Data Science trifft Life Sciences – Forschung für die Zukunft
Die Welt der Life Sciences befindet sich im Wandel. Daten sind der Schlüssel, um komplexe biologische Systeme zu verstehen und Lösungen für globale Herausforderungen wie Ernährungssicherheit, Klimaschutz und Gesundheit zu entwickeln. An der TUM School of Life Sciences treiben wir diese Transformation voran – mit modernster Datenwissenschaft und dem klaren Ziel: Forschung für One Health.
Warum Data Science in den Life Sciences unverzichtbar ist
Biologische Prozesse sind hochkomplex und vernetzt. Von molekularen Sequenzen über Umwelt- und Satellitendaten bis hin zu komplexen Prozessen in Lebensmitteltechnologie, Biomedizin und Biotechnologie entstehen täglich riesige Datenmengen. Wer diese Daten analysiert und interpretiert, eröffnet neue Perspektiven für Forschung, Produktion und Nachhaltigkeit.
Unser Ansatz: Vielfalt der Methoden und Maßstäbe
Unsere Forschung reicht von der molekularen Ebene bis zu globalen Ökosystemen, vom menschlichen Gehirn bis zur Interaktion zwischen Pflanzen und Tieren. Wir kombinieren klassische Life-Science-Expertise mit innovativen Ansätzen aus der Datenwissenschaft – für Erkenntnisse, die die Zukunft prägen.
Forschungsschwerpunkte
- Systembiologie – Analyse komplexer biologischer Netzwerke
- Massenspektrometrie – Präzise molekulare Analysen
- Pflanzenbiologie – Daten für nachhaltige Landwirtschaft
- Erdbeobachtung für Ökosystemmanagement – Satellitendaten für den Klimaschutz
- Menschliches Mikrobiom – Schlüssel zur Gesundheit
- Bioinformatik – Algorithmen für biologische Daten
- Neurowissenschaften – Datenbasierte Einblicke ins Gehirn
Wer hinter der Data Science für die Life Sciences steht
Einblicke in unsere Forschung
TUM Life Science Compute Cluster
Gemeinsame Nutzung von High‑Performance‑Rechenressourcen für den gesamten Campus.
Hybride Intelligenz misst Pflanzengesundheit
TUM Forschende entwickeln einen globalen Index für Pflanzengesundheit – Pflanzengesundheit messen – weltweit und wöchentlich
Künstliche Intelligenz für klimaresiliente Städte
Online-Tool CityTree zeigt, wie Bäume den Städten nutzen – Das Stadtklima der Zukunft planen
KI-Modelle im Praxistest
KI in den Lebenswissenschaften – Warum KI-Modelle in der Praxis oft versagen
Strategische Waldplanung dank iLand-Modell
Modell berechnet große Waldflächen bis auf den Einzelbaum genau – Digitaler Zwilling zeigt den Wald in 100 Jahren
Proteinanalyse mit Deep Learning-Modellen
TUM-Ausgründung MSAID – Mit Künstlicher Intelligenz den Proteinen auf der Spur
Satelliten und Laser in der Waldforschung
Mehr Informationen
Waldbrände, Stürme und Überschwemmungen treten aufgrund des Klimawandels immer häufiger auf. Wie wirken sie sich auf unsere Wälder aus? (Prof. Senf)
TEDxTUM | Die Magie neuronaler Verbindungen
Mehr Informationen
Das Gehirn eines Neugeborenen ist voller elektrischer Impulse – die Basis für Lernen und Denken. Prof. Julijana Gjorgjieva zeigt, wie neuronale „Feuerwerke“ und das Gleichgewicht von Erregung und Hemmung die frühe Entwicklung formen.
Campus-Netzwerk für deine Karriere: Data Science & Life Sciences
TUM Student Clubs
bieten dir die Chance, über das Studium hinaus aktiv zu werden. Ob Forschung, Innovation oder Networking – hier findest du spannende Projekte, internationale Wettbewerbe und eine starke Community. Gestalte deine Ideen, knüpfe Kontakte und sammle wertvolle Erfahrungen für deine Zukunft.
Doktorandenkolleg
The Proteomes that feed the World
Datengetriebene Analysen verbessern das molekulare Verständnis von Kulturpflanzen – für Ernährungssicherheit trotz Klimawandel.
Data Science Skills für Promovierende
- Journal Club Bioinformatics: Aktuelle Themen und Trends in Bioinformatik und biomedizinischer Forschung.
- MDSI Program for Doctoral Researchers
Brücken zum Munich Data Science Institute und zur Nationalen Forschungsdateninfrastruktur
Das Munich Data Science Institute (MDSI) ist die zentrale Plattform der TUM für Data Science, Machine Learning und KI – und vernetzt Menschen und Ideen über Fachgrenzen hinweg.
Forschungsdatenmanagement gewinnt zunehmend an Bedeutung. Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) unterstützt Forschende bei der Erschließung, Sicherung und Vernetzung von Daten nach FAIR-Prinzipien. Das Munich Data Science Institute (MDSI) koordiniert die NFDI-Aktivitäten der TUM und schafft Synergien zwischen den Konsortien. Die TUM School of Life Sciences ist beteiligt an den Korsortien FAIR Data Infrastructure for Agrosystems (FAIRagro), National Research Data Infrastructure for Immunology (NFDI4Immuno) und NFDI4Microbiota.
MDSI: Die Schnittstelle für Data Science
Mehr Informationen
Am MDSI entstehen Lösungen für den digitalen Wandel – durch Data Science, KI und interdisziplinäre Zusammenarbeit.
NFDI: Die Basis für offene Forschungsdaten
Mehr Informationen
Erfahren Sie, wie NFDI aufgebaut ist, welche Ziele sie verfolgt und welche Rolle die Konsortien spielen.
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DaiSyBio
Professorship of Earth Observation for Ecosystem Management