Helmholtz Information & Data Science School:

MUDS

Gensequenzen analysieren, um Krankheiten vorherzusagen, oder Roboter entwickeln, die ihren eigenen Gesundheitszustand überwachen – Forschung an der Munich School for Data Science (MUDS) hat viele Facetten.

Spitzenstandort für Computational Sciences

In der Munich School for Data Science MUDS haben sich die Technische Universität und die Ludwig-Maximilians-Universität München sowie das Helmholtz Zentrum München (HMGU) und das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) mit dem Max-Planck-Institut für Plasmaphysik zu einem international sichtbaren und hoch attraktiven Forschungsverbund zusammengeschlossen. Die MUDS kooperiert außerdem mit dem Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) und der Max Planck Computing & Data Facility (MPCDF) und arbeitet mit Roche Penzberg, Boehringer und anderen Industriepartnern zusammen, um anwendungsorientierte Promotionsprojekte in der Biomedizin zu fördern.

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Promovierende forschen derzeit an der MUDS

Und weitere Doktorandenstellen sind aktuell offen. Bewerben Sie sich jetzt bis zum 5. Juli 2023. Mehr erfahren

Die MUDS im Porträt

Forschen an der MUDS

Lesen Sie unsere School-Reportage Für die Forschung brennen: Promovieren an der MUDS und machen Sie sich ein Bild von der größten Data-Science-Graduiertenschule in unserem Verbund.

In der Metropolregion München sind viele Forschungseinrichtungen ansässig, die an der MUDS in der Nachwuchsförderung kooperieren. (Foto: Philipp Bachhuber/Unsplash)

Mission

Ziel der MUDS ist es, mit einem strukturiertem Promotionsprogramm die nächste Generation von Data Scientists an der Schnittstelle von Datenwissenschaft und vier verschiedenen Anwendungsbereichen auszubilden: Biomedizin, Plasmaphysik, Erdbeobachtung und Robotik. Obwohl die konkreten Forschungsfragen in diesen vier Domänen unterschiedlich sind, weisen alle sowohl rein datenbasierte als auch modellbasierte Forschungsansätze auf. Die Ausbildung an der MUDS zielt darauf ab, neue Wege zu erforschen, um diese beiden Pole zu verbinden.

Forschungsbereiche

  • Biomedizin
  • Plasmaphysik
  • Erdbeobachtung
  • Robotik

Einen Einblick in aktuelle Promotionsprojekte finden Sie hier.

Viele Forschungsbereiche: Forschung an der MUDS ist facettenreich (Foto: MUDS)

Mehr über die Forschung an der MUDS

MUDS Reportagen

Die Munich School for Data Science vereint starke Forschungspartner und ist damit ein Magnet für künftige Data Scientists. Lesen Sie hier mehr über die MUDS!

 

Für die Forschung brennen: Promovieren an der MUDS

Die Munich School for Data Science vereint starke Forschungspartner und ist damit ein Magnet für künftige Data Scientists. Mit dem „Industry-track“ bindet die MUDS auch Firmen in die Doktorandenausbildung ein. Beide Seiten, Unternehmen und Wissenschaft, profitieren von der Zusammenarbeit.

 

„Wir sehen uns da absolut als langfristiger Partner“

Die bayrische Landespolitik möchte mit vielfältigen Kooperationen die Künstliche Intelligenz in Bayern weiterentwickeln helfen - unter anderem mit dem Bayerischen KI-Rat. Dabei spielt auch die Munich School for Data Science (MUDS) eine entscheidende Rolle. Ein Gespräch mit Fabian Theis, Sprecher der MUDS, und Manfred Wolter vom Bayrischen Wirtschaftsministerium.

  

Hoffnung für Diabetiker

Noch ist Diabetes unheilbar. Aber mit Hilfe von Data Science könnte sich dies bald ändern. An der MUDS erforscht Karin Hrovatin dafür die an der Insulinproduktion beteiligten Zellen. Das Ziel: Die Hormonproduktion künftig wieder anzuregen.

 

Heilung durch Gentherapie?

Mit der Entschlüsselung der genregulatorischen Codes in unseren Zellen ließen sich künftig zahlreiche Krankheiten wie Krebs oder Rheuma besser behandeln. MUDS-Doktorandin Laura Martens will mit ihrer Forschung dazu beitragen.

