Prof. Dr. Vincent Fortuin von der Technischen Universität Nürnberg (UTN) erhält einen Starting Grant des European Research Council (ERC). Diese renommierte Förderung ermöglicht ihm, an der UTN das Projekt „AutoBayes – Unlocking Reliable Small-data AI through Bayesian Deep Learning“ umzusetzen. ERC Starting Grants sind mit bis zu 1,5 Millionen Euro dotiert und laufen über maximal fünf Jahre.
Moderne KI-Systeme benötigen häufig sehr große Datenmengen. In vielen wissenschaftlichen und praktischen Anwendungsfeldern stehen diese jedoch nicht zur Verfügung. Prof. Fortuin will deshalb Methoden des Bayesian Deep Learning weiterentwickeln, mit denen KI-Systeme auch aus kleinen Datensätzen verlässlich lernen und die Unsicherheit ihrer Ergebnisse besser abbilden können. Seine Grundlagenforschung orientiert sich dabei an realen Problemstellungen, deren Lösungen von bedeutender Wirksamkeit wären.
„Der ERC Starting Grant gibt uns die Möglichkeit, ein fokussiertes Forschungsteam zu rekrutieren, um echten Fortschritt auf dem Gebiet der KI für kleine Daten zu machen“, sagt Prof. Dr. Vincent Fortuin.
„Dass die UTN zum zweiten Mal in Folge einen ERC Starting Grant einwirbt, ist für unsere noch junge Universität ein herausragender Erfolg. Ich gratuliere Professor Vincent Fortuin sehr herzlich zu dieser hochrenommierten europäischen Auszeichnung. Mit seinem Projekt AutoBayes widmet er sich einer zentralen Herausforderung der Künstlichen Intelligenz: Wie lassen sich auch bei begrenzter Datenlage leistungsfähige und zugleich verlässliche KI-Systeme entwickeln? Der Grant würdigt nicht nur seine exzellente Forschung, sondern unterstreicht auch den Anspruch der UTN, als international sichtbarer Standort für innovative und verantwortungsvolle KI, Spitzenforschenden den nötigen Freiraum für wissenschaftliche Durchbrüche zu bieten“, erklärt Prof. Dr. Michael Huth, Gründungspräsident der UTN.
Vincent Fortuin ist seit 2026 Full Professor für Probabilistic Machine Learning im Department Computer Science & Artificial Intelligence (CSAI) der UTN. Zugleich leitet er bei Helmholtz AI in München die Forschungsgruppe „Efficient Learning and Probabilistic Inference for Science“. Seine Forschung konzentriert sich auf die Verbindung von Deep Learning und probabilistischen Modellen sowie auf verlässliche und dateneffiziente KI. Er promovierte an der ETH Zürich und forschte anschließend an der University of Cambridge.
In der Förderrunde 2026 vergibt der ERC 421 Starting Grants mit einem Gesamtvolumen von 705 Millionen Euro. Insgesamt wurden 4.807 Anträge eingereicht; die Förderquote lag bei 8,8 Prozent. 89 der ausgewählten Projekte werden an Einrichtungen in Deutschland umgesetzt, davon 22 in Bayern.
Mit der Auszeichnung von Vincent Fortuin verfügt die UTN über 4 laufende oder anlaufende ERC-Grants. Damit erreicht sie, in Relation zur Anzahl der besetzten Professuren, einen Spitzenplatz unter den Universitäten in Deutschland.
Pressebilder zum Download:
Porträt Prof. Vincent Fortuin (Copyright: Andreas Heddergott / TU Muenchen)
Über die Technische Universität Nürnberg
Die 2021 gegründete Technische Universität Nürnberg (UTN) ist die erste Neugründung einer staatlichen Universität in Bayern seit 1978. Die UTN versteht sich als ein lebendiges Labor der Ausgestaltung einer Universität für das Zeitalter der KI und der rasch voranschreitenden Veränderungen in Technologie, Wirtschaft und Gesellschaft. Die UTN strebt an, ein wichtiger regionaler Impulsgeber in der Forschung, Lehre und im Transfer sowie eine international führende Universität des 21. Jahrhunderts mit regionaler Verankerung bei einer gleichzeitigen globalen Ausrichtung zu werden.
Der 37 Hektar große und nachhaltige UTN-Campus wird das Zentrum des neuen Stadtteils Lichtenreuth in Nürnberg in der Nähe der historischen Innenstadt bilden. Etwa 6.000 Studierende, 200 Professorinnen und Professoren und mindestens 2.000 Mitarbeitende werden hier Platz finden. Studiengänge werden Aspekte von Technologie, Liberal Arts, Social Sciences und Natural Sciences integrieren, um Studierende auf die interdisziplinären Anforderungen der neuen Arbeitswelt ideal vorzubereiten.
