Zukunftsfeld Mathematik

Wo Mathematikerinnen und Mathematiker arbeiten und forschen

Dienstag, 3. September 2024, 9-12:15 Uhr

Universität, Hörsaalgebäude (Keksdose)

Der technische Fortschritt, der unser tägliches Leben bestimmt, ist ohne Mathematik nicht denkbar. Trotzdem ist vielen Menschen nicht bewusst, dass Mathematik fast überall eine Rolle spielt. Der Bedarf an Mathematikerinnen und Mathematikern ist groß — nicht nur wegen ihrer mathematischen Kenntnisse, sondern oft auch wegen ihrer herausragenden analytischen Fähigkeiten.

Unser Ziel ist es deshalb, interessierten Schülerinnen und Schülern einen Einblick in das breite, vielfältige und zukunftsträchtige Berufsfeld der Mathematikerin und des Mathematikers zu geben. Mathematik ist mehr als Zahlen und Rechnen!

Wir setzen die Reihe „Zukunftsfeld Mathematik“ fort und haben in diesem Jahr den Fokus auf die Schnittstelle der KI in medizinischer und industrieller Anwendung. Damit bieten wir vielen Schülerinnen und Schülern die Gelegenheit, spannende Einblicke in die Mathematik zu bekommen und in den persönlichen Austausch mit den Vortragenden zu gehen.

Programmübersicht 2024

09.00 Uhr Begrüßung

                      Prof. Dr. Michal Kucera, Konrektor
                      für Forschung und Transfer,
                      Uni Bremen

                      Dr. Hanne Ballhausen, meerMINT,
                      Universität Bremen

                      Dr. Matthias Knauer,
                      #MOIN, Universität Bremen

09.20 Uhr  KI in der Pathologie – Leben retten mit Industriemathematik

                    Dr. Max Schmidt, aisencia GmbH

10.00 Uhr Mathestudium an der Universität
                   Bremen

10.15 Uhr   Pause

10.45 Uhr  Interview mit Studierenden

11.15 Uhr    Titel folgt noch

                    Theresa Bick, Deepshore GmbH

11.45 Uhr   abschließende Umfrage und
                   Verabschiedung

12.15 Uhr   Ende des Vortragsteils der
                   Veranstaltung


Die Vorträge

Wir freuen uns, dass wir wieder engagierte Mathematiker*innen für Beiträge zum Zukunftsfeld gewinnen konnten. Wir bedanken uns bei ihnen, dass sie sich trotz ihrer beruflichen Verpflichtungen die Zeit nehmen und die Bedeutung der Mathematik für eine Vielzahl praktischer Fragestellungen vorstellen.

Jean Le’Clerc Arrastia bearbeitet den Scan einer Hautprobe mit einer KI-Software
Jean Le’Clerc Arrastia bearbeitet den Scan einer Hautprobe mit einer KI-Software

KI in der Pathologie – Leben retten mit Industriemathematik

Die Pathologie untersucht Gewebeproben auf krankhafte Veränderungen und ist damit der heutige Goldstandard für den Nachweis vieler Krebserkrankungen. Eine stetig steigende Probenzahl bei immer weniger Pathologinnen und Pathologen bedroht jedoch zunehmend die Diagnosekapazität. Hier kann künstliche Intelligenz, angetrieben durch industriemathematische Verfahren, der Pathologie effektiv unter die Arme greifen und gleichzeitig die Diagnosequalität weiter steigern. Die Mathematik hilft hier u.a. dabei die Herausforderungen für den Einsatz von KI in der Pathologie durch die wenigen, aber großen Bilddaten zu meistern und ein Verständnis für die Denkweise der KI zu schaffen. Ein Aspekt, der für den Einsatz von KI in immer mehr Bereichen extrem wichtig wird.

Max Schmidt

Dr. Max Schmidt kommt aus dem Bremer Umland und absolvierte 2018 seinen Master im Fach Technomathematik an der Uni Bremen. Daran knüpfte er eine Promotion zur Verbindung von mathematischen Modellen mit KI-basierten Methoden für medizinische Anwendungen an. In dieser Zeit wuchs seine Begeisterung für den Transfer von mathematischen Forschungsergebnissen in die Industrie. Zusammen mit seinen Kollegen Daniel, Jean und Prof. Maaß gründete er daher nach der Promotion das Start-Up aisencia aus, um die Forschungsergebnisse zum Einsatz von KI in der Pathologie zu einem echten Produkt weiterzuentwickeln. Bei aisencia ist er seit 2023 einer der Geschäftsführer und leitet den Forschungsbereich. Mit Hilfe von industriemathematischen Methoden entwickelt er hier mit dem Team die KI weiter, um in Zukunft Krebs und andere Erkrankungen in Gewebeproben noch besser diagnostizieren zu können.

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