Schwerpunktthema: | Künstliche Intelligenz |
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Art der Förderung: | Große Einzelprojekte |
Programm: | CZS Einzelförderung |
Geförderte Institution: |
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Wie kann Künstlicher Intelligenz in der Mikrobiomforschung zu besseren Früherkennung von Alzheimer oder Typ-2-Diabetes führen? Erforscht werden neuartige KI-Modelle, die die Mikrobiomzusammensetzung bei physiologischen Änderungen vorhersagen sollen.
Ziele
Ziel des Projekts ist die Einrichtung einer interdisziplinären Nachwuchsgruppe an der Schnittstelle zwischen Alternsforschung, Mikrobiomforschung und KI. Inhaltlich soll sich die Gruppe mit der Entwicklung und Anwendung von spezifischen und erklärbaren KI-Methoden für die weitere Erforschung des Mikrobioms befassen. Mit Neuronalen Netzen sollen leistungsfähige und präzise Modelle entwickelt werden, die eine Vorhersage der Mikrobiomzusammensetzung im Zusammenhang mit physiologischen Änderungen, z. B. beim Altern oder durch Umwelteinflüsse ermöglichen. Durch die Modellierung der mikrobiotischen Dynamiken können neue Erkenntnisse bei Alzheimer oder Typ-2-Diabetes gewonnen werden.
Beteiligte Personen:
Dr. Melike Dönertaş
Leibniz-Institut für Alternsforschung - Fritz-Lipmann-Institut e.V. (FLI)
Detailinformation:
Schwerpunktthema: | Künstliche Intelligenz |
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Programm: | CZS Einzelförderung |
Art der Förderung: | Große Einzelprojekte |
Zielgruppe: | Professor:innen |
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Fördersumme: | 2.500.000 € |
Zeitraum: | Januar 2022 - Dezember 2027 |