Gunay Kazimzade ist Doktorandin für Künstliche Intelligenz am Weizenbaum-Institut für die Vernetzte Gesellschaft in Berlin und arbeitet dort derzeit mit der Forschungsgruppe "Kritikalität KI-basierter Systeme". Außerdem ist sie Doktorandin in Informatik an der Technischen Universität Berlin. Ihre Hauptforschungsrichtungen sind Gender und Rassenvorurteile in der KI, Inklusivität in der KI und KI-gestützte Bildung. Sie ist TEDx-Sprecherin und wurde auf der European Women in Technology Conference 2018 in Amsterdam ausgezeichnet, auf der mehr als 4000 weibliche Führungskräfte aus Europa zusammenkamen. Derzeit leitet sie die soziale Plattform "TechCentrum", die den Wissensaustausch im Bereich Emerging Tech anstrebt.

Niki Kilbertus‘ Anspruch als PhD Student in maschinellem Lernen am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und der Unversität Cambridge ist es KI beizubringen sich in schwerwiegenden Entscheidungen fair zu verhalten: Sei es bei der Frage wer einen Kredit bekommt, zum Jobinterview eingeladen wird, oder sogar wer auf Bewährung entlassen wird. Nach einem vorwiegend technischen Studium in Mathematik und Physik, findet er mittlerweile die interdisziplinäre Forschung zwischen maschinellem Lernen, Ethik, und Public Policy umso spannender. Insgesamt zielt seine Arbeit darauf ab schon heute innovative Lösungen für bevorstehende Herausforderungen wie Diskriminierung, Verlust von Privatsphäre und Verstärkung von Ungleichheit zu entwickeln. 

Shirley Ogolla ist Forscherin am Humboldt Institute für Internet & Gesellschaft in Berlin und untersucht den Einsatz von Anwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) am intraorganisationalen Arbeitsplatz von Wissensarbeiter*innen. Shirley studierte Medienwissenschaft in Berlin, Paris und New York. Darüber hinaus  ist sie seit diesem Jahr Affliate am Berkman Klein Center for Internet and Society in Harvard, wo sie sich mit Themen wie Machine Learning Bias, Künstliche Intelligenz und Ethik beschäftigt. Außerdem ist sie Mitbegründerin des collective no:topia, einem internationalen KünstlerInnen-kollektiv mit Sitz in Turin, Berlin und London, das interaktive Kunstinstallationen zu technologisch eingebetteten Zukunftsszenarien für ein breites Publikum realisiert.

Leonid Berov erforscht als Mitarbeiter am Institut für Kognitionswissenschaften (Osnabrück) wie KI genutzt werden kann um fiktionale Geschichten zu erzeugen, und was dies für das Verständnis von menschlicher Kreativität bedeutet. Er verbindet auf interdisziplinäre Weise Techniken der KI mit geisteswissenschaftlichen Ansätzen zur Narratologie. Auf der Suche nach guten Geschichten variiert sein Modell gezielt Parameter und zeigt so gleichzeitig auf, was gute Autoren und Geschichten ausmacht. Leonid Berov nutzt KI als Hilfsmittel um das Menschsein zu erforschen und als Plattform, um zwischen Disziplinen zu vermitteln.

Theresa Tran arbeitet als Data Scientist bei Lufthansa Industry Solutions. Sie ist Kommunikatorin für Explainable Artificial Intelligence (XAI) und wurde bereits mit mehreren Preisen ausgezeichnet (Frauen-MINT-Award, Datenlotsen-Preis). Mit Explainable AI sind Ansätze gemeint, die Entscheidungen von KI-Systemen nachvollziehbar machen und auf diesem Weg die Akzeptanz von KI steigern. In ihrer Masterarbeit untersuchte sie verschiedene XAI-Methoden und bewies deren Funktionstüchtigkeit mathematisch rigoros. So wird ein verantwortungsvoller Umgang mit KI möglich.

Ankit Kariryaa ist Doktorand an der Universität Bremen und beschäftigt sich mit Bodendegradation in der südlichen Sahelzone. Er arbeitet an Deep-Learning-Modellen um Baumbestände auf großen Flächen auswerten zu können. Mit seinen Modellen hat er erfolgreich mehr als 685 Millionen einzelne Bäume identifiziert. Das erlaubt auf globaler Ebene Analysen, die alleine durch menschliche Auswertungen nicht möglich wären. Ankit Kariryaa zeigt auf, wie KI Klimawandel und Armut entgegenwirken kann. Diese Forschung hat das Potenzial, das Leben von Millionen von Menschen positiv zu beeinflussen.

Dorothea Koert forscht in ihrer Promotion an der Frage, wie KI von menschlichem Input profitieren kann, um KI und Robotik für Alltagsnutzer interaktiv zugänglicher zu gestalten. Ihr Ziel ist es die KI-basierte Robotik mensch-kompatibler zu machen und Zugangshürden für Nicht-Robotik-Experten abzubauen. Ihre Methoden zum interaktiven maschinellen Lernen ermöglichen es Laien Roboter zu instruieren. Bereits heute finden ihre Ansätze finden Praxisanwendung in intelligenten Assistenzrobotern und im Autonomen Fahren.

Michael Lutter promoviert an der TU Darmstadt und entwickelt dort Deep Learning Algorithmen, welche die grundlegenden Prinzipien aus der Physik und Robotik garantieren. Seine Forschung zu Induction Biases im Deep Learning eröffnet maschinellen Lernalgorithmen eine neue Perspektive für die Anwendung in der Robotik und der KI-basierten Industrie 5.0. Herr Lutter hat dabei demonstriert, dass diese Ansätze den existierenden KI- und klassischen Algorithmen grundsätzlich überlegen sind.Verschiedene Unternehmen (z.B. ABB, NVIDIA) haben bereits großes Interesse an den Methoden bekundet und unterstützen diese Arbeiten.

Elisabeth Hoppe arbeitet am Lehrstuhl für Mustererkennung an der FAU in Erlangen. Nach dem Studium der Medizinischen Informatik (OTH Regensburg und FAU Erlangen) promoviert sie nun in Kooperation mit Siemens Healthineers auf dem Gebiet der quantitativen Magnet Resonanz-Bildgebung in Kombination mit Deep Learning. Die KI-Newcomerin ist Pionierin einer auf Deep Learning basierenden Rekonstruktionsmethode für die quantitative Bildtechnik. "Magnetic Resonance Fingerprinting“ arbeitet sehr ressourcensparend bei gleichbleibend hoher Bildqualität. Die initial entstandene Publikation dient weltweit als Grundlage für zahlreiche Studien und wurde mit ihren Erweiterungen auf renommierten internationalen Konferenzen (ISMRM 2018, MICCAI 2019) vorgestellt.

Titus Brinker arbeitet am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen in Heidelberg. Er entwickelt KI-gestützte Hautkrebsdiagnostik aus klinischen, dermatoskopischen sowie histologischen Bildern, um Hautkrebs präziser und früher zu diagnostizieren. Mit 10 Millionen jährlich am Screening teilnehmenden Bürgerinnen und Bürgern hat seine Forschung eine hohe Relevanz. Etwa die Hälfte der derzeit übersehenen Melanome könnten mit denen von ihm mitentwickelten Algorithmen entdeckt und etwa 100.000 unnötige Biopsien jährlich vermieden werden. Mit seinen Apps Sunface, Intimarzt und AppDoc hat er darüber hinaus bereits hunderttausendfach genutzte Angebote zur Hautkrebsprävention geschaffen.