Künstliche Intelligenz an der ETH Zürich
K¨¹nstliche Intelligenz betrifft unseren Alltag immer mehr. Sie ver?ndert auch die Forschung. Die ETH Z¨¹rich ist sich ihrer Verantwortung bewusst und f?rdert Innovationen und das Vertrauen in diese aufstrebende Technologie.
Inhalte
- ETH AI Centerchevron_right
- Steigende Studierendenzahlen in der KIchevron_right
- Vielfalt an ETH Spin-offs im KI-Bereichchevron_right
- K¨¹nstliche Intelligenz und maschinelles Lernenchevron_right
- KI im ETH-Magazin Globechevron_right
- Internationale KI-?Kooperationenchevron_right
- Forschung in der KIchevron_right
- ETH-News ¨¹ber maschinelles Lernen und KIchevron_right
Die Anwendungen und Methoden der k¨¹nstlichen Intelligenz (KI) werden heute im Alltag von Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft immer sichtbarer und pr?senter. Dabei wirken sich KI und maschinelles Lernen nicht nur auf private Nutzer und industrielle Abl?ufe aus, sondern sie ver?ndern auch die Art, wie sich Forschende und Computer ihre Arbeit teilen (vgl. Box weiter unten).
Im Prinzip kann KI die Methoden in jedem Forschungsgebiet erweitern. Entsprechend breit sind KI und maschinelles Lernen heute in Lehre, Forschung und Wissenstransfer an der ETH Z¨¹rich verankert.
Innovation durch Verbindung der Forschungsgebiete
Die St?rke der ETH Z¨¹rich in der KI besteht
- in der exzellenten Grundlagenforschung ¨¹ber Theorie und Methoden der KI in Mathematik, Statistik, Informatik, Informationstechnologie und Datenwissenschaften, mit einem Schwerpunkt auf lernbasierten Methoden.
- in der exzellenten Spitzenforschung, die KI anwendet, und in der Qualit?t der Infrastruktur. KI-?Anwendungen gibt es heute in so unterschiedlichen Forschungsgebieten wie Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften, Robotik, Gesundheit, Fertigung, Klima, Umwelt, Energie, Mobilit?t, Architektur, Bauwesen, Design, Gesellschaft, Recht oder Sicherheitspolitik.
Die Kombination von Spitzenleistungen in den KI-?Grundlagen mit der Spitzenforschung in den Disziplinen enth?lt ein enormes Potenzial f¨¹r innovative KI-?Methoden, die zugleich zuverl?ssig, erkl?rbar und vertrauensw¨¹rdig sind.
ETH AI Center - die Anlaufstelle f¨¹r Fragen der KI
Aufbauend auf den bestehenden St?rken hat die ETH Z¨¹rich im Oktober 2020 das ETH AI Center er?ffnet: Das ETH AI Center versteht sich als Wegbereiter f¨¹r vertrauensw¨¹rdige, breit zug?ngliche und inkludierende KI-?Systeme zum Nutzen der Gesellschaft.
Das ETH AI Center vernetzt ETH-?Forschende aus Theorie und Methoden der KI mit ETH-?Forschenden, die KI f¨¹r ihr Fachgebiet entwickeln oder die Auswirkungen von KI untersuchen. Mit der Beteiligung von zun?chst 29 Professuren, eigenen R?umen und neuen Fellowship-?Programmen wird die starke Position der ETH Z¨¹rich bei der Erforschung dieser Schl¨¹sseltechnologie gefestigt.
Das ETH AI Center wird sich mit den besten KI-?Forschungseinrichtungen in Europa und dar¨¹ber hinaus zusammenschliessen, um den Fortschritt zu beschleunigen, Startups und Kooperationen in der Industrie zu unterst¨¹tzen und die n?chste Generation von KI-?ForscherInnen, F¨¹hrungskr?ften und UnternehmerInnen zu f?rdern. Das ETH AI Center ist Teil des europ?ischen KI-?Netzwerles externe SeiteELLIScall_made und eine Plattform des Dialogs zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Gesellschaft.
Das ETH AI Center
Als zentraler Knotenpunkt der ETH Z¨¹rich f¨¹r k¨¹nstliche Intelligenz bringt das ETH AI Center Forscherinnen und Forscher zusammen, die sich mit den Grundlagen, Anwendungen und Auswirkungen der k¨¹nstlichen Intelligenz ¨¹ber alle Ó¢»ÊÓéÀÖ hinweg besch?ftigen.
Besuchen Sie die Website des Centers
Kontakt
ETH AI Center
Universit?tstrasse 6
CAB E 73.1
8092
Z¨¹rich
Schweiz
Die Studierendenzahlen der ETH spiegeln den gestiegenen Stellenwert der KI: Besuchten 2012/13 erst einige hundert Studierende eine Lehrveranstaltung in maschinellem Lernen und KI-Methoden, so sind es nun gegen viertausend. ?Introduction to Machine Learning? ist die meistbesuchte Vorlesung. In jedem ETH-Departement gibt es Studierende, die Kurse in KI belegen.
Seit 2017 begegnet die ETH dieser Nachfrage mit einem zus?tzlichen Master in Data Science und einer DAS in Data Science in Datenwissenschaften.
Generell haben ETH Spin-?offs aus dem ICT-?Bereich (Informations-? und Kommunikationstechnologie) einen hohen und zuletzt stark gewachsenen Anteil an der Zahl neu gegr¨¹ndeter ETH Spin-?offs.
Seit 3 bis 5 Jahren werden verst?rkt auch Start-?ups und ETH Spin-?offs mit KI-?Fokus gegr¨¹ndet. Unter den Gr¨¹nderinnen und Gr¨¹ndern finden sich sowohl Studierende als auch Absolventinnen und Absolventen sowie Professorinnen und Professoren.
ETH Spin-?offs die KI Methoden einsetzen sind in vielen, verschiedenen Anwendungsbereichen aktiv, wie die folgende Auswahl zeigt: Immobilienmarkt (UrbanDataLab), Pharma (aiNET, deepCDR), Cybersecurity (Exeon Analytics, Xorlab, Futurae), Modellentwicklung (Modulos, LatticeFlow), Analyse von Wasserleitungen (Hades Technologies), autonome Roboter und Drohnen (Sevensense, Voliro, SeerVision).
Einen ?berblick ¨¹ber weitere ETH Spin-?offs in der KI und anderen Bereichen findet sich bei ETHtransfer. Das ETH AI Center tr?gt ebenfalls dazu bei, KI-Startups und Unternehmertum zu st?rken.
K¨¹nstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
K¨¹nstliche Intelligenz (KI) steht f¨¹r Technologien, die es Computern erm?glichen, dass sie Menschen bei Aufgaben unterst¨¹tzen, deren L?sung Intelligenz erfordert. AI steht f¨¹r englisch ?artificial intelligence?.
Ein wichtiges Teilgebiet der k¨¹nstlichen Intelligenz ist das ?maschinelle Lernen?, das seinen Ursprung in statistischen und datengetriebenen Verfahren hat. Beim maschinellen Lernen lernt ein Computer selbst?ndig anhand von Trainingsdaten, wie er Muster und Regelm?ssigkeiten in Datens?tzen erkennen kann.
Besonders bei sehr grossen, komplexen oder uneinheitlichen Daten k?nnen solche Verfahren wertvolle Ergebnisse erzielen. KI-Methoden erg?nzen die Kreativit?t der Forschenden und liefern oft ¨¹berraschende Vorschl?ge, an die man selbst noch nicht gedacht hat.
Lehre in der KI
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