Robotik ist eines der Themen, die in der Forschung an der MUDS groß geschrieben werden. (Foto: DLR/CC-BY 3.0)

Curriculum

  • Betreuung: Methoden- und domänenspezifisches Mentoring durch 2 PIs, einmal pro Jahr Supervision durch ein interdisziplinär zusammengesetztes Thesis Advisory Committee
  • Onboarding-Phase: Ausarbeitung des Forschungsprojekts und gemeinsame Data Science Grundausbildung für alle Programmteilnehmerinnen und -teilnehmer, Erstellung eines individuellen, domänenspezifischen Studienplans
  • Obligatorische Kurse zur wissenschaftlichen Weiterbildung: Blockkurs „Grundlagen der Datenwissenschaft“, Teilnahme an zwei Summer Schools, zwei Konferenzteilnahmen, Teilnahme an der MUDS Seminarserie
  • Kurse zur Schulung persönlicher Fähigkeiten und zur Laufbahnentwicklung (transferable skills): Zugang für alle MUDS-Promovenden zu entsprechenden Kursen, die an den Partnerstandorten angeboten werden; darüber hinaus ist es möglich, maßgeschneiderte, vom MUDS-Büro organisierte Trainings zu absolvieren
  • MUDS-Zertifikat mit einer Bestätigung über die Teilnahme am Programm    

„Forschen an der MUDS ist großartig: Ich kann von Leuten aus anderen Bereichen lernen und bekomme Ideen, die ich auch in der Biologie anwenden kann.“

Karin Hrovatin, forscht mit Data Science zu Diabetes an der MUDS

Finanzierung und Dauer des Programms

Das Programm erstreckt sich über vier Jahre und bietet eine durchgehende Finanzierung. Die Vergütung entspricht den Konditionen für Doktorandenverträge der jeweiligen Partnerinstitution und orientiert sich am TVöD bzw. TV-L.

Bewerbung und weitere Informationen

Es erfolgt ein- bis zweimal im Jahr eine zentrale Rekrutierungsrunde. MUDS-Standort und somit Standort für alle Kurse ist München. Programmsprache ist Englisch. Programmstart ist mit jedem Wintersemester, die Bewerbungsphase findet jährlich im Herbst und jedes zweite Jahr zusätzlich im Frühjahr/Frühsommer statt.

Sind Sie daran interessiert, Ihre Forschung an einem Spitzenstandort für Computational Science in Deutschland voranzutreiben? Dann bewerben Sie sich bei der MUDS!

Kontakt

Dr. Julia Schlehe

Dr. Julia Schlehe

Wissenschaftliche Koordinatorin MUDS

julia.schlehe@helmholtz-muenchen.de

+49 89 3187-43496

Munich School for Data Science MUDS

Institute of Computational Biology

Helmholtz Zentrum München - Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt (GmbH)

Ingolstädter Landstr. 1

85764 Neuherberg

Unsere Doktoranden

Elisabeth Ailer
Doktorandin MUDS

Kontakt

Elisabeth Ailer
Projekttitel: "Estimating causal effects in consequential decisions"

Supervisors:

Niki Kilbertus, H.AI / HMGU

Mathias Drton, TUM

Yang An
Helmholtz Munich

Contact

Yang An
Helmholtz Munich

Project title: Computer-aided chimeric antigen receptor design

Domain: Biomedicine

Class of 2022

Supervisors:

Benjamin Schubert, Helmholtz Munich

Elizabeth Wood, JURA Bio Inc.

 

 

Cosmin I. Bercea

Cosmin I. Bercea
Doktorand MUDS

Kontakt

Cosmin I. Bercea
Cosmin I. Bercea
Projekttitel: "Federated Unsupervised Anomaly Detection"
Michael Bergmann

Michael Bergmann
Doktorand MUDS

Kontakt

Michael Bergmann
Michael Bergmann
Projekttitel: "Integrated Data Analysis 2.0"

Supervisors:

Frank Jenko, IPP

Hans-Joachim Bungartz, TUM

Emilio Dorigatti
Doktorand MUDS

Kontakt

Emilio Dorigatti
Projekttitel: "Uncertainty-aware Epitope-based Vaccine Design"

Supervisors:

