Große Ankerkennung wird den Master-in-Entrepreneurship-Studenten Lukas Schürmann und Raphael Derstappen der WHU – Otto Beisheim School of Management zuteil: Beide werden die Forschungsergebnisse ihrer jeweiligen Master-Thesis auf internationalen Konferenzen präsentieren dürfen. Dazu mussten sie einen strengen Auswahl- und Wettbewerbs-Prozess durchlaufen, bei dem sie auch mit Forschungsergebnissen von Doktoranden und Professoren konkurrierten. Die Erkenntnisse seiner Thesis „Using text-based machine learning algorithms to analyze entrepreneurial ecosystems“ wird Lukas Schürmann auf der International Product Development Conference vorstellen. Raphael Derstappen wird seine Ergebnisse auf der Strategic Management Conference präsentieren.
Bessere Bündelung von Forschung und Start-ups im Bereich künstliche Intelligenz
Für ihre Forschung nutzten beide Studenten fortgeschrittene Methoden zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um spezielle Ökosysteme für Unternehmen zu untersuchen. Lukas Schürmann wertete für seine Masterarbeit die Daten von 21.000 internationalen Start-ups aus. Aus deren Tätigkeiten konnte er insgesamt 50 unterschiedliche Anwendungsbereiche für künstliche Intelligenz (KI) herauskristallisieren. Darauf basierend analysierte er Daten von mehr als 2.000 öffentlichen KI-Forschungsprojekten. Im Vergleich stellte er fest, dass die Nutzungsmöglichkeiten für KI, an denen deutsche Institute vorrangig forschen und dafür vom Bund Gelder erhalten, nur in geringem Maße mit den KI-Themen übereinstimmen, mit denen sich die deutsche Start-up-Szene beschäftigt. Ein bemerkenswertes Ergebnis, gibt die Bundesregierung bis 2025 doch Milliarden für die Förderung ihrer KI-Strategie aus.
Ein neuer Algorithmus durch Tests im Cybersicherheits-Ökosystem
Ebenso wie Lukas Schürmann nutzte auch Raphael Derstappen fortgeschrittene Technologien des maschinellen Lernens. Er stellte einen systematischen Vergleich verschiedener Algorithmen von Themenmodellen an und zeigte, inwiefern diese dazu geeignet sind, Management-Forschung zu betreiben. Dabei testete er die Modelle an Unternehmensdaten von Start-ups im Cybersicherheits-Ökosystem. Aus den Vergleichsdaten und der Treffergenauigkeit konnte Derstappen einen neuen Algorithmus für Themenmodelle zusammenstellen, der die Vorteile aller anderen vereint und ihre Schwächen reduziert. Nicht zuletzt wegen des kenntnisreichen Einsatzes der fortgeschrittenen Maschinenlern-Technologien wurden beide WHU-Studenten zu den Konferenzen eingeladen.