HHU StartEntscheidungsfindung mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz-Forschung an der HHU

Die HHU hat sich auf die Fahnen geschrieben, den Forschungsbereich Künstliche Intelligenz und Data Science in den nächsten Jahren zu einem strategischen Profilbereich der Universität auszubauen (KI@HHU). Erster Meilenstein neben schon bestehenden Forschungsprojekten zum Thema KI ist die Etablierung der Forschungsgruppe "Entscheidungsfindung mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz", gefördert durch die Jürgen Manchot Stiftung.

Die Forschungsgruppe besteht aus drei Use Cases - Anwendungsgebieten - an deren Erforschung Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus allen fünf Fakultäten beteiligt sind. Alle Projekte verfolgen einen interdisziplinären Ansatz: Neben den fachlichen Aspekten wird immer wieder Expertise im Feld der KI-Methodik aus der Informatik einbezogen. Ebenso findet eine Reflexion der rechtlichen Aspekte durch Beteiligung der Juristen und auf philosophischer und ethischer Ebene durch die Einbeziehung von Philosophen statt.  

Neben der Umsetzung der drei KI-Projekten ist die Entwicklung einer umfassenden und fakultätsübergreifenden KI-Strategie der HHU eine zentrale Aufgabe der Forschungsgruppe.

Die Forschungsgruppe kooperiert eng mit der 2019 neue gegründeten wissenschaftlichen Einheit Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD).

Forschungsschwerpunkte

Use Case 1: Medizin
  • Clinical Reasoning und Clinical Data Intelligence: KI-basierte Prognose und Therapieentscheidungen mittels NGS-gestützter Mikrobiom, Spender- und Empfängersequenzierung bei Stammzelltransplantationen

    Im Bereich der Biomedizin sollen Methoden zur Vorhersage von Erfolgschancen und Komplikationen bei Knochenmarktransplantationen (Clinical Reasoning/Data Intelligence) entwickelt werden, die Ärzte und Ärztinnen bei Therapieentscheidungen unterstützen können.

    Im Mittelpunkt des translationalen Projektes stehen Patient/innen mit hämatologischen Neoplasien, die mit kurativer Intention eine myeloablative Hochdosistherapie mit allogener Blutstammzelltransplantation erhalten. Modellhaft geht es dabei vor allem um die Verknüpfung und Analyse von Resultaten, die mittels etablierter laborchemischer, immunzytologischer, molekularbiologischer Methoden sowie durch umfassende und neuartige Next Generation Sequencing (NGS) Technologie gewonnen werden, um für diese Daten Algorithmen zu entwickeln, die eine Abschätzung des Risikos für eine Graft-Versus-Host-Erkrankung (GVHD) erlauben. Im Sinne eines umfassenden systembiologischen Ansatzes werden dabei in kurzen Zeitintervallen – für einzelne Parameter in einem 24-Stundenintervall - eine Vielzahl von Labor- und klinischen Parametern der betreffenden Patient/innen ermittelt, welche insbesondere die unterschiedlichen Organfunktionen und deren Störungen widerspiegeln.

    Gesamtkoordination: undefinedProf. Dr. Haas

    Leitung: Prof. Dr. Haas, Prof. Dr. Pfeffer, Prof. Dr. Klau, Prof. Dr. Kollmann, Dr. Dilthey, Prof. Dr Fangerau

    Beteiligte Wissenschaftler: Prof. Dr. Borkhardt, Prof. Dr. Leuschel, Prof. Dr. Conrad, Prof. Dr. Harmeling

Use Case 2: Betriebswirtschaftslehre / Rechtswissenschaften
  • Good Governance und Compliance: Künstliche Intelligenz zur Analyse, Prognose und Unterstützung guter Unternehmenssteuerung

    Vom ‚Dieselgate‘ in der Automobilbranche über Wettbewerbsverstöße und Preisabsprachen im sogenannten „Zuckerkartell“ bis hin zur Manipulation des Referenzzinssatzes LIBOR durch britische und amerikanische Banken: Immer wieder verstoßen Unternehmen gegen geltende Regeln und Gesetze. Mehr denn je fordern heute Gesellschaft und Staat deshalb Compliance, d.h. regelkonformes Verhalten, und geeignete Governance, d.h. Überwachungsstrukturen ein. Dies betrifft interne Abläufe im Unternehmen, wo Gesetze und gesellschaftliche Normen einzuhalten sind, aber auch das Verhältnis von Unternehmen und Staat, etwa die Besteuerung oder die Vermeidung der Diskriminierung einzelner Personengruppen. Ziel des Use Case ist es, die Rolle von Künstlicher Intelligenz bei Entscheidungen dahingehend zu analysieren, wie in Unternehmen Fehlverhalten verhindert (Governance) bzw. regelkonformes Verhalten erreicht (Compliance) werden kann und insbesondere zu beantworten, ob und unter welchen Bedingungen Systeme Künstlicher Intelligenz die Einhaltung gesellschaftlicher Normen (z.B. Anti-Diskriminierung) unterstützen bzw. Verstöße gegen geltende Regeln aufdecken oder vorhersagen (z.B. Wirtschaftskriminalität), und welche zusätzlichen Compliance-Anforderungen durch den zunehmenden Einsatzes von Künstlicher Intelligenz entstehen. 

