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Research Center

Trustworthy Data Science and Security

Wie können vertrauenswürdige intelligente Systeme in sicherheitskritischen Anwendungen gestaltet werden? Das erforscht das Research Center Trustworthy Data Science and Security.

Anschnitt von Zeigefinger und Daumen, die einen goldfarbenen Mikrochip halten © Katja Marquard​/​RUB

Das Research Center adressiert die Herausforderung, Vertrauen in Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Cybersicherheit aufzubauen. Der Fokus liegt auf vertrauenswürdigen Systemen für sicherheitskritische Anwendungen. Ein menschenzentrierter Ansatz prägt die interdisziplinäre Forschung zu vertrauenswürdiger Datenanalyse, erklärbarem maschinellem Lernen und datenschutzbewussten Algorithmen. Ziel ist es, vertrauenswürdige Systeme zu entwickeln und Menschen beim Verständnis von Technologie zu unterstützen.

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Prof. Dr. Emmanuel Müller, Director

Portrait von Herrn Prof. Dr. Emmanuel Müller von der Technischen Universität Dortmund. © privat

„Wir brauchen grundlegende Forschung zum Thema ‚Calibrated Trust‘. Maschinelles Lernen sollte von Menschen gleichermaßen als vertrauenswürdig wahrgenommen werden und gleichzeitig die notwendige technische Zuverlässigkeit gewährleisten. Ein Gleichgewicht zwischen beiden Aspekten ist entscheidend für eine nachhaltige, vertrauenswürdige KI!“


Forschung

Der einzigartige interdisziplinärer Forschungsansatz des Research Centers deckt das gesamte Spektrum an Herausforderungen in allen Facetten vertrauenswürdiger und datenschutzbewusster Technologien ab. Das erfordert eine enge interdisziplinäre Zusammenarbeit. Das Forschungszentrum baut dabei auf die Stärken der Universitätsallianz Ruhr in den folgenden Bereichen:

Psychologie und Sozialwissenschaften:

„Wir erforschen die (psychologischen) Mechanismen der Interaktion von Menschen mit KI. Dabei konzentrieren wir uns darauf, wie Individuen die Funktionsweise des Systems verstehen und wie sie Vertrauen wahrnehmen, entwickeln und erhalten. Unsere Arbeit ist empirisch ausgerichtet und umfasst qualitative und quantitative Methoden.“ Prof. Dr. Nicole Krämer, Universität Duisburg Essen

Icon, zwei Personen in einer Lupe © Research Center TRUST

Data Science und Statistical Learning

„Ziel unserer Gruppe ist es, mehr Schlüsse aus unseren Daten zu ziehen und die der Datenanalyse zugrunde liegenden Prozesse und Strukturen besser zu verstehen. Um dies zu erreichen, entwickeln wir Methoden und Algorithmen, die auf grundlegenden statistischen Konzepten beruhen, einschließlich der Quantifizierung von Unsicherheit oder Kausalität.“ Prof. Dr. Markus Pauly, TU Dortmund

Icon mit Plattine und Rad symbolisiert Data Science und statistisches Lernen © Research Center TRUST

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

„Unsere Forschung befasst sich mit Data Mining, maschinellem Lernen, skalierbaren Algorithmen und der interaktiven Erkundung von hochdimensionalen Daten, komplexen Graphen, Zeitreihen und Datenströmen. Diese Forschung schafft die Grundlage für autonome und vertrauenswürdige Systeme.“ Prof. Dr. Emmanuel Müller, TU Dortmund

Icon das KI symbolisiert. Ein menschlicher Kopf ist verbunden mit Platinen © Research Center TRUST

Verbundprojekte und Graduiertenausbildung

Das Research Center TRUST stützt sich auf eine starke und langjährige Basis aus individuellen Forschungsprojekten, Verbundprojekten sowie einer interdisziplinären Graduiertenausbildung. Sieben ERC-Projekte, ein Exzellenzcluster, zwei Sonderforschungsbereiche, fünf interdisziplinäre Graduiertenschulen und ein Kompetenzzentrum des Bundes im Bereich Maschinelles Lernen belegen die herausragende Forschungsstärke in diesem Bereich.


Außeruniversitäre Partner

In der Metropole Ruhr kooperiert das Research Center Trustworthy Data Science and Security mit folgenden Partnern:


Kontakt

Scientific Board

Prof. Dr. Emmanuel Müller

Director RC Trustworthy Data Science and Security

Portrait von Herrn Prof. Dr. Emmanuel Müller von der Technischen Universität Dortmund.

Prof. Dr. Nicole Krämer

Scientific Board RC Trustworthy Data Science and Security

Portrait von Prof. Dr. Nicole Krämer, im Hintergrund stehen zwei Roboter

Prof. Dr. Nils Köbis

Scientific Board RC Trustworthy Data Science and Security

Portraitfoto Nils Koebis

Prof. Dr. Muhammad Bilal Zafar

Scientific Board RC Trustworthy Data Science and Security

Portraitfoto von Prof. Muhammad Bilal Zafar

Prof. Dr. Daniel Neider

Scientific Board RC Trustworthy Data Science and Security

Portraitfoto von Prof. Daniel Neider

Weitere Professuren

Geschäftsführung

Dr. Michel Lang

Geschäftsführung RC Trustworthy Data Science and Security

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