Cluster-Mitglieder


Der Cluster "Maschinelles Lernen" umfasst derzeit 69 Mitglieder.

Es besteht die Möglichkeit, neue Mitglieder aufzunehmen.
Informationen zum Aufnahmeverfahren gibt die Geschäftsstelle des Clusters.

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A

Regina Ammicht Quinn

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

B

Harald Baayen

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

Robert Bamler

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

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

Franz Baumdicker

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

Christian Baumgartner

Leiter der unabhängigen Forschungsgruppe "Maschinelles Lernen in der medizinischen Bildanalyse"
Christian Baumgartners Forschung befindet sich an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und automatisierter medizinischer Bildverarbeitung mit dem Ziel, sicher und robust klinische Informationen zu gewinnen.
Christian Baumgartners Webseite

Philipp Berens

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

Matthias Bethge

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

Martin Biewen

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

Michael Black

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

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

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

Martin Butz

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

C

Manfred Claassen

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

D

Peter Dayan

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

Reinhard Drews

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

E

Stephan Eckstein

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

Katharina Eggensperger

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.

Carsten Eickhoff

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

F

Michèle Finck

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

Michael Franke

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

Volker Franz

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

G

Andreas Geiger

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

Konstantin Genin

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

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

Bedartha Goswami

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

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

H

Moritz Hardt

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

Tobias Hauser

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

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

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

J

Gerhard Jäger

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

K

Tobias Kaufmann

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

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

Michael Knaus

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

Michael Knaus' Webseite

Oliver Kohlbacher

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

Thomas Küstner

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

L

Hendrik Lensch

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

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

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

Zhaoping Li

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

Nicole Ludwig

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​​​​​​​

Ulrike von Luxburg

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

M

Jakob Macke

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

Georg Martius

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

Celestine Mendler-Dünner

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

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

N

Kay Nieselt

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

O

Martin Oettel

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

P

Dominik Papies

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

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

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
 

R

Kira Rehfeld

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

S

Samira Samadi

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

Bernhard Schölkopf

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

Thomas Scholten

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

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

Wolfgang Spohn

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​​​​​​​

T

Álvaro Tejero-Cantero

Cluster Core Facility "Machine Learning ⇌ Science Colaboratory"
Álvaro Tejero-Cantero leitet das ml ⇌ science colab. Er konzentriert sich auf reproduzierbares ML für die Natur- und Geisteswissenschaften. Sein Interesse gilt der Inferenz von mechanistischen Modellen und erforschbaren Erklärungen von Algorithmen des ML.
Álvaro Tejero-Canteros Webseite

Thomas Thiemeyer

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 (11.2.2023 bis 21.1.2024 im Stadtmuseum Tübingen)

Thomas Thiemeyers Webseite

Daniela Thorwarth

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

U

Sonja Utz

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

V

Claire Vernade

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

W

Felix Wichmann

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

Robert C. Williamson

W3-Professur "Foundations of Machine Learning"
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

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

Charley Wu

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

Z

Christiane Zarfl

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

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