Bernd Bischl, LMU

Benjamin Schubert, HMGU

Felix Drost
Doktorand MUDS

Kontakt

Felix Drost
Projekttitel: "Dissecting the T cell Receptor-Epitope Landscape through Semisupervised Deep Learning"

Supervisors:

Benjamin Schubert, HMGU / TUM

Kilian Schober , TUM

Jianxiang Feng

Jianxiang Feng
Doktorand MUDS

Kontakt

Jianxiang Feng
Jianxiang Feng
Projekttitel: "SeBa - Semi-supervised Bayesian Learning for Robotic Perception Tasks"

Supervisors:

Rudolph Triebel, DLR

Stephan Günnemann, TUM

Robin Greif

Robin Greif
Doktorand MUDS

Kontakt

Robin Greif
Robin Greif
Projekttitel: "Viability of Neural Network-based Predictor-Corrector Schemes for Plasma Turbulence Simulations in Tokamak Fusion Reactors"

Supervisors:

Frank Jenko, IPP

Nils Thuerey, TUM

Katharina Hechinger

Katharina Hechinger
Doktorandin MUDS

Kontakt

Katharina Hechinger
Katharina Hechinger
Projekttitel: "From Large Scale Earth Observation Data to Urban Climate Zones"

Supervisors:

Göran Kauermann, LMU

Xiaoxiang Zhu, DLR

Leon Hetzel
Doktorand MUDS

Kontakt

Leon Hetzel
Projekttitel: "Inferring functional elements of tissue architectures with graph-based deep learning models"
Barbara Höllbacher

Barbara Höllbacher
Doktorandin MUDS

Kontakt

Barbara Höllbacher
Barbara Höllbacher
Projekttitel: "From Large Scale Earth Observation Data to Urban Climate Zones"

Supervisors:

Matthias Heinig, HMGU

Henriette Uhlenhaut, HMGU

Marc Horlacher
Doctoral Researcher MUDS

Contact

Marc Horlacher
Project title: "The Latent Interactome of RNA-Binding Proteins"

Karin Hrovatin
Doktorandin MUDS

Kontakt

Karin Hrovatin
Projekttitel: "Computational analysis and modelling of beta-cell fate in diabetes"

Supervisors:

Fabian Theis, HMGU / TUM

Heiko Lickert , HMGU

Christoph Koller

Christoph Koller
Doktorand MUDS

Kontakt

Christoph Koller
Christoph Koller
Projekttitel: "Large Scale Earth Observation to Local Climate Zones"

Supervisors:

Xiaoxiang Zhu, DLR

Göran Kauermann, LMU

Lukas Kondmann
Doktorand MUDS

Kontakt

Lukas Kondmann
Projekttitel: "Deep Learning Meets Sequence Analysis in Remote Sensing"

Supervisors:

Xiaoxiang Zhu, DLR

Laura Leal-Taixe, TUM

Lorenz Lamm
Doktorand MUDS

Kontakt

Lorenz Lamm
Projekttitel: "Realizing Visual Proteomics: A Deep Learning Toolbox for the Analysis of Cryo-Electron Tomograms"

Supervisors:

Tingying Peng, HMGU

Ben Engel, HMGU

Hugo Loureiro
Doctoral Researcher MUDS

Benedikt Mairhörmann

Benedikt Mairhörmann
Doktorand MUDS

Kontakt

Benedikt Mairhörmann
Benedikt Mairhörmann
Projekttitel: "Revealing yeast cell size control strategies using high-throughput live-cell imaging and automated, deep-learning based image analysis"

Supervisors:

Pascal Falter-Braun, HMGU / LMU

Kurt Schmoller, HMGU

Laura Martens
Doktorandin MUDS

Kontakt

Laura Martens
Projekttitel: "Unraveling the gene regulatory code using single-cell multi-omic data"

Supervisors:

Julien Gagneur, TUM / HMGU

Fabian Theis, HMGU

Giovanni Palla
Doktorand MUDS

Kontakt

Giovanni Palla
Projekttitel: "Generative models for single cell omics data"

Supervisors:

Fabian Theis, HMGU

Heiko Lickert, HMGU

Katharina Rath
Doktorandin MUDS

Kontakt

Katharina Rath
Projekttitel: "Hamiltonian emulators for charged particle orbits in magnetized plasmas"

