Wie viele Trainingsdaten braucht eine Künstliche Intelligenz (KI), damit sie zu ausreichend sicheren Aussagen kommen kann? Wie lange muss ein Magnetresonanztomograph (MRT) messen, damit das System genügend Daten für eine verlässliche Bildgebung hoher Qualität hat?
Das sind keineswegs simple Fragen, auch wenn die Entwicklung solcher Systeme starke Fortschritte macht. Doch was das theoretische Fundament solcher datenwissenschaftlichen Themen angeht, gibt es zahlreiche entscheidende Aspekte, die bei Weitem noch nicht vollständig geklärt sind.
Shahar Mendelson ist einer der weltweit führenden Experten für die Mathematik der Datenwissenschaft und ihre grundlegenden Fragen. Jetzt ist er nach der Nominierung durch die LMU mit einer prestigeträchtigen Alexander von Humboldt-Professur ausgezeichnet worden.
„Diese Alexander von Humboldt-Professur – der höchstdotierte deutsche Wissenschaftspreis – unterstreicht einmal mehr die Attraktivität der LMU als Ort bahnbrechender Forschung und internationaler Zusammenarbeit“, sagt LMU-Präsident Matthias Tschöp. „Wir gewinnen mit Shahar Mendelson einen international herausragenden Mathematiker für den Wissenschaftsstandort München, denn seine Forschung steht für wissenschaftliche Exzellenz auf höchstem internationalem Niveau. Wir freuen uns darauf, ihn in München willkommen zu heißen!“
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„Shahar Mendelson ist einer der profiliertesten Mathematiker seiner Generation“, erklärt Francesca Biagini, Vizepräsidentin der LMU für Mathematik, Informatik, Statistik sowie Internationales und ebenfalls Mathematikerin. „In seinen Forschungen verbindet Mendelson grundlegende theoretische Fragestellungen mit innovativen methodischen Ansätzen und eröffnet damit neue Perspektiven für die internationale Spitzenforschung. Das ergänzt unser Profil in der Mathematik aufs Beste.“
Mit der Alexander von Humboldt-Professur wollen die gleichnamige Stiftung und das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt weltweit umworbene Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler für eine langfristige Forschungstätigkeit nach Deutschland holen. Sie ist mit bis zu zehn Millionen Euro auf sieben Jahre dotiert.
Durch die Förderung kann die LMU nun die Verhandlungen abschließen und Mendelson als Professor an das Mathematische Institut berufen. Mendelson gilt der LMU als „idealer Kandidat“, geradezu als „Schlüsselfigur“, um die Forschung zu den mathematischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), einen zentralen Schwerpunkt der Universität, weiter auszubauen.
Shahar Mendelson: eine herausragende wissenschaftliche Karriere
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Professor Shahar Mendelson | © LMU / Manu Theobald
Seit über drei Jahrzehnten veröffentlicht Mendelson wegweisende Arbeiten, die weitreichende Auswirkungen auf das maschinelle Lernen, die hochdimensionale Statistik und verwandte Aspekte der Signalverarbeitung haben. Er hat grundlegende Probleme von maschinellem Lernen und Datenwissenschaft in Fragen der hochdimensionalen Geometrie übersetzen können. Damit hat er die Theorie beider Felder befruchtet und dank des von ihm eingeführten geometrischen Blickwinkels einige der schwierigsten, seit Langem offenen Probleme der mathematischen Datenwissenschaft gelöst.
Mendelson ist Mitglied der Australischen Akademie der Wissenschaften und derzeit Lehrstuhlinhaber am Department of Mathematics der Texas A&M University, USA. Weitere Stationen seiner wissenschaftlichen Karriere waren Professuren an der Australian National University, Canberra, am Technion – Israel Institute of Technology, wo er auch seinen Ph.D. gemacht hatte, an der Sorbonne Université, Paris, Frankreich, und an der University of Warwick, Großbritannien.
Mendelson soll die Forschung zu den theoretischen Fragen der KI an der LMU in der reinen Mathematik verankern. Er soll in den Fachbereich Mathematik, das Munich Center for Machine Learning (MCML) und den AI-HUB@LMU sowie in geplante Initiativen wie ein DFG-Graduiertenkolleg integriert werden.
Ohne Mathematik jedenfalls, so heißt es im Nominierungskonzept der LMU, sei es unmöglich, die Kernprinzipien zu verstehen, die KI-Technologien funktionieren lassen. Dieses Verständnis aber sei von größter Bedeutung nicht nur für mittel- und langfristige Fortschritte. Es sei auch unerlässlich dafür, dass strenge Garantien für Zuverlässigkeit und Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen möglich würden – und sich so das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Technologien gewinnen lasse.