Matthias Weidlich gehört in der internationalen Informatik-Community zu denjenigen, die sich fundiert mit Datenmanagement, komplexen Informationssystemen und datenbasierten Analysen beschäftigen. Bis vor Kurzem war er als Professor am Institut für Informatik an der HU Berlin tätig und leitete den Bereich 'Databases and Information Systems'. Davor agierte er als Juniorprofessor für prozessorientierte Architekturen an derselben Uni und sammelte Erfahrungen am Imperial College London sowie am Technion in Israel. Kurios: Seinen Doktortitel hat er vor über einem Jahrzehnt bereits am Hasso-Plattner-Institut erworben – nun also die wissenschaftliche Heimkehr.
Im Brennpunkt seiner Arbeiten steht, wie sich das Verhalten komplexer Prozesse maschinell nachvollziehen, messen und letztlich auch optimieren lässt: von Krankenhaus-Abläufen über logistische Lieferketten bis zu wissenschaftlichen Studien. Dafür entwickelt Prof. Weidlich intelligente Algorithmen, die auch Live-Datenströme analysieren – immer mit dem Ziel, Transparenz zu schaffen und Verbesserungen anzustoßen.
"Die Atmosphäre am HPI hat mich ursprünglich erst motiviert, tiefer in Prozesse und Datenanalyse einzusteigen. Jetzt will ich zurückgeben und junge Leute anstiften, innovative Ideen in der datengestützten Analyse in echte Anwendungen zu bringen", schildert Weidlich seinen Ansporn.
Seine neue Forschungsgruppe soll dabei nicht bloß reine Grundlagen liefern, sondern Werkzeuge entwickeln, mit denen Analysen intuitiver, alltagstauglicher und praktischer nutzbar werden – für Unternehmen, den medizinischen Alltag und eventuell sogar für gesellschaftliche Herausforderungen.
(Pressekontakt: Julia Gühlholtz, julia.guehlholtz@hpi.de; Kevin Siedler, kevin.siedler@hpi.de; mehr Infos: http://ots.de/5f557c)
Kurz gefasst: Matthias Weidlich übernimmt am Hasso-Plattner-Institut eine neue Professur für Data Systems und bringt dafür internationale Erfahrung aus renommierten Einrichtungen wie HU Berlin, Imperial College London und Technion mit. Sein Forschungsfokus: Algorithmen und IT-Strukturen, die dabei helfen, komplexe Systeme aus den verschiedensten Lebensbereichen datenbasiert zu analysieren und zu optimieren. Interessant ist in diesem Bereich auch, dass die permanente Echtzeit-Verfügbarmachung von Prozessdaten durch smarte Algorithmen keineswegs nur ein akademischer Zeitvertreib bleibt – von personalisierter Medizin bis hin zu effizienteren Warenströmen testen zahlreiche Branchen längst solche Modelle.
Aktuell mehren sich Berichte über den zunehmenden Bedarf an Wissenschaftler:innen im Data Science Umfeld, nicht nur in der Forschung, sondern explizit auch in der Wirtschaft. Besonders seit 2023 werden interdisziplinäre Ansätze zwischen IT, Gesundheit, Nachhaltigkeit und Produktion immer wichtiger. Auch in Deutschland investieren Universitäten und Institute verstärkt in Forschungsgruppen, die praktische Anwendungen in Echtzeit verwirklichen sollen – der Wechsel von Matthias Weidlich ans HPI steht damit exemplarisch für diesen Trend.
