TU Wien Informatics

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Junge Informatik-Stars für die TU Wien

  • 2019-01-22
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Der WWTF holt internationale Spitzenforschung: Drei neue „Vienna Research Groups“ im Bereich Informatik können dank einer WWTF-Förderung nun gestartet werden.

Stars der Informatik, Sie werden an der TU Wien nun neue Informatik-Forschungsgruppen leiten Jiehua Chen, Emanuel Sallinger und Georg Fuchsbauer.
Stars der Informatik, Sie werden an der TU Wien nun neue Informatik-Forschungsgruppen leiten Jiehua Chen, Emanuel Sallinger und Georg Fuchsbauer.

Exzellente junge Forscherinnen und Forscher nach Wien zu holen, die zuvor im Ausland in renommierten Institutionen geforscht haben – das ist das Ziel des Forschungsförderungsprogramms „Vienna Research Groups“. Eine großzügige finanzielle Ausstattung von jeweils etwa 1,6 Millionen Euro ermöglicht es den Gewinnerinnen und Gewinnern der Ausschreibung, eine eigene Arbeitsgruppe aufzubauen. Das Programm wird durch die Stadt Wien / Wien Kultur finanziert und vom Wiener Wissenschafts-, Forschungs- und Technologiefonds (WWTF) durchgeführt.

Bei der diesjährigen Runde wurden drei neue Forschungsgruppen genehmigt, und alle drei Förderungen gehen an die TU Wien. „Dass alle Stellen in einer hochkompetitiven Ausschreibung an dieselbe Universität gehen, ist einmalig und spricht zweifellos für die Exzellenz der Informatik an der TU Wien“, sagt Prof. Hannes Werthner, Dekan der Fakultät für Informatik. Jiehua Chen (Warschau), Emanuel Sallinger (Oxford) und Georg Fuchsbauer (École normale supérieure) werden nun nach Wien wechseln und dank des Förderprogramms eigene Forschungsgruppen starten.

Jiehua Chen: Lösungen für beinahe Unlösbares

Im Fachgebiet „Computational Social Choice“ geht es um Entscheidungsprozesse: Wenn viele Personen gewisse Vorlieben haben, wie wählt man dann eine Lösung aus, die möglichst vielen Leuten möglichst gut passt? Wie verteilt man etwa Studierende gemäß ihrer Wünsche auf verschiedene Colleges? Oder wie kann ein Film-Streaming-Dienst passende Filmvorschläge aussuchen, basierend auf den Filmen, die eine bestimmte Person bisher gesehen hat? Das Problem bei diesen Aufgaben ist, dass es normalerweise nicht möglich ist, alle Varianten durchzuprobieren. Die Anzahl der Varianten steigt mit der Zahl der Personen (oder der vorzuschlagenden Filme) so rasch an, dass die Rechenzeit ins Astronomische steigen würde.

Jiehua Chen (derzeit Universität Warschau) entwickelt Strategien, um dieses Problem zu lösen. Oft ist es gar nicht nötig, alle mathematisch möglichen Varianten auszuprobieren, weil man viele von vornherein ausschließen kann. Echte, realistische Daten haben eine gewisse Struktur – und wenn man Möglichkeiten findet, diese Struktur geschickt zu nutzen, kann man die Rechenzeit drastisch verkürzen. So lassen sich in überschaubarer Zeit sogar Aufgaben lösen, die in die Klasse der schwierigen „NP-Probleme“ fallen.

Emanuel Sallinger: Mit Künstlicher Intelligenz Fragen beantworten

„Welche Staaten gehören derzeit zur Europäischen Union?“ „Welche Öffnungszeiten hat das nächste Postamt?“ Solche Fragen können Suchmaschinen heute problemlos beantworten. Das gelingt über sogenannte „Knowledge Graphs“. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, um Wissen zu einem Thema für Künstliche Intelligenz nutzbar zu machen. Aber was ist mit Fragen wie „Hält sich meine Organisation an die Anti-Geldwäsche-Gesetze?“ Für heutige Systeme sind solche Fragen noch viel zu kompliziert.

Emanuel Sallinger (derzeit Universität Oxford) will das ändern. Er wird in seiner Forschungsgruppe Knowledge Graph-Managementsysteme entwickeln, die zwei wichtige Anforderungen verbinden: Starkes logisches Problemlösungsvermögen und gute Skalierbarkeit, um auch große Datenmengen verarbeiten zu können.

Georg Fuchsbauer: Klügere Blockchains

Dezentralisierung ist heute ein wichtiges Thema in der Computerwissenschaft: Daten auf kluge Weise zu verteilen, kann die Sicherheit und die Effizienz erhöhen. Das Grundkonzept von Blockchains, die für elektronische Währungen wie Bitcoin verwendet werden, ist nur ein Beispiel dafür. Große Datenmengen über alle bisherigen Bitcoin-Transaktionen werden dezentral bei allen beteiligten Instanzen abgespeichert. Das führt zu großer Transparenz, aber es bringt auch Nachteile mit sich.

Diese Nachteile möchte Georg Fuchsbauer nun mittels Kryptographie beheben: Neue Konzepte sollen etwa für einen besseren Schutz der Privatsphäre sorgen – das ist eine Anforderung, die von Bitcoin heute ganz und gar nicht erfüllt wird. Außerdem sind bestehende Blockchains extrem rechenintensiv. Auch neue Ideen, wie man die Bekämpfung von Missbrauch direkt in die Datenkonzepte mit einbauen könnte, sollen nun in der neuen Forschungsgruppe entwickelt werden.

Über den WWTF

Der Wiener Wissenschafts-, Forschungs- und Technologiefonds (WWTF) ist der einzige größere privat-gemeinnützige Forschungsförderer in Österreich. Seine Aufgabe ist die Finanzierung von Spitzenprojekten in der wissenschaftlichen Forschung. Gleichzeitig hat der WWTF das Ziel, höchst talentierte junge Forscher_innen an den Standort Wien zu binden. Mit einem Jahresbudget von ca. zwölf Millionen Euro, das überwiegend von einer Privatstiftung gestellt wird, fördert der WWTF dort, wo Wien bereits große Stärken aufweist.

[Presseaussendung 04/2019, 22.01.2019, von Florian Aigner, TU Wien PR, bearbeitet vom ZKK der Fakultät für Informatik ]

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