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 zunehmende Bedeutung unstrukturierter und nicht standardisierter Datenformate stellt die empirische Forschung in den Wirtschafts- und Sozial­wissenschaften vor neue Herausforderungen. Steigende Datenvolumina, hohe Heterogenität sowie rechtliche und ethische Anforderungen erfordern spezialisierte Infrastrukturen, um etwa Webtexte, gescannte Berichte, audiovisuelle Materialien und synthetische Daten über den gesamten Forschungs­datenlebens­zyklus hinweg nutzbar zu machen.

Das von der Universität Mannheim koordinierte Konsortium BERD@NFDI adressiert diese Herausforderungen mit einer service­orientierten, domänen­spezifischen Infrastruktur für die rechts­konforme und FAIRe Nutzung komplexer Forschungs­daten in den Wirtschafts- und verwandten Sozial­wissenschaften. Partner im Konsortium sind die ZBW – Leibniz-Informations­zentrum Wirtschaft, GESIS – Leibniz-Institut für Sozial­wissenschaften, die Ludwig-Maximilians-Universität München, die Universität Hamburg, die Universität zu Köln sowie die Universitäts­bibliothek Mannheim.

Als zentrale Ressource für unstrukturierte Daten bietet BERD@NFDI eine breite Palette an Diensten und Tools, die Forschende bei der Erfassung, Verarbeitung, Analyse und langfristigen Sicherung ihrer Daten unter­stützen.

Eine Über­sicht der verfügbaren Dienste und aktuelle 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.

Ein Beispiel ist das Projekt mobil-e-Hub. Ziel des vom Bundes­wirtschafts­ministerium geförderten Projekts ist es, den logistischen Verkehr in den Städten effizienter und nachhaltiger zu gestalten.