Martin Schuessler is a Ph.D. candidate at the Technische Universität Berlin and a Researcher at the Weizenbaum Institute for the Networked Society in the field of Explainable Artificial Intelligence (XAI). His research investigates quality criteria for interpretable systems and frameworks to make data-driven systems more transparent.

Milagros Miceli is a Ph.D. candidate at the Technische Universität Berlin and a Researcher at the Weizenbaum Institute for the Networked Society. With a background in Sociology, Milagros' research interrogates work practices of data creation and focuses on power dynamics as well as their effects on machine learning datasets.

Luise Weickhmann arbeitet am ML2R-Standort des Fraunhofer IML. Der Schwerpunkt ihrer Arbeit liegt in der Entwicklung industrieller Lösungen unter Anwendung von Maschinellem Lernen.

Sebastian Müller ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am ML2R-Standort der Universität Bonn. Er interessiert sich in seiner Forschung für hybride Modelle unter dem Aspekt von Intepretierbarkeit und vertrauenswürdigem Maschinellen Lernen.

Sabine Kugler ist Data Scientist am Fraunhofer Institut IAIS in Sankt Augustin im Geschäftsfeld Healthcare Analytics und arbeitet hauptsächlich an Projekten in dem Themenbereich Künstliche Intelligenz in der Pharmakologie. Ihre Forschungsinteressen liegen bei Explainable AI und causal inference.

Dr. Mayukh Mukherjee ist Professor für Mathematik am Indian Institute of Technology Bombay. In seiner Forschung widmet er sich Geometrie und Laplace Eigenfunktionen, sowie Deep Learning und der damit verbundenen Statistik.

Piet Brömmel ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am ML2R-Standort des Fraunhofer IML in Dortmund. Seine Forschungsinteresse liegt im Bereich des Generative Machine Learning und der graphischen Datenverarbeitung.

Dominik Brämer ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am ML2R-Standort des Fraunhofer IML in Dortmund. Sein Forschungsinteresse liegt im Machine Learning in Bezug auf der graphischen Datenverarbeitung und evolutionären Algorithmen.

Dr. Sebastian Ginzel ist Senior Data Scientist im Bereich Healthcare Analytics am Fraunhofer Institut IAIS. Er leitet Projekte zu den Themen Digitaler Zwilling in der Medizin, der Identifikation von Biomarkern und Subgruppen in klinischen Studien mittels maschinellen Lernens, sowie der Verbesserung der Versorgung von Patient*innen mit Hilfe künstlicher Intelligenz. In seiner Forschung widmet er sich der Frage wie subjektive Bewertungen von Expert*innen mit KI objektiviert werden können.