Drei Millionen Euro EU-Förderung für zwei Forschende am Max-Planck-Institut für Informatik

Yiting Xia und Thomas Leimkühler, Photo: MPI-INF/Bertram Somieski

Dr. Yiting Xia und Dr. Thomas Leimkühler werden jeweils mit einem ERC Starting Grant ausgezeichnet

Ob neuartige digitale Modelle zur Darstellung der Welt oder die Entwicklung neuer Cloud-Infrastrukturen für Künstliche Intelligenz: Mit den „Starting Grants“ finanziert der Europäische Forschungsrat (ERC) exzellente Pionierforschung, die im Erfolgsfall das Potenzial hat, unsere Gesellschaft nachhaltig zu prägen. Die Grants zählen zu den renommiertesten Förderungen weltweit, die junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler erhalten können. In diesem Jahr werden zwei Mitglieder des Max-Planck-Instituts für Informatik mit einem Starting Grant gewürdigt: Dr. Yiting Xia und Dr. Thomas Leimkühler erhalten zur Umsetzung ihrer Projekte über die nächsten fünf Jahre jeweils rund 1,5 Millionen Euro.

Dr. Yiting Xia ist Tenure-Track Faculty am MPI für Informatik und leitet die Forschungsgruppe „Network and Cloud Systems“. In ihrem ERC-Projekt „Synchronous Optical Network Infrastructure for the Cloud (SONIC)“ befasst sie sich damit, wie Rechenzentren künftig effizienter auf die Anforderungen von KI-Workloads angepasst werden können.

Im Fokus ihres Projekts stehen sogenannte „Data Center Networks (DCNs)“. Dabei handelt es sich um die kritische Netzwerk-Infrastruktur für Cloud-Computing. Sie sind das Nervenzentrum eines Cloud-Rechenzentrums und funktionieren etwa wie die vollautomatische Sortieranlage eines riesigen Logistikzentrums: Sie steuern eine digitale Flut von Datenpaketen an das richtige Ziel und bestimmen in Sekundenbruchteilen die Wege dafür. Üblicherweise übernehmen elektrische „Paket-Switches“ diese Arbeit wie digitale Verkehrskreuzungen, die jedes einzelne Datenpaket weiterleiten. Doch der Boom von Künstlicher Intelligenz treibt diese elektrischen Schaltungen an ihre physikalischen Grenzen. Die riesigen Datenmengen moderner KI-Modelle überfordern die Hardware, was zu Verzögerungen in der Datenübertragung und einem massiven Anstieg des Energieverbrauchs führt, mit dem Ergebnis, dass die gesamte Infrastruktur nicht mehr skaliert.

Yiting Xia will dieses Problem lösen, indem sie die Infrastruktur von DCNs neu denkt: weg von elektrischer Datenübertragung, hin zu optischer Netzwerktechnologie, die Datenströme als Lichtsignale überträgt. Sie beabsichtigt leistungsstarke optische Komponenten wie „Optical Circuit Switches“ einzusetzen, um DCNs von einer reinen Verbindungsebene zu aktiven Systemkomponenten für künstliche Intelligenz weiterzuentwickeln.

So erfordern das Training und die Bereitstellung großer KI-Modelle Tausende bis Hunderttausende von Beschleunigern (wie zum Beispiel GPUs), die hochgradig koordinierte, synchrone Berechnungen ausführen. „Diese Prozesse weisen wiederkehrende und vorhersagbare Kommunikationsmuster auf. In meinem Projekt untersuche ich, ob das Netzwerk um diese Struktur der KI-Berechnung herum neu gestaltet werden kann, anstatt KI-Workloads auf Netzwerke zu zwingen, die für traditionellen, unvorhersehbaren Datenverkehr konzipiert sind“, sagt die Saarbrücker Max-Planck-Forscherin.

Das Ziel ist, durch den Einsatz neuer Technologien und die enge Koordination der Systemkomponenten die Datenübertragung und Energieeffizienz von DCNs deutlich zu steigern und gleichzeitig deren Widerstandsfähigkeit zu erhöhen und die Wartung zu vereinfachen.

