ミュンヘン工科大学（TUMまたはTUミュンヘン、ドイツ語: Technische Universität München）は、ドイツのバイエルン州ミュンヘンに所在する公立研究大学であり、工学、技術、医学、応用科学および自然科学を専門としている。その人工知能（AI）活動は、総称してTUミュンヘンAIと呼ばれ、複数の学部と研究センターにまたがり、Machine learning、Deep learning、Generative AIなどの分野に焦点を当てている。TUMは20世紀後半からAIをカリキュラムと研究に統合し、コンピュータ科学と数学における強固な基盤を活用して、ヨーロッパにおけるAI革新の主要な拠点となっている。
TUMのAI研究は、理論的基盤と実践的応用の両方に強い重点を置くことが特徴である。1992年に独立した組織として設立された同学の情報学部には、ニューラルネットワーク、大規模言語モデル、トランスフォーマーなど、AI関連トピックに特化した多数の教授職が置かれている。TUMの研究者は、Google DeepMind、OpenAI、Anthropicなどの世界的リーダーと共同プロジェクトで協力する一方、この分野で広く使用されるオープンソースツールやフレームワークへの貢献も行っている。
研究センターとイニシアチブ
TUMは、AI研究を調整し推進するために、いくつかの専用センターを設立している。2018年に設立されたミュンヘンロボティクス・機械知能スクール（MSRM）は、身体化AIに焦点を当て、ロボティクス、知覚、学習の専門知識を結集している。TUMデジタル変革センターは、ビジネスと社会におけるAI応用に取り組み、バイエルン州デジタル変革研究所（bidt）は、AI倫理やガバナンスを含むデジタル化の社会的影響を調査している。
2020年、TUMはAIに焦点を当てたTUM高等研究所（IAS）を立ち上げ、国際的なフェローを惹きつけている。また、同学は、ドイツ連邦政府の資金提供を受けたルートヴィヒ・マクシミリアン大学ミュンヘンとの共同イニシアチブであるミュンヘン機械学習センター（MCML）にも参加している。MCMLは、Machine learningにおける博士課程の訓練と学際的研究を支援し、基礎理論とアルゴリズム的公平性に強い重点を置いている。
学術プログラムと教育
TUMは、学部および大学院レベルの両方で、AIに焦点を当てたさまざまな学位プログラムを提供している。情報学の理学士号には、AIとデータサイエンスの専門トラックが含まれ、情報学の理学修士号には、機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理の専門分野が用意されている。2021年、TUMは、Deep learning、強化学習、確率モデリングを含む中核的なAI手法を学生に訓練することを目的とした、専用の人工知能理学修士号を導入した。
また、同学は、AI戦略モジュールを組み込んだイノベーション・ビジネス創造エグゼクティブMBAなど、専門家向けの継続教育プログラムも提供している。TUMの教育は実践的なプロジェクトを重視しており、学生は頻繁にオープンソースのAIライブラリに貢献し、ImageNet大規模視覚認識チャレンジなどの国際競技に参加している。
産業パートナーシップと技術移転
TUMは、技術移転と応用研究を促進するために、産業界との強固な関係を維持している。2021年に設立されたTUMベンチャーラボは、ヘルスケア、モビリティ、金融などの分野でAIスタートアップを支援している。TUMのAI研究からの注目すべきスピンオフには、自動運転車向けのコンピュータビジョンや製造業向けの予知保全を専門とする企業が含まれる。
企業パートナーシップには、AMD、Apple、Samsung ElectronicsとのエッジAIおよびハードウェアアクセラレーションに関する協力が含まれる。TUMはまた、Amazon Web ServicesやMicrosoft Azureなどのクラウドプロバイダーと協力して、スケーラブルなAIインフラストラクチャを開発している。同学のUnternehmerTUMセンターは、ヨーロッパ最大級のスタートアップインキュベーターの一つであり、2015年以降、100以上のAI関連ベンチャーの立ち上げを支援してきた。
著名な研究者と貢献
TUMの教員は、AIの理論と実践に重要な貢献をしてきた。ダニエル・クレマース教授は、画像セグメンテーションと3D再構成のための変分法を開発した著名なコンピュータビジョン研究者である。ビョルン・シュラー教授は、音声や生理的信号からの感情認識アルゴリズムを作成し、感情コンピューティングの分野を開拓した。シュテファン・ギュンネマン教授は、グラフニューラルネットワークとその化学やソーシャルネットワーク分析への応用に焦点を当てている。
Deep learningの分野では、TUMの研究者は、現代のニューラルアーキテクチャの標準コンポーネントとなっている残差ネットワークとバッチ正規化の進歩に貢献してきた。同学のモデルプルーニングと効率的な推論に関する研究は、モバイル電話や組み込みシステムを含むリソース制約のあるデバイスへのAI展開に影響を与えている。
国際協力と影響
TUMは、堅牢で信頼性の高いAIに焦点を当てたユニットを主催する欧州学習・インテリジェントシステム研究所（ELLIS）を含む、欧州のAIイニシアチブに積極的に参加している。また、同学は、MIT CSAIL、Stanford AI Lab、BAIR (Berkeley AI Research)と交換プログラムや共同研究プロジェクトで協力している。2002年にシンガポールに設立されたTUMアジアは、現地大学と提携してAI関連の修士プログラムを提供し、同学の国際的な到達範囲を拡大している。
2023年現在、TUMの研究者は年間500以上のAI関連論文を発表しており、そのかなりの割合がNeurIPS、ICML、CVPRなどの主要会議に掲載されている。同学のAI研究は、医用画像、自動運転、気候モデリングにおける実用的な応用につながり、ヨーロッパの主要な技術大学としての評判に貢献している。TUMの学際的なAI研究への取り組みは、強固な産業パートナーシップと相まって、人工知能の未来を形作る上で重要なプレーヤーとして位置づけられている。