Prof. Dr. Thomy Phan übernimmt den Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Prof. Dr. Thomy Phan studierte und promovierte an der LMU München, wo er seine Dissertation summa cum laude abschloss. Seine Arbeit wurde mehrfach prämiert. Forschungsaufenthalte und Postdoc-Positionen führten ihn an renommierte Institutionen wie die University of Southern California, UC Irvine und Yale University.

Auf die Frage, warum er sich für die Universität Bayreuth entschieden hat, betont Phan die besondere Forschungslandschaft: „Ich möchte mit meiner Multiagenten-Forschung flexible und skalierbare KI-Techniken entwickeln, die breit einsetzbar sind. Die Universität Bayreuth bietet dafür ein interdisziplinäres Umfeld, in dem ich mit Wissenschaftlern aus verschiedenen Bereichen zusammenarbeiten möchte – zum Beispiel im Rahmen von RAIS², dem Research Center for AI in Science & Society.“ Gerade die Verbindung von Informatik, Naturwissenschaften, Sozialwissenschaften und Rechtswissenschaften sieht er als entscheidenden Vorteil, um KI verantwortungsvoll und wirkungsvoll weiterzuentwickeln.

Auch die Arbeitsatmosphäre an der Universität Bayreuth hebt Phan hervor: „Die Universität Bayreuth zeichnet sich durch ein sehr offenes und kollegiales Umfeld aus, in dem Personen aus unterschiedlichen Bereichen und Disziplinen zusammenfinden können. Als Campus-Universität bietet sie vor allem kurze Wege, die den persönlichen Austausch fördern.“

Phans wissenschaftliche Vision ist ambitioniert: Er möchte KI-Systeme entwickeln, die robust, skalierbar und erklärbar sind – und damit in Bereichen wie Logistik, Robotik, Energie oder Wissenschaftskommunikation eingesetzt werden können. Seine Arbeiten zu Multi-Agenten-Pathfinding, emergentem Verhalten und resilienten KI-Systemen haben dazu bereits international große Beachtung gefunden.

Mit seiner Professur baut die Universität Bayreuth ihre strategische Ausrichtung im Bereich Künstliche Intelligenz weiter aus und stärkt die Verbindung zwischen Grundlagenforschung und gesellschaftlicher Anwendung.

Studierende dürfen sich auf innovative Lehrformate freuen, die Theorie und Praxis eng verzahnen – von Reinforcement Learning über Multi-Agenten-Systeme bis hin zu KI-gestützter Optimierung. Phan legt großen Wert darauf, junge Talente früh in Forschungsprojekte einzubinden und ihnen internationale Perspektiven zu eröffnen.