Prof. Dr. Johannes Margraf hat zum 1. September die Professur für Physikalische Chemie V: Theorie und maschinelles Lernen an der Universität Bayreuth übernommen. Sein Schwerpunkt liegt im Grenzbereich des Maschinellem Lernens (ML) und der physikalischen Chemie.
Johannes Margraf hat in Erlangen Molekularwissenschaften studiert. Nachdem er dort auch seine Promotion abgeschlossen hat, ging er an die Universität von Florida, um dort als Post-Doc zu arbeiten. An der Technischen Universität München arbeitete er als Gruppenleiter, bevor er ans Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-Gesellschaft in Berlin wechselte. Von dort ist er nun an die Universität Bayreuth gekommen.
„Ich habe mich für die Universität Bayreuth entschieden, weil hier viele Forschungseinrichtungen sowohl in der künstlichen Intelligenz als auch im Energie- und Materialbereich angesiedelt sind“, sagt Prof. Dr. Johannes Margraf. „Daher erhoffe ich mir viele gute Zusammenarbeitsmöglichkeiten.“
Seine Zukunft sieht Prof. Margraf in der Entwicklung von ML Methoden für die Chemie, insbesondere um funktionale Energiematerialien besser zu verstehen und deren Eigenschaften vorherzusagen. Ab Januar wird er auch in die Lehre einsteigen. Prof. Margraf hat eine Professur aus dem KI-Wettbewerb der Hightech Agenda Bayern angetreten und ist räumlich im Bayerischen Zentrum für Batterietechnik (BayBatt) in der Weihererstraße der Universität Bayreuth angesiedelt.
Seine Antrittsvorlesung hält Prof. Dr. Johannes Margraf am 18. Januar 2024, um 17 Uhr im H14 (NWI) ab.
Tel: +49 (0)921-555357
E-Mail: jennifer.opel@uni-bayreuth.de
