Künstliche Intelligenz nutzt häufig große Datenmengen - aber gilt deshalb je größer der Datensatz, desto besser die KI? Können die Vorteile von KI überhaupt genutzt werden, wenn nur wenige Daten zu Verfügung stehen? Hiermit beschäftigt sich Dr. Vikram Sunkara, Leiter der Arbeistgruppe Explainable AI for Biology am ZIB. Im Gespräch mit Dr. Marcus Weber gibt er Einblicke, wie aktuell in der Zusammenarbeit von Forschenden aus dem Feld der Mathematik und der Medizin neuartige Methoden für die Behandlung seltener Krankheiten entwickelt werden. Im Zentrum stehen hierbei Fragen, welche sich nicht innerhalb einer einzelnen Disziplin beantworten lassen. Für die Innovationen der Zukunft braucht es stets die enge Zusammenarbeit von Forschenden verschiedener Fachgebiete, damit Expert:innenwissen kombiniert werden und so gemeinsam neue Wege gefunden werden können.

Interview mit Dr. Vikram Sunkara, Leiter der Arbeitsgruppe Explainable AI for Biology am ZIB und Dr. Marcus Weber, Leiter der Arbeitsgruppe Computational Molecular Design.

Es sprechen Dr. Marcus Weber, Dr. Vikram Sunkara
Redaktion: Nathalie Rosenbaum
Produktion: Zuse-Institut Berlin, Nathalie Rosenbaum
Gefördert von MATH+ Mathematics Research Center und der Einstein-Stiftung Berlin.