Kontakt
Head of UnitCommunication Unit
Prof. Dr. Vincent Fortuin von der Technischen Universität Nürnberg (UTN) erhält einen Starting Grant des European Research Council (ERC). Diese renommierte Förderung ermöglicht ihm, an der UTN das Projekt „AutoBayes – Unlocking Reliable Small-data AI through Bayesian Deep Learning“ umzusetzen. ERC Starting Grants sind mit bis zu 1,5 Millionen Euro dotiert und laufen über maximal fünf Jahre.
Moderne KI-Systeme benötigen häufig sehr große Datenmengen. In vielen wissenschaftlichen und praktischen Anwendungsfeldern stehen diese jedoch nicht zur Verfügung. Prof. Fortuin will deshalb Methoden des Bayesian Deep Learning weiterentwickeln, mit denen KI-Systeme auch aus kleinen Datensätzen verlässlich lernen und die Unsicherheit ihrer Ergebnisse besser abbilden können. Seine Grundlagenforschung orientiert sich dabei an realen Problemstellungen, deren Lösungen von bedeutender Wirksamkeit wären.
„Der ERC Starting Grant gibt uns die Möglichkeit, ein fokussiertes Forschungsteam zu rekrutieren, um echten Fortschritt auf dem Gebiet der KI für kleine Daten zu machen“, sagt Prof. Dr. Vincent Fortuin.
„Dass die UTN zum zweiten Mal in Folge einen ERC Starting Grant einwirbt, ist für unsere noch junge Universität ein herausragender Erfolg. Ich gratuliere Professor Vincent Fortuin sehr herzlich zu dieser hochrenommierten europäischen Auszeichnung. Mit seinem Projekt AutoBayes widmet er sich einer zentralen Herausforderung der Künstlichen Intelligenz: Wie lassen sich auch bei begrenzter Datenlage leistungsfähige und zugleich verlässliche KI-Systeme entwickeln? Der Grant würdigt nicht nur seine exzellente Forschung, sondern unterstreicht auch den Anspruch der UTN, als international sichtbarer Standort für innovative und verantwortungsvolle KI, Spitzenforschenden den nötigen Freiraum für wissenschaftliche Durchbrüche zu bieten“, erklärt Prof. Dr. Michael Huth, Gründungspräsident der UTN.
Vincent Fortuin ist seit 2026 Full Professor für Probabilistic Machine Learning im Department Computer Science & Artificial Intelligence (CSAI) der UTN. Zugleich leitet er bei Helmholtz AI in München die Forschungsgruppe „Efficient Learning and Probabilistic Inference for Science“. Seine Forschung konzentriert sich auf die Verbindung von Deep Learning und probabilistischen Modellen sowie auf verlässliche und dateneffiziente KI. Er promovierte an der ETH Zürich und forschte anschließend an der University of Cambridge.
In der Förderrunde 2026 vergibt der ERC 421 Starting Grants mit einem Gesamtvolumen von 705 Millionen Euro. Insgesamt wurden 4.807 Anträge eingereicht; die Förderquote lag bei 8,8 Prozent. 89 der ausgewählten Projekte werden an Einrichtungen in Deutschland umgesetzt, davon 22 in Bayern.
Mit der Auszeichnung von Vincent Fortuin verfügt die UTN über 4 laufende oder anlaufende ERC-Grants. Damit erreicht sie, in Relation zur Anzahl der besetzten Professuren, einen Spitzenplatz unter den Universitäten in Deutschland.
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Porträt Prof. Vincent Fortuin (Copyright: Andreas Heddergott / TU Muenchen)
Über die Technische Universität Nürnberg
Die 2021 gegründete Technische Universität Nürnberg (UTN) ist die erste Neugründung einer staatlichen Universität in Bayern seit 1978. Die UTN versteht sich als ein lebendiges Labor der Ausgestaltung einer Universität für das Zeitalter der KI und der rasch voranschreitenden Veränderungen in Technologie, Wirtschaft und Gesellschaft. Die UTN strebt an, ein wichtiger regionaler Impulsgeber in der Forschung, Lehre und im Transfer sowie eine international führende Universität des 21. Jahrhunderts mit regionaler Verankerung bei einer gleichzeitigen globalen Ausrichtung zu werden.
Der 37 Hektar große und nachhaltige UTN-Campus wird das Zentrum des neuen Stadtteils Lichtenreuth in Nürnberg in der Nähe der historischen Innenstadt bilden. Etwa 6.000 Studierende, 200 Professorinnen und Professoren und mindestens 2.000 Mitarbeitende werden hier Platz finden. Studiengänge werden Aspekte von Technologie, Liberal Arts, Social Sciences und Natural Sciences integrieren, um Studierende auf die interdisziplinären Anforderungen der neuen Arbeitswelt ideal vorzubereiten.
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Peter Diehl
Communication Unit