Zukunftsfeld Mathematik
Wo Mathematikerinnen und Mathematiker arbeiten und forschen
Dienstag, 3. September 2024, 9-12:15 Uhr
Universität, Hörsaalgebäude (Keksdose)
Der technische Fortschritt, der unser tägliches Leben bestimmt, ist ohne Mathematik nicht denkbar. Trotzdem ist vielen Menschen nicht bewusst, dass Mathematik fast überall eine Rolle spielt. Der Bedarf an Mathematikerinnen und Mathematikern ist groß — nicht nur wegen ihrer mathematischen Kenntnisse, sondern oft auch wegen ihrer herausragenden analytischen Fähigkeiten.
Unser Ziel ist es deshalb, interessierten Schülerinnen und Schülern einen Einblick in das breite, vielfältige und zukunftsträchtige Berufsfeld der Mathematikerin und des Mathematikers zu geben. Mathematik ist mehr als Zahlen und Rechnen!
Wir setzen die Reihe „Zukunftsfeld Mathematik“ fort und haben in diesem Jahr den Fokus auf die Schnittstelle der KI in medizinischer und industrieller Anwendung. Damit bieten wir vielen Schülerinnen und Schülern die Gelegenheit, spannende Einblicke in die Mathematik zu bekommen und in den persönlichen Austausch mit den Vortragenden zu gehen.
Programmübersicht 2024
09.00 Uhr Begrüßung
Prof. Dr. Michal Kucera, Konrektor
für Forschung und Transfer,
Uni Bremen
Dr. Hanne Ballhausen, meerMINT,
Universität Bremen
Dr. Matthias Knauer,
#MOIN, Universität Bremen
09.20 Uhr KI in der Pathologie – Leben
retten mit Industriemathematik
Dr. Max Schmidt, aisencia GmbH
10.00 Uhr Mathestudium an der Universität
Bremen
10.15 Uhr Pause
10.45 Uhr Interview mit Studierenden
11.15 Uhr Die Nutzung Künstlicher Intelligenz
in der Industrie
Dr. Theresa Bick, Deepshore GmbH
11.45 Uhr abschließende Umfrage und
Verabschiedung
12.15 Uhr Ende des Vortragsteils der
Veranstaltung
Die Vorträge
Wir freuen uns, dass wir wieder engagierte Mathematiker*innen für Beiträge zum Zukunftsfeld gewinnen konnten. Wir bedanken uns bei ihnen, dass sie sich trotz ihrer beruflichen Verpflichtungen die Zeit nehmen und die Bedeutung der Mathematik für eine Vielzahl praktischer Fragestellungen vorstellen.
KI in der Pathologie – Leben retten mit Industriemathematik
Die Pathologie untersucht Gewebeproben auf krankhafte Veränderungen und ist damit der heutige Goldstandard für den Nachweis vieler Krebserkrankungen. Eine stetig steigende Probenzahl bei immer weniger Pathologinnen und Pathologen bedroht jedoch zunehmend die Diagnosekapazität. Hier kann künstliche Intelligenz, angetrieben durch industriemathematische Verfahren, der Pathologie effektiv unter die Arme greifen und gleichzeitig die Diagnosequalität weiter steigern. Die Mathematik hilft hier u.a. dabei die Herausforderungen für den Einsatz von KI in der Pathologie durch die wenigen, aber großen Bilddaten zu meistern und ein Verständnis für die Denkweise der KI zu schaffen. Ein Aspekt, der für den Einsatz von KI in immer mehr Bereichen extrem wichtig wird.
Dr. Max Schmidt kommt aus dem Bremer Umland und absolvierte 2018 seinen Master im Fach Technomathematik an der Uni Bremen. Daran knüpfte er eine Promotion zur Verbindung von mathematischen Modellen mit KI-basierten Methoden für medizinische Anwendungen an. In dieser Zeit wuchs seine Begeisterung für den Transfer von mathematischen Forschungsergebnissen in die Industrie. Zusammen mit seinen Kollegen Daniel, Jean und Prof. Maaß gründete er daher nach der Promotion das Start-Up aisencia aus, um die Forschungsergebnisse zum Einsatz von KI in der Pathologie zu einem echten Produkt weiterzuentwickeln. Bei aisencia ist er seit 2023 einer der Geschäftsführer und leitet den Forschungsbereich. Mit Hilfe von industriemathematischen Methoden entwickelt er hier mit dem Team die KI weiter, um in Zukunft Krebs und andere Erkrankungen in Gewebeproben noch besser diagnostizieren zu können.
Die Nutzung Künstlicher Intelligenz in der Industrie
Künstliche Intelligenz ist mittlerweile in aller Munde - Ende 2022 hat das beeindruckend leistungsstarke Modell ChatGPT3.5 von OpenAI allen vor Augen geführt, dass es sich hier um mehr als einen vorübergehenden Hype handelt. Wir werden darüber sprechen, wie Methoden der künstlichen Intelligenz bei Unternehmen zum Einsatz kommen, um Probleme zu lösen und Prozesse für Mitarbeitende leichter zu gestalten. Dabei sprechen wir auch über besondere Herausforderungen bei dem Einsatz und wie hier ein mathematisches Verständnis unerlässlich ist. Ein besonderes Augenmerk legen wir dabei auf die benötigte Rechenleistung von KI-Modellen und darüber, wie dies mit dem Thema Datenschutz zusammenhängt.
Dr. Theresa Bick studierte Mathematik mit Nebenfach Informatik an der Universität Bremen. 2017 schloss sie ihre Promotion in der Meteorologie an der Universität Bonn ab, wobei sie sich auf statistische Verfahren konzentrierte, die in der numerischen Wettervorhersage eingesetzt werden. Nach ihrer Promotion begann sie ihre berufliche Laufbahn bei WetterOnline in Bonn und entwickelte Algorithmen zur Analyse meteorologischer Daten für die Wettervorhersage. Danach arbeitete sie am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in Sankt Augustin, wo sie eine auf künstlicher Intelligenz basierende Technologie zur Qualitätsprüfung in der Produktion mittels Computer Vision entwickelte. Seit 2024 ist sie bei Deepshore in Hamburg tätig und unterstützt dort das Machine-Learning-Team. Ihre Motivation besteht darin, intelligente Algorithmen für die Praxis und reale Anwendungen bei Kunden nutzbar zu machen.
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