Supervisors:

Udo von Toussaint, IPP

Bernd Bischl, LMU

Kislaya Ravi

Kislaya Ravi
Doktorand MUDS

Kontakt

Kislaya Ravi
Kislaya Ravi
Projekttitel: "Integrated Data Analysis 2.0"

Supervisors:

Hans-Joachim Bungartz, TUM

Frank Jenko, IPP

Sabrina Richter
Doktorandin MUDS

Kontakt

Sabrina Richter
Projekttitel: "Transfering scRNA-Seq analysis methods to single cell"

Supervisors:

Fabian Theis, HMGU

Matthias Mann, MPI

Ana Luiza de Santana Villasboas Arruda
Doctoral Researcher MUDS

Contact

Ana Luiza de Santana Villasboas Arruda
Project title: "Understanding multimorbidity with big data in genomics"

Supervisor:

Eleftheria Zeggini, HMGU

Arthur Gilly, HMGU

Mara Stadler

Mara Stadler
Doktorandin MUDS

Kontakt

Mara Stadler
Mara Stadler
Projekttitel: "EpiDecoder - A Computational Framework for Breaking the Epigenetic Code"

Supervisors:

Christian L. Müller, HMGU, LMU

Till Bartke, HMGU

Marco Stock

Marco Stock
Doktorand MUDS

Kontakt

Marco Stock
Marco Stock
Projekttitel: "Erase and rewind: reprogramming cell type identity"

Supervisors:

Antonio Scialdone, HMGU

Maria Colomé-Tatché, HMGU

Aysim Toker

Aysim Toker
Doctoral Researcher MUDS

Contact

Aysim Toker
Aysim Toker
Project title: "Deep Learning Meets Sequence Analysis in Remote Sensing"

Supervisors:

Laura Leal-Taixe, TUM

Xiaoxiang Zhu, DLR

Nils Wagner
Doktorand MUDS

Kontakt

Nils Wagner
Projekttitel: "Predicting gene regulatory defects in every tissue from a drop of blood"

Supervisors:

Julien Gagneur, TUM

Juliane Winkelmann, HMGU

Thomas Meitinger, HMGU

Sophia Wagner
Doktorandin MUDS

Kontakt

Sophia Wagner
Projekttitel: "Hierarchical and confident deep learning for computer-aided cancer diagnosis"

Supervisor:

Tingying Peng , H.AI / HMGU

Melanie Boxberg , TUM

Victor Artigues

Victor Artigues
Doktorand MUDS

Kontakt

Victor Artigues
Victor Artigues
Projekttitel: "Disruption prediction with machine learning"

Supervisor:

Frank Jenko, IPP

Tobias Blickhan

Tobias Blickhan
Doktorand MUDS

Kontakt

Tobias Blickhan
Tobias Blickhan
Projekttitel: "emulators for charged particle orbits in magnetized plasmas"
Alejandra Castelblanco

Alejandra Castelblanco
Doktorandin MUDS

Kontakt

Alejandra Castelblanco
Alejandra Castelblanco
Projekttitel: "Development of an AI-based Non-Invasive Sensor for Neonatal Care"

Supervisors:

Benjamin Schubert, HMGU

Anne Hilgendorff , LMU

Sugandha Doda

Sugandha Doda
Doktorandin MUDS

Kontakt

Sugandha Doda
Sugandha Doda
Projekttitel: "Population density estimation using satellite images Domain:Earth observation"

Supervisor:

Xiaoxiang Zhu, DLR

Vladyslav Fediukov

Vladyslav Fediukov
Doktorand MUDS

Kontakt

Vladyslav Fediukov
Vladyslav Fediukov
Projekttitel: "Terramechanics data analysis and model synthesis for rover locomotion applications"

Supervisors:

Hans-Joachim Bungartz, TUM

Johann Bals, DLR

Constantin Gahr

Constantin Gahr
Doktorand MUDS

Kontakt

Constantin Gahr
Constantin Gahr
Projekttitel: "Scientific Machine Learning in Fusion Research"

Supervisors:

Frank Jenko, IPP

Hans-Joachim Bungartz, TUM

Simon Geisler

Simon Geisler
Doktorand MUDS

Kontakt

Simon Geisler
Simon Geisler
Projekttitel: "SeBa - Semi-supervised Bayesian Learning for Robotic Perception Tasks"