Dr. Thomas Leimkühler ist Senior Researcher am MPI für Informatik und leitet dort die Forschungsgruppe „Image Synthesis and Machine Learning“. In seinem ERC-Projekt „From Microscopic to Monumental: Learning Visual Scene Representations Across Vastly Different Scales“, kurz „MonuMicro“, will er eine grundlegende Herausforderung des visuellen Computings lösen: Wie lässt sich unsere Welt digital so darstellen, dass sowohl ganze Landschaften als auch mikroskopische Details in einem einzigen Modell zusammengeführt werden?

Moderne Rekonstruktions- und Rendering-Verfahren erfassen beispielsweise einzelne Objekte mit hoher Präzision oder bilden ganze Städte und Landschaften realistisch ab. Doch sobald sehr unterschiedliche Maßstäbe zusammenkommen, stoßen sie an ihre Grenzen: Ein Modell, das eine Berglandschaft beschreibt, verliert winzige Details, während ein Modell eines Insekts keinen Bezug mehr zu seiner Umgebung herstellen kann. Genau hier setzt Leimkühler mit MonuMicro an. Statt bestehende Verfahren schrittweise zu verbessern, will er gänzlich neue theoretische und algorithmische Grundlagen schaffen, um die visuelle Welt über viele Größenordnungen hinweg in einem gemeinsamen Modell abzubilden.

Dazu verbindet er in MonuMicro die mathematische Skalenraumtheorie mit modernen Methoden des maschinellen Lernens und generativer Künstlicher Intelligenz. Die neue Methodik untersucht beispielsweise, wie aus wenigen aufgezeichneten Bilddaten fehlende Informationen ergänzt und gleichzeitig sichergestellt werden kann, dass feine Details und großräumige Strukturen stets konsistent zueinander bleiben. 

„Die Ergebnisse wären über viele Bereiche hinweg anwendbar: In der Robotik könnten autonome Systeme ihre Umgebung deutlich besser verstehen, Virtual- und Augmented Reality wirkten realistischer und wären ohne spürbare Detailverluste erlebbar. Aber auch andere Wissenschaften wie zum Beispiel die Archäologie oder Geowissenschaften könnten davon profitieren, größere Kontexte mit feinsten Details visuell in Verbindung setzen zu können“, sagt der Saarbrücker Max-Planck-Forscher.

Thomas Leimkühler hat Erfahrung in der entwicklung neuer Szenenrepräsentationen: Das von ihm mitentwickelte „3D Gaussian Splatting“ hat sich zum internationalen Standard für die effiziente Darstellung dreidimensionaler Szenen entwickelt und wurde innerhalb von drei Jahren fast 12.000 Mal zitiert. Mit dem ERC-Projekt geht er nun einen entscheidenden Schritt weiter und will die Grundlagen schaffen, um die visuelle Welt über viele Größenordnungen hinweg in einem gemeinsamen Modell abzubilden.

Insgesamt wurde laut Europäischem Forschungsrat bei der aktuellen Runde der ERC Starting Grants eine Rekordanzahl von 4.807 Forschungsanträgen eingereicht. Davon wurden 421 zur Förderung ausgewählt (8,8 %), was einer Fördersumme von insgesamt 705 Millionen Euro entspricht. Europaweit werden 22 Projekte aus dem Bereich der Informatik gefördert, fünf davon aus Deutschland. Zwei dieser fünf Projekte sind am MPI für Informatik angesiedelt, ein weiteres geht an Michael Hahn von der Universität des Saarlandes. Damit sind 2026 insgesamt drei der fünf deutschen ERC Starting Grants im Bereich Informatik am Saarland Informatics Campus.

Weitere Informationen:
ERC-Pressemeldung:  https://erc.europa.eu/news-events/news/erc-2026-starting-grants-results
Webseite MPI für Informatik: https://www.mpi-inf.mpg.de/de/home
Webseite der Forschungsgruppe von Yiting Xia: www.mpi-inf.mpg.de/de/departments/network-and-cloud-systems
Webseite der Forschungsgruppe von Thomas Leimkühler: https://ismael.mpi-inf.mpg.de/

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Philipp Zapf-Schramm
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