Aktuelles und Events

Zum achten Mal trafen sich hoch motivierte Coder beim „hackaTUM“, um mit führenden Industriepartnern an spannenden zukunftsweisenden Projekten zu tüfteln. [weiterlesen]

Die Technische Universität München (TUM) feiert den offiziellen Start des Munich Data Science Institute (MDSI). Als integratives Forschungsinstitut bündelt es die Kompetenzen von über 60 Professor:innen in den Bereichen Datenwissenschaften, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz. [weiterlesen]

Masterstudierende beider Universitäten können künftig neben ihrem Abschluss in Informatik an der TUM zugleich einen Master in Data Science an der University of Queensland erwerben. Ziel der Double Degree-Programme ist es, die Stärken der Studienangebote der jeweiligen Kooperationspartner unverändert… [weiterlesen]

Der Lehrstuhl für Human-Centered Technologies for Learning von Prof. Enkelejda Kasneci bietet im Rahmen der TUM Projektwochen einen Kurs zum Thema "AI-assisted writing: the new way to get ahead". [weiterlesen]

Epidemien haben unmittelbare und langfristige Auswirkungen auf Menschen weltweit. Im März 2023 vertiefen junge Forschende aus Afrika und Europa ihr Verständnis für die mathematischen Grundlagen der Modellierung von Infektionskrankheiten. [weiterlesen]

Professor Can Dincer entwickelt biochemische Sensoren für minimal- und nicht-invasive Wearables zur patientennahen Diagnostik. In der Videoserie "NewIn" erklärt er, wie Gesundheitswerte wie Blutzucker oder Herzfrequenz über Atemluft und tragbare Geräte erfasst werden. [weiterlesen]

Die Technische Universität München (TUM) zählt erstmals in den QS World University Rankings by Subject sowohl in Naturwissenschaften (Platz 18) als auch in Ingenieurwissenschaften & Technologie (Platz 19) zu den Top 20 weltweit. Zudem gehört sie in zwölf Fächern zu den 50 besten Universitäten. [weiterlesen]

Im Zentralen Elektronik- und Informationstechnologielabor (ZEITlab) der TUM School of Computation, Information and Technology (CIT) wurde am 30. Januar 2025 mit einer Feierstunde ein neues Großgerät eingeweiht: ein Dual-Beam FIB. Gesponsert hat es die Firma Rohde & Schwarz. [weiterlesen]

Das Training von neuronalen Netzen für Künstliche Intelligenz (KI) erfordert enorme Rechenressourcen und damit sehr viel Strom. Felix Dietrich, Professor für Physics-enhanced Machine Learning und sein Team haben eine Methode entwickelt, die hundertmal schneller und damit wesentlich energieeffizienter funktioniert. [weiterlesen]

Für ihre herausragenden Leistungen wurde Sarah Rachut von academics und dem ZEIT Verlag geehrt. Gemeinsam mit CIT-Zweitmitglied Dirk Heckmann, Professor für Recht und Sicherheit der Digitalisierung, bewies die promovierte Nachwuchswissenschaftlerin wie man das Recht als Gestaltungsfaktor der Digitalen Transformation nutzen kann. [weiterlesen]

Mit Methoden des maschinellen Lernens lassen sich Rückschlüsse auf die Funktion und Gesundheit von Zellen ziehen. Forschende der Technischen Universität München und des Helmholtz Munich haben nun Selbstüberwachtes Lernen an über 20 Millionen Zellen getestet. Ein vielversprechender Ansatz. [weiterlesen]

Finn Klessascheck ist Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter am CIT-Standort Heilbronn. Im Podcast des Cloudcomputing Insider erläutert er, was zunehmende Automationsinitiativen - speziell im Bereich Business Process Management (BPM) - Mitarbeitenden und Unternehmen bringen können. [weiterlesen]