhängigen Forschungsgruppe "Epistemologie und Ethik des Maschinellen Lernens"
Konstantin Genin interessiert sich für lerntheoretische Ansätze zu Fragen der Ethik und Methodik der Statistik und des maschinellen Lernens.
Konstantin Genins Webseite

Martin Giese erforscht die neuronale Modellierung von High-Level-Vision und motorischer Kontrolle, Methoden des maschinellen Lernens zur Darstellung und Animation von Gesichts- und Körperbewegungen sowie biomedizinische Anwendungen in der Neurologie und Psychiatrie.
Martin Gieses Webseite

Leiter der unabhängigen Forschungsgruppe "Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften"
Bedartha Goswamis Forschung verfolgt das Ziel, Klimaprozesse zu untersuchen und die Komplexität von Klimasystemen mit Tools und Techniken aus dem Bereich des maschinellen Lernens zu erschließen.
Bedartha Goswamis Webseite

Anna Gumpert erforscht die Auswirkungen von Digitalisierung auf Unternehmen und ihre Beschäftigten und legt dabei einen besonderen Schwerpunkt auf das Verständnis der ökonomischen Mechanismen, die den Effekt neuer digitaler Technologien treiben.
Anna Gumperts Webseite

Moritz Hardt erforscht die wissenschaftlichen Grundlagen des maschinellen Lernens und der algorithmischen Entscheidungsfindung mit einem Schwerpunkt auf sozialen Fragen.
Moritz Hardts Webseite

Tobias Hauser untersucht die neuronalen Mechanismen, welche psychischen Erkrankungen zugrunde liegen, wie bspw. der Zwangsstörung. Er kombiniert dabei bildgebende Verfahren mit pharmakologischen Untersuchungen und mathematischer Modellierung bei Kindern und Erwachsenen, mit und ohne psychische Störungen.
Tobias Hausers Webseite

Matthias Hein arbeitet an theoretischen Garantien für Algorithmen des maschinellen Lernens, mit dem Ziel von robusten, sicheren und erklärbaren Lernverfahren.
Matthias Heins Webseite

Philipp Hennig entwickelt Algorithmen für und als lernende Maschinen.
Philipp Hennigs Webseite​​​​​​​

Gerhard Jäger forscht an der Modellierung von Sprachenvielfalt und Sprachwandel unter Verwendung von maschinellem Lernen und Bayes'scher statistischer Inferenz.
Gerhard Jägers Webseite

Tobias Kaufmann wendet rechengestützte Methoden auf bildgebenden Daten des Gehirns und Genetikdaten an, um ein besseres Verständnis der Pathophysiologie psychischer Erkrankungen zu erlangen.
Tobias Kaufmanns Webseite

Augustin Kelava beschäftigt sich mit Psychometrie, der Schätzung von semi- und nichtparametrischen latenten Strukturgleichungsmodellen und der Regularisierung in Bayes'schen Modellen.
Augustin Kelavas Webseite

Charles leitet die Implementierung von arbeitsintegrierten Learning- und Innovationsprogrammen bei AIMS, um neue, auf die Bedürfnisse der Industrie ausgerichtete Programme zur Kapazitätsentwicklung zu gestalten und AIMS-Absolventen beim Übergang in die Arbeitswelt, ins Unternehmertum und in weiterführende Bildungswege zu unterstützen.
Charles Mberi Kimpolos Webseite

Michael Knaus interessiert sich für Methoden des maschinelles Lernen zur Schätzung kausaler Effekte und deren Anwendung in der empirischen Wirtschaftswissenschaft.
Michael Knaus' Webseite

Dmitry Kobak arbeitet an Algorithmen für unüberwachtes und selbstüberwachtes Lernen und an Anwendungen in der Neurowissenschaft und der Datenwissenschaft.
Dmitry Kobaks Webseite

Oliver Kohlbacher konzentriert sich auf Forschung in der Analyse von Omics-Daten (Genomics, Proteomics, Metabolomics), strukturelle Bioinformatik und computergestützte Immunomics.
Oliver Kohlbachers Webseite​​​​​​​

Hilde Kuehne beschäftigt sich in ihrer Forschung mit allem, was mit dem Verständnis von Videos zu tun hat, insbesondere mit Lernen ohne Labels und multimodalem Videoverständnis.
Hilde Kuehnes Webseite

Thomas Küstner arbeitet an KI-basierten Lösungen für multiparametrische und multimodale medizinische Bildgebung in der Aufnahme und Rekonstruktion sowie an der automatisierten Analyse klinischer und epidemiologischer Studien. Seine Arbeit konzentriert sich insbesondere auf MR-basierte Bewegungsbildgebung, -korrektur und -rekonstruktion sowie die Verwendung von KI in der MRT.
Thomas Küstners Webseite

Hendrik Lensch arbeitet an der gesamten Bildakquisitions- und -verarbeitungspipeline von der Aufnahme über die Analyse bis zur  Erzeugung und Darstellung realistischer 3D-Modelle. 
Hendrik Lenschs Webseite​​​​​​​