    Gesamtkoordination: undefinedProf. Dr. Weißenberger

    Leitung: Prof. Dr. Weißenberger, Prof. Dr. Conrad, Prof. Dr. Förster, Prof. Dr. Michael, Prof. Dr. Valta

    Beteiligte Wissenschaftler: Jun.-Prof. Dr. Bravidor, Prof. Dr. Harmeling, Prof. Dr. Kersting, Dr. Kotzian, Prof. Dr. Leuschel, Prof. Dr. Noack, Dr. Ruhle, Prof. Dr. Süß, Jun.-Prof. Dr. Wehner

Use Case 3: Kommunikationswissenschaft / Politikwissenschaft
  • Unterstützung politischer Entscheidungen durch Künstliche Intelligenz: Entwicklung von Instrumenten und Analyse der Wirkungen (UPEKI)

    Es ist nur noch eine Frage der Zeit, bis politische Entscheidungsprozesse von Instrumenten oder Assistenten auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) in ähnlicher Weise beeinflusst werden, wie das für wirtschaftliche Entscheidungen bereits heute absehbar ist. Dies birgt sicherlich große Risiken, aber auch Chancen: Denn KI-Instrumente können helfen, politische Informationen besser aufzubereiten, politische Diskussionen besser zu strukturieren, unterschiedliche Standpunkte deutlicher zu konturieren und auf diesem Wege die Akzeptanz von politischen Entscheidungen zu erhöhen. Bis dahin ist es noch ein weiter Weg. Das Use Case 3der Manchot-Forschungsgruppe möchte einen großen Schritt auf diesem Weg gehen und setzt dafür an mehreren Punkten an – an den Entscheidungsprozessen, an den Instrumenten und an den Wirkungen. Im Team arbeiten Forscherinnen und Forscher aus der Informatik, der Kommunikationswissenschaft und der Politikwissenschaft zusammen. Ziele sind (1) auszuloten, wie politische Entscheidungen von Menschen und von Organisationen durch KI-Instrumente unterstützt werden können und (2) experimentell zu untersuchen, welche Wirkungen diese Instrumente auf die Inhalte, die Prozesse und die Akzeptanz politischer Entscheidungen haben. 

    Gesamtkoordination: undefinedProf. Dr. Vowe

    Leitung: Prof. Dr. Harmeling, Prof. Dr. Marschall, Prof. Dr. Vowe

    Beteiligte Wissenschaftltler: Prof. Dr. Conrad, Prof. Dr. Marcinkowski, Prof. Dr. Mauve, Prof. Dr. Rosar, Jun.-Prof. Dr. Ziegele

Künstliche Intelligenz Strategieentwicklung
  • Künstliche Intelligenz Strategieentwicklung

    Die Foschungsgruppe wird die Grundlage für die Entwicklung einer umfassenden Strategie zum Einsatz von KI und Data Science in Forschung und Lehre an der HHU werden. Um dieses ambitionierte Ziel zu erreichen, wird dieses Teilprojekt die systematische interne Entwicklung der Zusammenarbeit der beteiligten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vorantreiben, die Übertragung und Erweiterung der so gewonnenen Erkenntnisse im Rahmen einer Gesamtstrategie der HHU sicherstellen und spezifische Einsatzgebiete von KI an der HHU erschließen.

    Leitung: Prof. Dr. Pfeffer, Prof. Dr. Mauve / Wiss. Geschäftsführung Dr. Reither

Künstliche Intelligenz-Forschung an der HHU

Die Die HHU hat sich auf die Fahnen geschrieben, den Forschungsbereich Künstliche Intelligenz und Data Science in den nächsten Jahren zu einem strategischen Profilbereich der Universität auszubauen (KI@HHU). Erster Meilenstein neben schon bestehenden Forschungsprojekten zum Thema KI ist die Etablierung der Forschungsgruppe "Entscheidungsfindung mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz", gefördert durch die Jürgen Manchot Stiftung.

Die Forschungsgruppe besteht aus drei Use Cases - Anwendungsgebieten - an deren Erforschung Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus allen fünf Fakultäten beteiligt sind. Alle Projekte verfolgen einen interdisziplinären Ansatz: Neben den fachlichen Aspekten wird Expertise im Feld der KI-Methodik aus der Informatik einbezogen. Ebenso findet eine Reflexion der rechtlichen Aspekte durch Beteiligung der Juristischen Fakultät und auf philosophischer und ethischer Ebene durch die Einbeziehung der Philosophie statt. 

Neben der Umsetzung der drei KI-Projekte ist die Entwicklung einer umfassenden und fakultätsübergreifenden KI-Strategie der HHU eine zentrale Aufgabe der Forschungsgruppe.

Die Forschungsgruppe kooperiert eng mit der 2018 neue gegründeten wissenschaftlichen Einheit Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD).

Sprecher der Manchot-Forschungsgruppe: Prof. Dr. Klaus Pfeffer, Prof. Dr. Martin Mauve

Sprecher

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Univ.-Prof. Dr. Klaus Pfeffer

Sprecher

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Prof. Dr. Martin Mauve

Wiss. Geschäftsführerin

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Dr. Saskia Reither

Tel.: +49 211 81-12906
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