mini|Michael Färber Michael Färber (* 1987) ist ein deutscher Informatiker und Hochschullehrer im Bereich Künstliche Intelligenz. Seit 2024 ist er Professor für Skalierbare Software-Architekturen für Data Analytics an der Technischen Universität Dresden und Abteilungsleiter für Cognitive AI am AI Center ScaDS.AI Dresden/Leipzig.
Werdegang Färber schloss 2011 ein Studium der Informatik an der Universität Ulm als Diplom-Informatiker ab. 2012 beendete er dort zudem ein Bachelorstudium der Philosophie. 2017 wurde er am Karlsruher Institut für Technologie mit einer Arbeit zum Thema Semantic Search for Novel Information promoviert. Anschließend war er als Stipendiat der Japan Society for the Promotion of Science für ein Jahr an der Universität Kyōto tätig. Zudem arbeitete er als Postdoktorand an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg und später am Karlsruher Institut für Technologie.
Von 2020 bis 2024 war Färber W3-Vertretungsprofessor für Web Science am Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) des KIT. Seit dem 2024 ist er Inhaber der Professur für Skalierbare Software-Architekturen für Data Analytics an der TU Dresden.
Forschung Färbers Forschung liegt an der Schnittstelle von Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissensgraphen und maschinellem Lernen. Dabei untersucht er unter anderem, wie symbolische Wissensrepräsentation und neuronale Modelle kombiniert werden können, um KI-Systeme nachvollziehbarer, vertrauenswürdiger und besser auf reale Datenquellen anwendbar zu machen.
Ein Teil seiner Arbeiten befasst sich mit KI-Systemen für Wissenschaftler, darunter großskalige Wissensgraphen wie der Microsoft Academic Knowledge Graph, SemOpenAlex und Linked Papers With Code. Darüber hinaus arbeitete er zu Themen wie erklärbarer KI, Green AI, Information Retrieval, Faktentreue, Medienanalyse und der Bewertung von Verzerrungen in KI-Systemen.
Färber veröffentlichte mehr als 120 wissenschaftliche Arbeiten, darunter Beiträge in internationalen Konferenzen und Fachzeitschriften wie ACL, EMNLP, KDD, CIKM, ISWC, ECIR, ICML, NAACL, dem Semantic Web Journal und Scientometrics.
Auszeichnungen (Auswahl) 2018: Semantic Web Outstanding Paper Award für den wissenschaftlichen Artikel Linked data quality of DBpedia, Freebase, OpenCyc, Wikidata, and YAGO, der die Datenqualität zentraler Linked-Data-Wissensbasen untersuchte. 2022: Best Poster auf der International Semantic Web Conference für GreenAI: An Ontology for Modeling the Energy Consumption of AI Models. 2023: Best Resource Track Paper Award auf der International Semantic Web Conference für SemOpenAlex: The Scientific Landscape in 26 Billion RDF Triples gemeinsam mit David Lamprecht, Johan Krause, Linn Aung und Peter Haase.
Schriften (Auswahl)
Weblinks
Michael Färber bei DBLP Michael Färber bei ORCID Website der Forschungsgruppe
Einzelnachweise
Kategorie:Informatiker Kategorie:Hochschullehrer (Karlsruher Institut für Technologie) Kategorie:Hochschullehrer (Technische Universität Dresden) Kategorie:Deutscher Kategorie:Geboren 1987 Kategorie:Mann