Supervisors:

Stephan Günnemann, TUM

Rudolph Triebel, DLR

Xenofon Giannoulis

Xenofon Giannoulis
Doktorand MUDS

Kontakt

Xenofon Giannoulis
Xenofon Giannoulis
Projekttitel: "Gene Environment interactions in complex traits Domain: Biomedicine"

Supervisors:

Eleftheria Zeggini , HMGU

Na Cai , HMGU

Patrick Hanel

Patrick Hanel
Doktorand MUDS

Kontakt

Patrick Hanel
Patrick Hanel
Projekttitel: "Leveraging single-cell multi-omics integration to identify signatures of ageing and chronic disease"

Supervisors:

Maria Colomé-Tatché, HMGU

Celia Martinez-Jimenez, HMGU

Henrik von Kleist

Henrik von Kleist
Doktorand MUDS

Kontakt

Henrik von Kleist
Henrik von Kleist
Projekttitel: "Early Prediction of Neurological, Cardiovascular, and Pulmonary Morbidities in Preterm Infants via Analysis of their Combined Electronic Health Records, Omics and Imaging Data"

Supervisors:

Narges Ahmidi, HMGU

Daniel Rückert, TUM

Christopher Lance

Christopher Lance
Doktorand MUDS

Kontakt

Christopher Lance
Christopher Lance
Projekttitel: "Decoding transcriptional landscapes in patients with very early onset inflammatory bowel diseases"

Supervisors:

Fabian Theis, HMGU

Daniel Kotlarz, LMU

Svitlana Oleshko

Svitlana Oleshko
Doktorandin MUDS

Kontakt

Svitlana Oleshko
Svitlana Oleshko
Projekttitel: "Multi-modal data integration in the central nervous system landscape"

Supervisors:

Annalisa Marsico, HMGU

Matthias Heinig, HMGU

Sergio Picart-Armada

Boehringer Ingelheim

Ghalia Rehawi

Ghalia Rehawi
Doktorandin MUDS

Kontakt

Ghalia Rehawi
Ghalia Rehawi
Projekttitel: "Understanding the heterogeneous effects of SARS-CoV-2 infections in the human population by defining individual molecular fitness patterns based on multi-level-data"
Patrick Schwehn

Patrick Schwehn
Doktorand MUDS

Kontakt

Patrick Schwehn
Patrick Schwehn
Projekttitel: "Estimation Of Translational Efficiency With Convolutional Neural Networks"

Supervisors:

Pascal Falter-Braun, HMGU

Korbinian Schneeberger, LMU

Annalisa Marsico, HMGU

Oleg Vlasovets

Oleg Vlasovets
Doktorand MUDS

Kontakt

Oleg Vlasovets
Oleg Vlasovets
Projekttitel: "Deciphering environmental effects on gut microbial ecosystems with highdimensional statistical and deep learning techniques"

Supervisors:

Christian L. Müller, H.AI/LMU

Annette Peters , HMGU

Simon Wengert

Simon Wengert
Doktorand MUDS

Kontakt

Simon Wengert
Simon Wengert
Projekttitel: "Variations in mtDNA and their regulatory effects in single cells"

Supervisors:

Na Cai, HMGU

Matthias Heinig , HMGU

Dominik Winkelbauer

Dominik Winkelbauer
Doktorand MUDS

Kontakt

Dominik Winkelbauer
Dominik Winkelbauer
Projekttitel: "Physics-based simulation to learn functional grasping for robot manipulation"

Supervisors:

Rudolph Triebel, DLR

Nils Thuerey, TUM

Yehor Yudin

Yehor Yudin
Doktorand MUDS

Kontakt

Yehor Yudin
Yehor Yudin
Projekttitel: "Machine Learning for Uncertainty Quantification in High-Performance-Computing Plasma Simulations"

Supervisors:

Hans-Joachim Bungartz

Frank Jenko

David Coster

Henning Zwirnmann

Henning Zwirnmann
Doktorand MUDS

Kontakt

Henning Zwirnmann
Henning Zwirnmann
Projekttitel: "Lab of the Future"

Suprevisors:

Sami Haddadin, TUM

Fabian Theis, HMGU

Alternativ-Text

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