KI-Architekturen neu denken
Amir Shaikhha hat am 1. Juli seine Tätigkeit als Professor für KI-Systeme und KI-Hardware am Fachbereich Informatik der TU Darmstadt aufgenommen. Er ist zudem Mitglied von hessian.AI, dem Hessischen Zentrum für Künstliche Intelligenz. Ziel seiner Forschung ist es, die Architektur von KI-Systemen neu zu gestalten, um Produktivität, Leistung und Energieverbrauch zu verbessern. Der 37-jährige Wissenschaftler, der zuvor als außerordentlicher Professor an der Universität Edinburgh tätig war, nennt den Dahl-Nygaard Young Scientist Award und den Google Research Scholar Award als seine bislang wichtigsten akademischen Meilensteine. Die TU Darmstadt hat Professor Shaikhha einige Fragen zu seinem Start an der Universität gestellt.
Warum sollten Studierende sich für Ihre Themen interessieren? Was ist das Spannende daran?
Mein Interessengebiet liegt an der Schnittstelle einiger der wichtigsten Bereiche der modernen Informatik: Datenmanagement, Programmiersprachen, Systeme und Künstliche Intelligenz. Moderne Wissenschaft und Industrie sind zunehmend darauf angewiesen, große Datenmengen effizient analysieren zu können, und Datenanalysesysteme bilden den Kern dieses Prozesses.
Was dieses Fachgebiet so spannend macht, ist die Geschwindigkeit, mit der es sich weiterentwickelt. KI verändert nicht nur, was wir mit Daten tun können, sondern auch, wie wir die Sprachen, Compiler und Systeme entwerfen, die zu ihrer Verarbeitung eingesetzt werden. Dies eröffnet zahlreiche Möglichkeiten, neue Werkzeuge zu entwickeln, die die Datenwissenschaft effizienter, ausdrucksstärker und zugänglicher machen.
An der TU Darmstadt wird Interdisziplinarität großgeschrieben. Wo gibt es in Ihrem Arbeitsfeld Schnittstellen zu anderen Fachgebieten?
Mein Fachgebiet ist naturgemäß interdisziplinär, da moderne Datenanalysesysteme an der Schnittstelle mehrerer Bereiche der Informatik und darüber hinaus angesiedelt sind. Wissenschaftliche Disziplinen wie Biologie, Medizin, Klimawissenschaft und Sozialwissenschaften sind zunehmend auf die Analyse großer Datenmengen angewiesen. Dies schafft einen Bedarf an fachspezifischen Werkzeugen, die es Expert:innen in diesen Bereichen ermöglichen, effektiv mit Daten zu arbeiten, ohne stets die gesamte Komplexität der zugrunde liegenden Systeme verstehen zu müssen.
Wenn ich heute Student wäre, würde ich …
… das Studentenleben in vollen Zügen genießen, indem ich Aktivitäten, Erlebnisse und Freundschaften genieße, für die man später im Leben vielleicht nicht mehr die gleiche Zeit oder Energie hat. Außerdem würde ich wissenschaftliche und nicht-wissenschaftliche Diskussionen mit meinen Kommiliton:innen schätzen, da einige der bedeutendsten Lernerfahrungen durch Gespräche, Debatten und gemeinsame Neugierde entstehen.
Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit und wünschen einen guten Start!
Die Fragen stellte Patrick Ball/TU Darmstadt (Quelle).
Bild: Patrick Bal/TU Darmstadt
