Daten und Information
Digitalisierung, soziale Netzwerke, künstliche Intelligenz und andere in der Informationstechnologie verwurzelte Innovationen durchdringen unsere Gesellschaft. Die Konsequenzen sind tiefgreifend und eng mit technologischen Entwicklungen verknüpft.
Daten und Informationen umfasst die folgenden Themen:
- Sammeln von Daten (Digitalisierung und Sensorik)
- die Kommunikation von Daten (drahtlose und drahtgebundene Netzwerke)
- die Verarbeitung von Daten (Speichern, Organisieren, Rechnen)
- Algorithmen (Datenwissenschaften, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistik)
- Visualisierung und menschliche Interaktion
Fortschritte in diesem Feld beeinflussen alle Bereiche der Wissenschaft grundlegend und langfristig. Neue Modelle und Methoden wirken sich sowohl auf die Forschung als auch auf die Lehre in allen Fachbereichen aus, einschliesslich Architektur, Ingenieurwesen, Naturwissenschaften und Mathematik, Management und Sozialwissenschaften.
Datenwissenschaften
In den Datenwissenschaften möchte die ETH Zürich mehr Kapazitäten schaffen und gleichzeitig die Verbindung zwischen den Kernbereichen Informatik, Mathematik, Elektrotechnik und Informationstechnologie und allen weiteren an der ETH vertretenen Disziplinen stärken. Im Spannungsfeld zwischen dem breiten Interesse an Daten und der schützenswerten Privatsphäre Einzelner ergeben sich parallel zu den technologischen Fragestellungen neue interdisziplinäre Forschungsthemen im engen Austausch mit den Sozial- und Geisteswissenschaften.
Gemeinsam mit Schweizer sowie internationalen Partnerinnen und Partnern treiben wir wichtige Forschungskooperationen weiter voran. Ausserdem bildet die ETH Informatikerinnen und Informatiker mit tiefgehendem Fachwissen sowie einem kritischen Blick auf digitale Technologien aus. Weiter ist es der ETH ein Anliegen den Dialog mit der Gesellschaft zu suchen, um die Bedeutung und Auswirkungen des Fortschritts in diesem Bereich zu diskutieren.
Quantentechnologie
Die Quantentechnologie revolutioniert die Methodik, wie spezifische numerische Probleme gelöst, Daten übertragen und kleinste Signale gemessen werden können. Neue Erkenntnisse in der Quantenphysik erlauben es, bisher prinzipiell schwierig zu lösende Probleme anzugehen und die Datenübertragung grundlegend neu abzusichern. Die ETH hat sowohl die Quanteninformationswissenschaft als auch die Quantentechnologie seit ihren Anfängen an vorderster Front mitgestaltet.
Weitere Massnahmen, Initiativen und Ziele der ETH Zürich in diesem strategischen Handlungsfeld finden Sie im Strategie- und Entwicklungsplan 2021-2024.
Kompetenzzentren und Kollaborationen
externe Seite Swiss Data Science Center gemeinsam mit der EPFL
Das externe Seite Center for Learning Systems ist ein gemeinsames Forschungszentrum der ETH Zürich und der Max-Planck-Gesellschaft, welches sich dem maschinellen Lernen widmet.
Das ETH AI Center wird erweitert, um die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz und den fachspezifischen Wissenschaften zu stärken.
Der Nationale Forschungsschwerpunkt externe Seite NCCR Automation wird geschaffen zur Stärkung der Forschung und Ausbildung im Reich der cyber-physikalischen Systeme, des Internets der Dinge, der autonomen Mobilität und des maschinellen Lernens.
Zurich Information Security & Privacy Center (ZISC, Seite auf Englisch)
Swiss Support Center for Cybersecurity (SSCC, Seite auf Englisch)
News aus der Datenwissenschaft
Und sie drehen ihn immer weiter
Seit 50 Jahren gibt es den farbigen Zauberwürfel. Sein Erfinder, Ernő Rubik, feierte dieses Jahr seinen 80. Geburtstag. Auf Einladung des ETH-Mathematikdepartements weilte er in Zürich und diskutierte mit Forschenden, Studierenden und Kindern über die Faszination des Rubik-Würfels.
Wie gesetzestreu ist KI? ETH-Forschende machen den Test
Der AI Act der Europäischen Union zielt auf transparente und vertrauenswürdige KI ab. ETH-Informatiker haben das EU-Gesetz nun erstmals in messbare technische Anforderungen für KI übersetzt. Dabei zeigen sie auf, wie gut heutige KI-Modelle die Rechtsregeln schon erfüllen.
«Einen Chatbot kann man auch fragen, was man sich in der Vorlesung vielleicht nicht wagt»
Wo bewährt sich generative KI in der Lehre bereits und wo zeigen sich Grenzen? Dozieren bald Avatare? Jan Vermant, Prorektor für Curriculumsentwicklung, spricht im Interview über Trends an der ETH und eigene Erfahrungen.