Digitalisierung und künstliche Intelligenz

Das MCDS vereint inzwischen nicht nur klassische Kompetenzen im Bereich der Data Science, sondern hat sich als universitäts­weite Plattform für die Entwicklung, Evaluation und den verantwortungs­vollen Einsatz von Data Science und Methoden der Künstlichen Intelligenz etabliert. Forschende aus der Informatik sowie aus den Wirtschafts- und Sozial­wissenschaften arbeiten hier gemeinsam an skalierbaren Data Science Methoden, Algorithmen, an Modellen mit besonderem Fokus auf Fairness sowie an trans­parenten und nachvollziehbaren Analyseprozessen. Veranstaltungen wie das „Data Fest“, thematische Workshops zu gesellschaft­lichen Fragen der Digitalisierung und neue Professuren im Bereich der Sozialen Daten­wissenschaften unter­streichen den methodischen Schwerpunkt des Centers mit einem klaren Fokus auf Künstliche Intelligenz.

Fokus des Mannheim  Center  for  Data  Science (MCDS): 

• Methodische Exzellenz: Durch eigenentwickelte Modelle, etwa für Trans­fer‑ oder Federated‑Learning, setzt das MCDS Standards für reproduzierbare, skalierbare KI‑Forschung.
• Vertrauenswürdige KI: Alle Projekte integrieren Fairness‑Checks, Erklärbarkeit und Datenschutz – die zentralen Bausteine vertrauenswürdiger KI.
• Wissenstrans­fer: Über Lehr­formate wie „Data  Science  in  Action“ und Executive‑Education‑Programme zu AI Business Impact gelangen neueste KI‑Methoden direkt in Unter­nehmen und Verwaltung.

Mit dieser klaren Ausrichtung auf Data Science und KI‑Methoden festigt das MCDS seine Rolle als Innovations­motor für daten‑ und KI‑getriebene Forschung und trägt dazu bei, dass die Universität Mannheim zu den führenden Standorten für verantwortungs­volle Künstliche Intelligenz in Europa zählt.

Interdisziplinäre Leuchtturm­projekte des MCDS:

1. LAVA  (Lösungen für die Automatisierte Verbesserung und Anreicherung von Wissensgraphen) befasst sich mit dem automatischen Erstellen und Kuratieren von Wissensgraphen als Grundlage erklärbarer KI im Gesundheits­bereich und nutzt dafür die Kombination von Graph‑Embedding und Active‑Learning. Während der Laufzeit zwischen 2024 und 2027 wird das Projekt durch eine Kooperation mit medicalvalues GmbH unter­stützt.
2. GRAPHIA  (Knowledge Graphs, AI Services & Next‑Gen Instrumentation for SSH) verschreibt sich  dem Aufbau einer europäischen Infrastruktur, die Knowledge‑Graph‑Techniken, Large‑Language‑Models und Graph‑Neural‑Networks für Sozial‑ und Geistes­wissenschaften verbindet. Über drei Jahre (2025 bis 2027) wird das Projekt in Zusammenarbeit mit dem Horizon‑Europe‑Verbund (21 Partner) durchgeführt.
3. Dynamic KG Embeddings  ist ein Open-Science-Framework, das kontinuierlich aktuelle Embeddings für dynamische Wissensgraphen berechnet und als API bereitstellt; dafür nutzt es Contrastive‑Learning & GPU‑beschleunigte Pipelines. Das Projekt läuft seit 2024 in Zusammenarbeit mit der Data‑& Web Science Group.

Die Universität Mannheim und das ZEW – Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschafts­forschung haben 1,1 Millionen Euro Förderung für den Aufbau eines leistungs­starken Forschungs­datenzentrums im Bereich der Wirtschafts­wissenschaften erhalten. Das Mannheimer Business and Economic Research Data Center (BERD) soll die zunehmende Menge an Daten für die Forschung besser nutzbar machen. Es wird als eines von insgesamt vier Forschungs­datenzentren in Baden-Württemberg vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg  gefördert. 2018 haben sich Bund und Länder darauf geeinigt, eine Nationale Forschungs­dateninfrastruktur (NFDI) aufzubauen, die Forschungs­daten vernetzen und besser nutzbar machen soll.

Das Konsortium des Forschungs­datenzentrums ist mit Wissenschaft­ler*innen des ZEW, des Mannheim Centers for Data Science sowie der Universitäts­bibliothek Mannheim und der Universitäts-IT Mannheim besetzt.

Aktuellen Informationen zum Projekt finden Sie auf der BERD@NFDI Homepage.

Das Institut für Enterprise Systems (InES) an der Universität Mannheim ist eine interdisziplinäre, fakultäts­übergreifende Zentral­einrichtung, die den Austausch zwischen Wissenschaft und Praxis aktiv fördert. InES bringt Wissenschaft­ler*innen aus verschiedenen Fach­richtungen, insbesondere Betriebs­wirtschaft, Informatik, Volkswirtschaft, Soziologie, Psychologie und Rechts­wissenschaft zusammen. Das Institut wurde 2011 gegründet und befasst sich mit der Entwicklung und dem Einsatz von modernen Informations­systemen in den verschiedensten Bereichen eines Unter­nehmens: von der Buchhaltung und Personalverwaltung über die Produktion bis hin zu Marketing, Vertrieb und Logistik. Damit ermöglichen die Forschenden neue Abläufe und Geschäfts­modelle in Unter­nehmen.

In einem aktuellen Projekt entwickeln die Forschenden eine optimierte Version des Vertriebsassistenten Sally. Sally 2.0 (PDF) soll künftig in der Lage sein, ein Nutzerprofil des*der Kund*in in Echtzeit zu erstellen und die Ansprache zu optimieren.

Ein anderes Beispiel ist das Projekt mobil-e-Hub. Ziel des vom Bundes­ministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderten Projekts ist es, den logistischen Verkehr in den Städten effizienter und nachhaltiger zu gestalten.