DAAD-Postdoc-AI-Tour: KI-Talente für Deutschland

Wie funktioniert das menschliche Gehirn? Wie entstehen aus dem hochkomplexen Zusammenspiel unzähliger Neuronen typische Muster, die wir als Gerüche, Töne oder Bilder wahrnehmen? Wie in vielen anderen Gebieten hilft Künstliche Intelligenz auch in den Neurowissenschaften zunehmend dabei, Antworten auf komplexe Fragen zu finden. Mit Hilfe von KI-Technologie lassen sich zum Beispiel biologisch immer noch schwer zu verstehende Vorgänge auf neuronaler Ebene inzwischen so gut modellieren, dass Vorhersagen tatsächlich möglich werden.

Auf diesem Gebiet forscht Martin Schrimpf, PhD-Student am renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT). Die Idee ist, sich auf die sogenannten Spikes zu konzentrieren, jene elektrischen Impulse, über die der Informationsaustausch zwischen Neuronen stattfindet. „Das Faszinierende ist: Über die Kontrolle der Spikes ist es letztlich auch möglich, unmittelbar auf den visuellen Wahrnehmungsapparat einzuwirken“, sagt Martin Schrimpf.

Astronomische Jahresgehälter

Mit seinem Forschungsfeld, seinem renommierten Arbeitgeber und einer ansehnlichen Liste an Veröffentlichungen reiht sich Martin Schrimpf ein in die Riege jener jungen KI-Talente, die von Universitäten und Industrie gerade so heftig umworben werden wie in kaum einem anderen Bereich. Für ein Land wie Deutschland, das selbst den Anspruch hat, KI-Forschung auf Top-Niveau zu betreiben, ist das eine Herausforderung. „Wir haben gerade große Probleme, unsere Postdoc-Stellen zu besetzen“, berichtet Dr. Daniel Cremers, Professor für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz an der Technischen Universität München (TUM).

Die Ursache liege vor allem bei den astronomischen Gehältern aus dem Big-Tech-Umfeld, mit denen die besten Doktorandinnen und Doktoranden bereits vor oder spätestens nach ihrem Abschluss regelrecht von den Universitäten weggelockt werden, so Cremers. „Wir sprechen hier von einer halben Millionen Dollar Gehalt im Jahr. Das ist natürlich deutlich mehr als an deutschen Unis für Postdoc-Anstellungen tariflich möglich ist.“ Was können Hochschulen und Forschungseinrichtungen also tun, um junge Talente nach Deutschland zu locken? Ein erster wichtiger Schritt ist, Talente auf die hohe Qualität des Forschungsstandortes Deutschland aufmerksam zu machen. „Wir können im Bereich KI nämlich durchaus mithalten mit den Elite-Unis weltweit“, sagt Daniel Cremers.

Hohe Forschungsqualität in Deutschland

Genau dies ist das Ziel von Postdoc-NeT-AI, einer durch den DAAD organisierten Netzwerktour für junge KI-Forscherinnen und -Forscher, die im November 2020 zum ersten Mal stattfand – Corona-bedingt leider als virtuelles Format, wie Programmleiter Luca Wettlaufer bedauert. „Allerdings konnten wir dadurch auch eine Vielzahl persönlicher Gespräche zwischen Postdocs und deutschen Forschenden ermöglichen, die in diesem Umfang bei einer physischen Tour gar nicht umsetzbar gewesen wären.“ Bei der Auswahl der Kandidatinnen und Kandidaten habe man explizit nach hochqualifizierten Talenten Ausschau gehalten. Die teilnehmenden Forschungsinstitutionen waren bereits in die Auswahl mit eingebunden. So konnten die fast 100 Einzelgespräche zwischen Fellows und Forschenden auf das jeweilige Interesse abgestimmt werden, sagt Wettlaufer.

Während der einwöchigen virtuellen Tour hatten die insgesamt 21 Fellows die Gelegenheit, mit Vertreterinnen und Vertretern einer ganzen Reihe deutscher „KI-Hotspots“ ins Gespräch zu kommen. Nach einem ersten gemeinsamen virtuellen „Icebreaker-Event“, das den jungen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern die Gelegenheit gab, sich untereinander kennenzulernen und auszutauschen, präsentierten an jedem Tag zwei Top-Institutionen in Stuttgart, Tübingen, München und Augsburg sich selbst und die eigene Forschung. Im Anschluss war Zeit für Einzelgespräche. Während Martin Schrimpf vor allem von der hohen Forschungsqualität der Uni Tübingen beeindruckt war, begeisterte Nooshin Ghavami, Postdoc-Studentin am Kings College London, die Vielfalt des deutschen Forschungssystems.

