Google eröffnet AI-Center in Berlin und fördert KI-Projekte von Fabian Theis

Mit seinem neuen AI-Center schafft Google in Berlin eine Plattform für die Zusammenarbeit im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Ziel ist es, die KI-Forschung und ihre Anwendung in Deutschland zu stärken und internationale Kooperationen auszubauen.
Zur Eröffnung kamen Vertreter:innen aus Politik, Wissenschaft und Wirtschaft zusammen. Philipp Justus, Leiter von Google Deutschland, stellte das AI-Center sowie Googles Engagement für KI-Innovation in Deutschland vor. Bundesforschungsministerin Dorothee Bär, Bundesdigitalminister Karsten Wildberger und Berlins Regierender Bürgermeister Kai Wegner betonten die strategische Bedeutung der künstlichen Intelligenz für Deutschland und Berlin als Innovationsstandort.
Fabian Theis, Leiter des Computational Health Center bei Helmholtz Munich und Professor an der TUM, trug wissenschaftliche Perspektiven bei. Er stellte gemeinsame Forschungsinitiativen von Google und der Wissenschaft vor, darunter KI-Modelle für die medizinische Forschung. Solche Ansätze könnten dazu beitragen, den Krankheitsverlauf zu simulieren oder die Krebsdiagnostik mit Hilfe von KI zu verbessern.

Zwei geförderte KI-Forschungsprojekte im Gesundheitsbereich

Google.org unterstützt mehrere Forschungsprojekte im Gesundheitsbereich, die neue KI-Methoden entwickeln und deren sichere Anwendung in der Medizin voranbringen sollen. Dazu zählen Forschungsarbeiten von Wissenschaftler:innen von Helmholtz Munich und der TUM im Rahmen der relAI-Initiative für zuverlässige künstliche Intelligenz.
Im Projekt „NextGen Health GenAI Benchmarks“ entwickelt Daniel Rückert von der TUM strenge Bewertungsstandards für generative KI im Gesundheitswesen. Diese Benchmarks sollen dazu beitragen, dass KI-basierte Systeme zuverlässig arbeiten und sicher in klinischen Anwendungen eingesetzt werden können.
Fabian Theis leitet das Projekt „Single Cell Foundation Models“. Dabei nutzen Forschende KI-Methoden, um die Vielfalt einzelner Zellen besser zu verstehen. Ziel ist es, Krankheitsmechanismen präziser zu untersuchen und damit neue Ansätze für Diagnose und Therapie zu ermöglichen.