Klambauer ist Informatiker am Institut für Machine Learning und hat in seiner Habilitationsschrift beschrieben, auf welche Weise Deep Learning und moderne AI-Methoden die computergestützte Medikamentenentwicklung revolutioniert haben.

Ziel einer Habilitation ist es, dass die Bewerber*innen im Rahmen einer akademischen Evaluierung ihre besondere Befähigung zu selbstständiger wissenschaftlicher Forschung und Lehre in der ganzen Breite ihres Fachs [facultas docendi] nachweisen, was seinerseits die Voraussetzung für die Erteilung der Lehrbefugnis [venia legendi] darstellt.

Zur Person

Nach dem Studium der Mathematik und Biologie an der Universität Wien begann Günter Klambauer 2010 mit seiner Forschungstätigkeit im Bereich von maschinellem Lernen und Bioinformatik an der JKU, wo er 2014 auch promovierte. Für den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens in der Genetik und Molekularbiologie wurde er mit dem Austrian Life Science Award 2012 und dem Award of Excellence des österreichischen Wissenschaftsministeriums im Jahr 2014 ausgezeichnet. In den vergangenen Jahren leitete er mehrere Datenanalysegruppen in großen Projekten mit mehreren pharmazeutischen Unternehmen. Während sich Günter Klambauers Forschung in früheren Jahren hauptsächlich mit Bioinformatik befasste, verlagerte sich sein Forschungsschwerpunkt auf Deep Learning und die Entwicklung von neuen Methoden des maschinellen Lernens. Bei einem internationalen wissenschaftlichen Wettbewerb, der Tox21 Data Challenge, konnte Günter Klambauer mit seiner Gruppe gewinnen, wobei die beste Methode zur Vorhersage der Toxizität von Chemikalien entwickelt wurde.
Seine aktuelle Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung allgemeiner KIs für die Anwendung in Life Sciences. Günter Klambauer hat derzeit eine Tenure-Track Professur für "AI in Drug Discovery", leitet die Forschungsgruppe "AI in Life Sciences" an der ELLIS unit Linz und dem LIT AI Lab und forscht am Institut für Machine Learning an der Johannes Kepler Universität Linz.