Igor Lesanovsky befasst sich mit der Quantenmechanik offener und geschlos­sener Vielteilchensysteme und interessiert sich für die theoretische Unter­suchung kollektiver Phänomene, wie sie z.B. an Phasenübergängen auftreten.
Igor Lesanovskys Webseite​​​​​​​

Anna Levina möchte mit Hilfe mathematischer Methoden und physikalischer Modelle die Prinzipien der neuronalen Selbstorganisation im Gehirn aufdecken.
Anna Levinas Webseite

Zhaoping Li interessiert sich für visuelle und olfaktorische Informationsverarbeitung im Gehirn und verwandten Themen wie neuronale Netzwerke und Informationstheorie.
Zhaoping Lis Webseite

Leiterin der unabhängigen Forschungsgruppe "ML in Nachhaltigen Energiesystemen"
Nicole Ludwig interessiert sich für die Entwicklung neuer Algorithmen des maschinellen Lernens, die ein nachhaltiges Energiesystem der Zukunft unterstützen.
Nicole Ludwigs Webseite​​​​​​​

Cluster-Sprecherin
Ulrike von Luxburgs Forschungsschwerpunkte sind die theoretischen Grundlagen und Grenzen des maschinellen Lernens.
Ulrike von Luxburgs Webseite

Cluster-W3-Professur „Maschinelles Lernen in der Wissenschaft“
Jakob Macke entwickelt Algorithmen des Maschinellen Lernens für wissenschaftliche Anwendungen.
Jakob Mackes Webseite

Georg Martius arbeitet an maschinellem Lernen für Roboter, speziell an Theorie und Praxis von Reinforcement Lernmethoden, künstlicher Neugier, Repräentationslernen und neuen tiefen Netzwerkarchitekturen.
Georg Martius' Webseite

Kristof Medings Forschungsinteresse verbindet datengestützte Methoden des maschinellen Lernens mit rechtswissenschaftlicher Forschung, um die Interaktion von Informatik und Recht besser zu verstehen.
Kristof Medings Webseite

Celestine Mendler-Dünner erarbeitet Grundlagen des maschinellen Lernens mit Schwerpunkt auf socialen Aspekten und der Rolle von Algorithmen in unserer Gesellschaft.
Celestine Mendler-Dünners Webseite

Detmar Meurers arbeitet an empirisch ergiebigen, sprachwissenschaftlich aufschlussreichen Modellen der menschlichen Sprache, v.a. im Kontext des Sprachenlernens und in der ökologisch validen, lebensnahen Bildung.
Detmar Meurers' Webseite

Sven Nahnsen ist Direktor des Zentrums für Quantitative Biologie (QBiC). Die Entwicklung von Data-Science-Methoden für die biomedizinische Forschung ist sein zentraler Forschungsschwerpunkt. Die technologischen Entwicklungen, insbesondere im Bereich der Hochdurchsatzmethoden (Omics) und der Bildgebung, haben zu grundlegenden Veränderungen in der Art und Weise geführt, wie biomedizinische Forschung durchgeführt wird. Sie haben aber auch die damit verbundenen Erwartungen von Patienten, Forschenden und anderen Interessengruppens deutlich erhöht. Unser Ziel ist es, durch Schaffung von Schnittstellen zwischen den heterogenen Datenrepositorien Big (FAIR) Data-Ökosysteme aufzubauen.
Sven Nahnsens Webseite

Kay Nieselt konzentriert sich in ihren Forschungsprojekten auf Expressionsanalysen und RNA-Bioinformatik; ihre Gruppe hat Algorithmen und Softwaresysteme zur Analyse von Microarray- und RNAseq-Daten entwickelt.
Kay Nieselts Webseite

Martin Oettel beschäftigt sich mit Statistischer Physik und nutzt maschinelles Lernen zur Analyse von Simulationsdaten und der Konstruktion von Dichtefunktionalen.
Martin Oettels Webseite

Dominik Papies nutzt moderne ökonometrische Methoden und ein breites Portfolio an Datensätzen, um die Auswirkungen von Digitalisierung und neuer Technologien auf Märkte, Verbraucher und Geschäftsmodelle zu untersuchen.
Dominik Papies' Webseite

Nico Pfeifer forscht an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Medizin, wobei er sich vorranging mit verzerrten, heterogenen Multiview-Daten beschäftigt und erklärbare Modelle liefert.
Nico Pfeifers Webseite​​​​​​​

Gerard Pons-Moll's Ziel ist es, Maschinen darauf zu trainieren, die 3D-Welt anhand visueller Beobachtungen wahrzunehmen und darzustellen, und digitale Menschen zu entwickeln, die wie echte Menschen aussehen und sich so verhalten.
Gerard Pons-Molls Webseite
 

Kira Rehfeld erforscht Stabilität und Dynamik des Erdsystems über Zeit- und Raumskalen hinweg, mit dem Ziel Klimamodelle zu verbessern und nachhaltige Entwicklung zu ermöglichen.
Kira Rehfelds Webseite

Kerstin Ritter nutzt maschinelle Lernverfahren, um die Gesundheit des Gehirns anhand verschiedener Datentypen, wie klinischer, behavioraler und neurobildgebender Daten, zu beurteilen.
Kerstin Ritters Webseite

