Carl Friedrich von Siemens Forschungspreisträgerin besucht das Max-Planck-Institut für Biochemie für einen längeren Forschungsaufenthalt
KI-Forscherin Jenna Wiens von der University of Michigan in Ann Arbor, USA, erhält den Carl Friedrich von Siemens-Forschungspreis der Alexander von Humboldt-Stiftung und arbeitet als Gastwissenschaftlerin in Martinsried.
Professor Jenna Wiens ist eine Pionierin auf dem Gebiet des maschinellen Lernens. Die Kanadierin setzt maschinelles Lernen ein, um unerwünschte Nebenwirkungen wie Infektionen in der klinischen Versorgung vorherzusagen. Als Preisträgerin des Carl Friedrich von Siemens Forschungspreises erhält sie ein Preisgeld von 65.000 Euro und ist zu einem Forschungsaufenthalt in Deutschland eingeladen, den sie in der Abteilung von Karsten Borgwardt am Max-Planck-Institut für Biochemie (MPI) in Martinsried verbringen wird.
13. Februar, Martinsried. Mit der Verleihung des Carl Friedrich von Siemens Forschungspreises der Alexander von Humboldt-Stiftung werden renommierte Wissenschaftler*innen aus dem Ausland dazu eingeladen, an einer wissenschaftlichen Einrichtung in Deutschland mit dortigen Kolleg*innen zusammen zu arbeiten. Aktuell ist die herausragende Forschungspreisträgerin Jenna Wiens zu Gast bei Karsten Borgwardt, Leiter der Abteilung Maschinelles Lernen und Systembiologie und Direktor am MPI für Biochemie. Jenna Wiens sagt: „Ich fühle mich sehr geehrt, für diesen Preis ausgewählt worden zu sein und mich in die Reihe herausragender Humboldt-Forschungspreisträger und Forschungspreisträgerinnen einreihen zu dürfen. Ich freue mich auf eine produktive Zusammenarbeit mit den Kollegen in Deutschland. Unser Ziel ist es, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für das Gesundheitswesen weiter voranzutreiben.“
Jenna Wiens promovierte 2014 am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Cambridge, USA. Im Jahr 2017 wurde sie in die „MIT Tech Review‘s list of Innovators“ unter 35 aufgenommen. Eine Auszeichung und Auflistung der Zeitschrift MIT Technology Review, die außergewöhnlich talentierte junge Wegbereiter*innen würdigt, die das größte Potenzial haben die Welt zu verändern. Heute ist Jenna Wiens stellvertretende Direktorin des Labors für künstliche Intelligenz in der Division of Computer Science and Engineering an der University of Michigan in den Vereinigten Staaten. Dort leitet sie die Forschungsgruppe Machine Learning for Data-Driven Decisions. Das übergeordnete Ziel der Gruppe ist es, Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) zu entwickeln, um Gesundheitsdaten zu organisieren, zu verarbeiten und in anwendbares Wissen umzuwandeln. In diesem Sinne konzentriert sich ihre Gruppe auf Zeitreihenanalyse, Reinforcement Learning und kausale Inferenz innerhalb der KI/ML. Jenna Wiens lässt sich häufig von Fragestellungen aus dem Gesundheitswesen leiten und arbeitet mit zahlreichen Kliniker*innen und verschiedenen Krankenhauseinrichtungen zusammen. Ihr Schwerpunkt liegt auf KI im klinischen Umfeld und der sorgfältigen Integration in bestehende Arbeitsabläufe. Ihre Arbeit hat zu Veröffentlichungen in hochrangigen ML-Fachzeitschriften und klinischen Journalen geführt. Darüber hinaus hat ihre Arbeit zu praktischen Auswirkungen geführt, indem Systeme der künstlichen Intelligenz in Krankenhäusern zum Einsatz gekommen sind.
„Ich freue mich sehr, dass Jenna Wiens, eine weltweit führende Expertin auf dem Gebiet des maschinellen Lernens in der Medizin, meine Abteilung als Gastwissenschaftlerin besucht. Ich freue mich darauf, mit ihr an neuen Ansätzen im Bereich des maschinellen Lernens und insbesondere des Graphenlernens zu arbeiten. Dabei werden wir neue Fragestellungen aus dem Gesundheitswesen und der Medizin untersuchen“, sagt Karsten Borgwardt abschließend.
Über den Carl Friedrich von Siemens Forschungspreis
Seit 2015 werden Forschungspreisträger*innen der Humboldt-Stiftung, die mit Gastinstituten in München und Umgebung kooperieren, mit dem Carl Friedrich von Siemens Forschungspreisen und einem Preisgeld von 65.000 Euro ausgezeichnet. Die Preisträger werden unter den Bewerbern für einen regulären Humboldt-Forschungspreis anhand von Qualitätskriterien ausgewählt.
