WG 1: Technological Enablers and Data Science

The greatest progress in Artificial Intelligence has been currently made in the field of machine learning. This new knowledge - in combination with extensive data sets and high computing capacity - has become a key economic factor in various areas of science and industry. Data science comprises the entire process of data management: curating, cleansing, analysing and saving data are part of this special procedure. New forms of learning have evolved over the previous years, such as creating and using new knowledge-based systems, analysing given databases (e.g. for recommendation systems), learning from large data streams and using the acquired knowledge in real time.

Topics and Organisation of the Working Group

The working group examines the technological principles and enablers of self-learning systems. It fulfils a cross-sectoral function for the entire platform and provides key impetus to all the other working groups.

Ute Schmid

Volker Tresp

Members of the Working Group

  • Prof. Dr. Ulf Brefeld
  • Leuphana University Lüneburg
  • Dr. Carl-Helmut Coulon
  • INVITE GmbH
  • Dr. Wolfgang Ecker
  • Infineon Technologies AG
  • Dr. Tim Gutheit
  • Infineon Technologies AG
  • Prof. Dr. Kristian Kersting
  • Technical University (TU) of Darmstadt
  • Dr. Markus Kohler
  • SAP SE
  • Prof. Dr. Stefan Kramer
  • Johannes Gutenberg University Mainz
  • Prof. Dr. Gitta Kutyniok
  • Ludwig-Maximilians-Universität München
  • Prof. Dr. Marius Lindauer
  • Leibniz University Hannover
  • Prof. Dr.-Ing. Alexander Löser
  • Berliner Hochschule für Technik
  • Prof. Dr. Ulrike von Luxburg
  • University of Tübingen
  • Prof. Dr. Volker Markl
  • Technische Universität Berlin
  • Prof. Dr. Katharina Morik
  • TU Dortmund University
  • Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
  • Technische Universität Berlin
  • Prof. Dr. Wojciech Samek
  • Fraunhofer Institute for Telecommunications, Heinrich Hertz Institute
  • Prof. Dr. Kai-Uwe Sattler
  • Ilmenau University of Technology
  • Phillip Schlunder
  • daibe UG
  • Dr. Harald Schöning
  • Software AG
  • Dr. Jack Thoms
  • German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)
  • Dr. Jilles Vreeken
  • Helmholtz Center for Information Security (CISPA) / Max Planck Institute for Informatics
  • Prof. Dr.-Ing. Gerhard Weikum
  • Max Planck Institute for Informatics
  • Prof. Dr. Stefan Wrobel
  • Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems IAIS

We have received written consent from the listed persons for the publication of their data in accordance with the DSGVO. This list of members is an excerpt and will be completed continuously.

Key Questions for the Working Group

  • What are the most important research areas for Artificial Intelligence, Machine Learning and Data Science? Which potential do they hold for disruptive applications?
  • What are the strengths and weaknesses within German AI-research?
  • How can we improve education for researchers and skilled employees for Machine Learning and Data Science?
  • Which research expertise is required for application?
  • How can we accelerate the transfer from successful research to application? Which factors could be obstructive?

Results and Contributions of the Working Group

A comprehensive overview of all results and contributions of the working group available in German can be found here.

  • Publications

  • Expertise

  • Videos (German)

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Coordination of the Working Group at the Managing Office: Maximilian Hösl