Max Planck School of Biomedical Artificial Intelligence in den Startlöchern

Das Konzept für die Max Planck School of Biomedical Artificial Intelligence (BMAI) hat das Auswahlkomitee überzeugt.

Im Rahmen der School sollen grundlegende wissenschaftliche Fragen an der Schnittstelle von Biomedizin und Künstlicher Intelligenz untersucht werden. Die koordinierende Leitung liegt bei Karsten Borgwardt, Direktor am Max-Planck-Institut für Biochemie in Martinsried bei München und Sprecher der neuen School.

Die Analyse von Daten ist ein zentraler Bestandteil der biomedizinischen Forschung. Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet neue Möglichkeiten, komplexe Daten systematisch auszuwerten und nutzbar zu machen. Es ist daher besonders aussichtsreich, beide Bereiche eng miteinander zu verbinden und KI als festen Bestandteil der biomedizinischen Forschung weiter zu verankern. Karsten Borgwardt, Sprecher der neuen School, erklärt: „Ziel der neuen School ist es, ein Graduiertenprogramm zu etablieren, das fortgeschrittene KI-Methoden für die Grundlagenforschung in den Lebenswissenschaften hervorbringt und zugleich Perspektiven für spätere translationale Anwendungen eröffnet. Ich freue mich sehr darauf, wissenschaftliche Kooperationen mit Expertinnen und Experten an anderen außeruniversitären Forschungseinrichtungen und Universitäten im Rahmen der School zu vertiefen und vielversprechende Doktorandinnen und Doktoranden gemeinsam auszubilden. Unser Netzwerk bringt Forschungsinstitute und Universitäten aus elf Bundesländern zusammen – ganz im Sinne des Mottos der Max Planck Schools, wissenschaftliche Exzellenz über regionale und institutionelle Grenzen hinweg zu bündeln.“

Die Fellows sind international anerkannte Forscher und Forscherinnen aus 24 Institutionen – darunter 14 Max-Planck-Institute – und kommen aus thematisch sehr unterschiedlichen Bereichen, von der Bild- und Sprachverarbeitung bis zur Immunologie. Ein zentraler Anlaufpunkt der School wird in München sein, wo zwölf der aktuell 32 Fellows tätig sind – neben der Max-Planck-Gesellschaft an der Ludwig-Maximilians-Universität München, der TU München und Helmholtz Munich. Matthias Tschöp, Präsident der LMU München: „Hier wird echter Mehrwert generiert: Die neue Max Planck School fügt sich ein in unsere One-Munich-Strategy und profitiert ihrerseits von der internationalen Strahlkraft des Exzellenz-Standorts München. Mit ihrer AI-Expertise und ausgewiesenen Stärken in der Physik wird die LMU ein wichtiger Teil der School sein.“. Und Thomas Hofmann, Präsident der TU München, ergänzt: „Die neue Max Planck School schafft ein erstklassiges Umfeld für den wissenschaftlichen Nachwuchs auf Weltniveau und befähigt diesen, das transformative Potential der KI in der biomedizinischen Grundlagenforschung und deren translationale Anwendungen auf einmalige Weise zu nutzen“.

Vervollständigt wird die neue School durch Forscherinnen und Forscher der Universitäten in Bonn, Leipzig, Saarbrücken und Tübingen, der Technischen Universitäten in Darmstadt und Berlin, des Deutschen Krebsforschungszentrums in Heidelberg sowie des Leibniz-Instituts für Virologie in Hamburg.

Der inhaltliche Fokus der School wird darauf liegen, das Verständnis biologischer Systeme zu vertiefen, indem moderne biomedizinische Technologien mit innovativen Ansätzen der künstlichen Intelligenz kombiniert werden. Ziel ist es, eine neue Generation von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern auszubilden, die Algorithmen entwickeln werden, die die Prinzipien lebender Systeme erlernen, erklären, vorhersagen, und diese Erkenntnisse für das Moleküldesign nutzen können. Da dabei auch Fragen der Ethik, des Datenschutzes und der Datensicherheit eine zentrale Rolle spielen, werden dem wissenschaftlichen Nachwuchs Zusatzqualifikationen in diesen Bereichen vermittelt. Mittelfristiges Ziel ist zudem, das enorme translationale Potenzial an der Schnittstelle von Biomedizin und KI konsequent zu nutzen – ein Thema höchster akademischer, klinischer und industrieller Relevanz.

Die Verwaltung der School wird am Institut des Sprechers, am Max-Planck-Institut für Biochemie in Martinsried, angesiedelt sein. Es ist geplant, dass ab Herbst 2026 die ersten Bewerbungen auf Doktorandenstellen in der School entgegengenommen werden und dass der erste BMAI-Jahrgang im Herbst 2027 mit der Promotion beginnt.

Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Co-Direktor von BIFOLD, Professor für Maschinelles Lernen an der Technischen Universität Berlin:
„Die Max Planck School of Biomedical Artificial Intelligence ist ein folgerichtiger Schritt, um die enorme Dynamik, die wir aktuell an der Schnittstelle von Biomedizin und Künstlicher Intelligenz sehen, voranzutreiben. Die Tatsache, dass hier mehrere Institute ihre Kompetenzen und Expertisen bündeln, schafft ein einzigartiges, inspirierendes Umfeld für junge Wissenschaftler*innen. Hier werden Medizin und KI gemeinsam weitergedacht und damit die Grundlagen für echte Meilensteine gelegt.“  

Prof. Dr. Frauke Gräter, MPI für Polymerforschung:
„Ich freue mich, als Fellow Teil der Max Planck School zu sein. Die Kombination von künstlicher Intelligenz und biomedizinischer Forschung bietet enorme Chancen für die Entwicklung neuer medizinischer Ansätze. Durch die Anwendung von maschinellen Lernmethoden können wir die Grenzen traditioneller physikalisch basierter Modellierungen überwinden und neue Biomoleküle für spezifische Anwendungen maßschneidern. Die Max Planck School of Biomedical Artificial Intelligence bietet eine hervorragende Plattform, junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zu gewinnen und auszubilden, um gemeinsam diese Forschungsrichtung voranzutreiben.“

Prof. Maya Topf, Leibniz-Institut für Virologie:
„Die Teilnahme des Leibniz-Instituts für Virologie an der Max Planck School of Biomedical Artificial Intelligence bietet uns eine hervorragende Gelegenheit, virologische Forschung und Biomedizin enger zu verknüpfen. Besonders in der Infektionsforschung, in der ein rascher Erkenntnisgewinn von entscheidender Bedeutung sein kann, eröffnen computergestützte Ansätze und moderne KI-Methoden neue Möglichkeiten, Virus-Wirt-Interaktionen besser zu verstehen und langfristig neue Perspektiven für Diagnostik und Therapie zu entwickeln.“