Samira Samadi untersucht die menschlichen Aspekte des maschinellen Lernens und nutzt ihre Ergebnisse, um KI-Systeme zu entwickeln, die die Fähigkeiten des Menschen effizient und ethisch vertretbar ergänzen, anstatt sie zu ersetzen.
Samira Samadis Webseite

Andreas Schilling arbeitet auf den Gebieten Computer Vision und Bildverarbeitung und interessiert sich besonders für neue Computer-Vision-Architekturen, die sich am menschlichen Sehen orientieren, sowie für Modelle für die medizinische Bildverarbeitung.
Andreas Schillings Webseite (momentan nicht erreichbar)

Bernhard Schölkopf widmet sich dem Maschinellen Lernen und der Kausalen Inferenz, wesentlichen Teilgebieten der modernen Künstlichen Intelligenz.
Bernhard Schölkopfs Webseite

Thomas Scholten untersucht mit Hilfe von maschinellem Lernen, Geostatistik und großflächigen Feldexperimenten, welche Rolle Böden für die Umwelt und den Menschen spielen.
Thomas Scholtens Webseite

Frank Schreiber interessiert sich für die Physik der molekularen und biologischen Materie unter Einsatz komplementärer Methoden, vor allem Streuung.
Frank Schreibers Webseite

Wolfgang Spohn interessiert sich für formale Erkenntnistheorie, Wissenschaftstheorie und die Theorie der Rationalität und konzentriert sich insbesondere auf kausale Inferenz und die Repräsentation von Unsicherheit.
Wolfgang Spohns Webseite​​​​​​​

Thomas Thiemeyer beschäftigt sich mit der gesellschaftlichen Relevanz von Künstlicher Intelligenz und hat sich insbesondere mit der Tübinger Diskussion um das Cyber Valley befasst im Rahmen der Ausstellung Cyber and the City (Februar 2023 -- Januar 2024 im Stadtmuseum Tübingen).
Thomas Thiemeyers Webseite

Daniela Thorwarth nutzt Maschinelles Lernen zur Automatisierung von Prozessen und zur Analyse von Bildgebungs- und Therapiedaten im Bereich der Strahlentherapie von Krebserkrankungen.
Daniela Thorwarths Webseite

Sonja Utz möchte mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens die Nutzung sozialer Medien (und deren Auswirkung) verstehen.
Sonja Utz' Webseite

Leiterin der unabhängigen Forschungsgruppe "Lebenslanges Reinforcement Learning"
Claire Vernade untersucht Probleme des interaktiven maschinellen Lernens, bei denen Feedbackschleifen und Langzeitfolgen der Handlungen berücksichtigt werden müssen, um Agenten zu trainieren.
Claire Vernades Webseite

Als Rechtswissenschaftlerin befasst sich Alina Wernick mit der Schnittstelle von Recht, Technologie, Gesellschaft , und den Grundlagen des Immaterialgüterrechts. Ihre Forschung konzentriert sich auf die Frage, wie rechtliche Rahmenbedingungen die Entwicklung und Innovation von verantwortungsvollen und vertrauenswürdigen KI-Systemen unterstützen können, die die Menschenrechte wahren.
Alina Wernicks Webseite

Felix Wichmann untersucht die menschliche visuelle Perzeption und Kognition durch Kombination von psychophysischen Experimenten mit Computermodellierung und maschinellem Lernen.
Felix Wichmanns Webseite​​​​​​​

Bob Williamsons Ziel ist es, ein neues wissenschaftliches Verständnis dafür zu schaffen, wie sozio-technische Systeme, die Technologien des maschinellen Lernens beinhalten, verstanden, analysiert, verbessert und verwaltet werden können.
Bob Williamsons Webseite​​​​​​​

Thomas Wolfers möchte Menschen mit komplexen gesundheitlichen Problemen helfen, indem er Ansätze entwickelt, die sich auf das Individuum konzentrieren und nicht auf die Krankheit als Kategorie. Konkret untersucht er versteckte Faktoren, die zur psychischen Gesundheit beitragen, indem er ML-Methoden für hochdimensionale und multimodale Datensätze entwickelt und anwendet.
Thomas Wolfers' Webseite

Leiter der unabhängigen Forschungsgruppe  "Human and Machine Cognition"
Charley Wu untersucht die spezifischen Verknüpfungen und kognitiven Algorithmen, die Menschen nutzen, um Zusammenhänge verständlich zu machen. In seiner Arbeit versucht er, die Lücke zwischen menschlichem und maschinellem Lernen zu verringern.
Charley Wus Webseite

Christiane Zarfl kombiniert Feld- und Laborarbeiten mit mathematischer Modellierung, um die Auswirkungen des Menschen auf Fließgewässer zu untersuchen und zugrundeliegende Prozesse und Zusammenhänge besser zu verstehen - als Grundlage für ein nachhaltiges Gewässermanagement.
Christiane Zarfls Webseite

Andreas Zell interessiert sich für Algorithmen des maschinellen Lernens und deren Anwendungen, autonome mobile Roboter, Sensorintegration und Robot Vision.
Andreas Zells Webseite