SECAI unterstützt Offenheit in der Forschung und wir freuen uns regelmäßig neue Mitglieder in unseren Teams begrüßen zu können. Diese Seite enthält Vorschläge für aktuell verfügbare Forschungsthemen, geordnet nach Forschungsschwerpunkt, jeweils mit Mentor:in und Standort. Hier kann man stöbern und die Themen entdecken, die am besten den eigenen Interessen und Fähigkeiten entsprechen.
Verfügbare Stellen in der SECAI Graduate School werden jeweils auf der Seite für Stellenausschreibungen angekündigt. Doch auch wenn gerade keine Stelle ausgeschrieben ist, lohnt sich oft die direkte Abfrage bei den Mentor:innen der Wunschthemen. In unseren Forschungsgruppen gibt es regelmäßig viele spannende KI-Projekte und SECAI unterstützt auch affiliierte Forscher:innen, die aus anderen Quellen finanziert werden.
Composite AI
Explainable Graph Analysis in Declarative and Logical Languages
Mentored by Markus Krötzsch, Carsten LutzLocation: TU Dresden
FrustraNet: Geometric Deep Learning for Protein Function Prediction through Energetic Frustration Analysis
Mentored by Jens Meiler, Guido MontúfarLocation: Leipzig University
Integration of Structured Knowledge into Language Models for Cell Biology
Mentored by Kristin Reiche, Jens LehmannLocation: Leipzig University
AI Compute Paradigms
Artificial Intelligence-Accelerated Drug Discovery on the SpiNNaker2 Platform
Mentored by Jens Meiler, Christian MayrLocation: Leipzig University
BioAI: Bio-Computing for Sustainable and Trustworthy Artificial Intelligence Computation
Mentored by Frank Fitzek, Ivo Sbalzarini, Stefanie SpeidelLocation: TU Dresden
Learning the Rules of Molecular Design
Mentored by Peter F Stadler, Carsten LutzLocation: Leipzig University
Intelligent Medical Devices
AI Methods for Health
Artificial Intelligence-Accelerated Drug Discovery on the SpiNNaker2 Platform
Mentored by Jens Meiler, Christian MayrLocation: Leipzig University
BioAI: Bio-Computing for Sustainable and Trustworthy Artificial Intelligence Computation
Mentored by Frank Fitzek, Ivo Sbalzarini, Stefanie SpeidelLocation: TU Dresden
FrustraNet: Geometric Deep Learning for Protein Function Prediction through Energetic Frustration Analysis
Mentored by Jens Meiler, Guido MontúfarLocation: Leipzig University