Ghavami forscht zum Einsatz von Deep-Learning-Methoden bei bildgebenden Verfahren im medizinischen Bereich. „Wir entwickeln Anwendungen, die Ärzte dabei unterstützen, bestimmte Anomalien besser zu erkennen – vor allem, wenn sie selbst noch unerfahren sind“, sagt sie. Obwohl sie es schade fand, nicht vor Ort sein zu können, hat sich die Tour auch im virtuellen Format für sie gelohnt. „Ich habe viele deutsche Forschungsinstitute kennengelernt, von denen ich vorher noch nie gehört hatte.“

INFOKASTEN POSTDOC-NET-AI 04/2021

Die nächste AI Networking-Tour des DAAD findet vom 26. bis zum 30. April 2021 statt. Herausragende internationale Forscherinnen und Forscher im Bereich Künstliche Intelligenz erhalten die Gelegenheit, wichtige deutsche KI-Hotspots kennenzulernen und Karriereoptionen auszuloten. Der Schwerpunkt der Tour liegt auf den Bereichen Big Data, Data Analytics, Data Mining und Information Retrieval. Zu den Gastinstitutionen gehören das Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI), das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD), die Data and Web Science Group der Universität Mannheim und der Center for Artificial Intelligence and Data Science (CAIDAS) der Universität Würzburg.

Interessentierte können sich noch bis zum 8. März 2021 bewerben.

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Forschen für die Allgemeinheit

Für Diego Marcos, Postdoc an der niederländischen Wageningen Universität, lag die Stärke der Tour vor allem in den virtuellen Eins-zu-eins-Gesprächen. „Wir hatten jeweils eine halbe Stunde Zeit, mit den Projektleitenden zu sprechen. Das ist luxuriös, eine solche Gelegenheit hat man im Grunde fast nie – nicht mal auf einer Konferenz.“ Wie Nooshin Ghavami beschäftigt sich auch Diego Marcos mit KI-unterstützter Bildanalyse – allerdings im etwas grundlegenderen Sinne. „Obwohl die Systeme bei der Erkennung bestimmter Muster inzwischen sehr gut sind, machen sie trotzdem ab und zu Fehler. Und weil sie Informationen so anders verarbeiten als wir Menschen, ist es sehr schwer herauszufinden, was genau das Problem ist“, erklärt er. „Genau daran arbeite ich.“

Marcos ist bewusst, dass Interpretable oder Explainable AI, so sein Forschungsfeld im Fachjargon, auch für die Industrie interessant ist – und große Tech-Unternehmen selbst im Bereich Grundlagenforschung inzwischen mehr veröffentlichen als Universitäten. „Es fühlt sich für mich aber einfach besser an, für einen öffentlichen Auftraggeber zu arbeiten.“ 

Flexibles Recruiting

Für die talentsuchenden Professorinnen und Professoren an deutschen Universitäten mag das eine gute Nachricht sein. Wenngleich ein unmittelbares Jobangebot nicht die einzige Option bleiben muss, um junge Forschende für den Standort Deutschland zu begeistern. Dr. Zeynep Akata, Professorin an der Uni Tübingen, sieht das ganz pragmatisch. „Ich habe die Tour in erster Linie als Netzwerk-Veranstaltung wahrgenommen und nicht zwingend als Recruiting-Event für spezifische Postdoc-Stellen.“

Zeynep Akata hält das für genau den richtigen Ansatz, um flexibel reagieren zu können im „War for Talents“ am KI-Standort Deutschland. „Auf das Kennenlernen folgt vielleicht eine Kollaboration. Und auf die Kollaboration eine Bewerbung – und zwar nicht zwingend als Postdoc-Kandidat.“ So leitete sie Martin Schrimpf einige Wochen nach ihrem virtuellen Treffen eine Ausschreibung der Universität Tübingen weiter. Allerdings nicht für eine Postdoc-Stelle, sondern für eine Professur. Martin Schrimpf sagt, er könne sich sehr gut vorstellen, sich zu bewerben und nach Deutschland zurückzukehren.

Autor: Klaus Lüber

Über die Postdoc-NeT-AI Alumni

  • Martin Schrimpf Martin Schrimpf
  • Nooshin Ghavami Nooshin Ghavami
  • Diego Marcos Diego Marcos

Martin Schrimpf ist fasziniert von der Schnittstelle zwischen Neurowissenschaften und KI-Technologie. Seinen PhD absolvierte er am renommierten MIT in Boston, wo er bereits seit vier Jahren als Postdoc-Student lehrt und forscht. Für seinen weiteren Karriereweg könnte sich Schrimpf sehr gut vorstellen, nach Deutschland zurückzukehren.

Nooshin Ghavami ist Research Associate für den Bereich Deep Learning Fetal Imaging am Kings College London. Ihre berufliche Zukunft sieht sie im Bereich Lehre. Als Fussball-Fan mit Lieblingsverein Bayern München könnte sie sich sehr gut vorstellen, zumindest eine Zeit lang in der Nähe der Allianz-Arena zu forschen.

Der Arbeitsschwerpunkt von Diego Marcos liegt im Bereich Interpretable AI bei KI-gestützter Bildanalyse. Dazu forscht er aktuell als Postdoc-Student an der niederländischen Wageningen Universität. Marcos kennt Deutschland bereits gut aus seiner Zeit als Erasmus-Student. Im Sommer 2020 verbrachte er für ein Forschungsprojekt einige Zeit an der Universität Tübingen. 

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Februar 2021