Köpfe des AI Centers

Slav Petrov nimmt als Vice President of Research bei Google DeepMind eine Schlüsselposition in der Entwicklung von Googles modernsten KI-Systemen ein. Er fungiert als Co-Lead für das Post-Training von Gemini, Googles Familie hochleistungsfähiger multimodaler Modelle,. In dieser Funktion verantwortet er zentrale Entwicklungsbereiche wie Audioverarbeitung, Mehrsprachigkeit (Multilinguality) und die Fähigkeit der Modelle, externe Tools zu nutzen (Tool-Use). Seine Arbeit bildet damit die technologische Grundlage für Sprachfähigkeiten, die heute Milliarden von Nutzern in Google-Kernprodukten wie der Websuche, Assistant, Google Ads, Translate und der Google Cloud unterstützen. Zuvor war er Co-Lead für die bahnbrechenden Sprachmodelle PaLM und PaLM 2. Seine Forschung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) wurde vielfach ausgezeichnet, unter anderem mit mehreren „Best Paper Awards“ (ACL, NAACL) sowie dem prestigeträchtigen „10-year Test-of-Time Award“ der ACL im Jahr 2023, der die langanhaltende Relevanz seiner Arbeiten unterstreicht.

Katja Filippova ist Research Scientist & Manager in der „Frontiers of AI“-Einheit, wo sie ein Forschungsteam leitet. Ihr Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis von Fehlermodi großer Sprachmodelle (Large Language Models), um deren Erklärbarkeit und Vertrauenswürdigkeit zu verbessern, sowie der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Kognitionswissenschaft. Zu ihren wichtigsten Errungenschaften zählt die Erarbeitung fundierter Erkenntnisse darüber, wie Daten die Trainingsdynamik von Modellen bestimmen, von theoretischen Einflüssen bis hin zu praktischen Anwendungen wie dem „Data Unlearning“.

Klaus-Robert Müller Der Physiker und Informatiker zählt zu den prägenden Persönlichkeiten der deutschen KI-Landschaft. Als Professor an der Technischen Universität Berlin und einer von zwei Direktoren des „Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data“ (BIFOLD) leitet er eines der sechs nationalen Kompetenzzentren für KI-Forschung. Seit April 2020 arbeitet er als Principal Scientist auch bei Google in Berlin. Seine wissenschaftliche Arbeit zeichnet sich durch die Verbindung von formalem mathematischem Denken mit stark anwendungsorientierten Methoden aus. Bereits früh etablierte sich Müller als Experte für tiefe neuronale Netzwerke, unter anderem 1992 durch seine Leitung der Forschungsgruppe Intelligente Datenanalyse am Institut “FIRST“ an der ehemaligen Gesellschaft für Mathematik und Datenverarbeitung.

Für seine bahnbrechenden Leistungen wurde Müller 2026 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) mit dem Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis ausgezeichnet, dem mit 2,5 Millionen Euro höchstdotierten Wissenschaftspreis Deutschlands. Diese Ehrung würdigt insbesondere seine Pionierarbeit auf dem Gebiet der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI). In diesem Forschungsfeld entwickelt er Methoden, um die komplexen Entscheidungswege von Lernalgorithmen transparent und nachvollziehbar zu machen. Darüber hinaus gelang ihm ein bedeutender Brückenschlag zur Physik, indem er maschinelles Lernen erfolgreich zur Vorhersage von Lösungen der Schrödinger-Gleichung einsetzte und damit neue Wege in der quantenmechanischen Forschung eröffnete.

Laura Weidinger arbeitet als Staff Research Scientist bei Google DeepMind mit einem Fokus auf KI-Ethik und Sicherheitsforschung. Sie forscht nach neuen Ansätzen zur Messung und Bewertung von generativen KI-Systemen mit Hinblick auf deren soziale Auswirkungen. Ein bedeutender Meilenstein ihrer Arbeit ist die Veröffentlichung einer Taxonomie ethischer und gesellschaftlicher Risiken von generativen KI-Systemen. Sie veröffentlicht regelmäßig Forschungsartikel zu Themen wie KI-Umsetzung von Menschenrechten, Risiken durch Manipulation von KI, und Herangehensweisen zur menschlichen Tendenz, Sprachsysteme automatisch als menschenähnlich einzuschätzen. Derzeit forscht sie daran, neue Erkenntnisse aus Dialogen zwischen Nutzern und KI-Systemen abzuleiten, sowie zu Wegen hin zu einer gerechteren KI.

Mauro Rego Als UX Lead im Bereich AI & Innovation Research (AIR) für Platforms & Devices verantwortet Mauro die Konzeption und Entwicklung neuer Funktionen und Services für das Google-Hardware-Ökosystem (Pixel Phones) sowie für Plattformen wie Google Chrome. Seine Arbeit zeichnet sich dadurch aus, komplexe Forschungsergebnisse in intuitive Produkte zu übersetzen. Dabei verschiebt er durch innovatives Prototyping regelmäßig die Grenzen dessen, was mit aktuellen KI-Modellen technisch und gestalterisch möglich ist.

Mehdi S. M. Sajjadi ist Research Scientist und Gruppenleiter bei Google DeepMind, spezialisiert auf Computer Vision. Sein technischer Fokus liegt auf dem Verständnis von 3D-Szenen, tiefen generativen Modellen und 3D-bewussten neuralen Szenenrepräsentationen. Seine Forschungsergebnisse wurden auf renommierten Konferenzen wie NeurIPS, CVPR und ICCV veröffentlicht und trugen maßgeblich zur Weiterentwicklung der Szenenrekonstruktion bei.

Diana Nanova Als Head of Customer Engineering for Startups & Scaleups bei Google Cloud leitet Diana ein Team, das Startups dabei unterstützt, Cloud-native Lösungen zu entwickeln. Ihr Fokus liegt auf der Synergie verschiedener Google-Produktbereiche im Bereich KI, um Startups in Deutschland die Nutzung modernster Technologien zu ermöglichen. Ein zentraler Meilenstein ihrer Arbeit war der Aufbau des Startup-Teams bei Google Cloud von Grund auf, wodurch das Berliner Büro zu einem wichtigen Eckpfeiler des lokalen Startup-Ökosystems wurde. Um den direkten Technologietransfer zu ermöglichen, setzt Diana gemeinsam mit ihrem Team auf Praxisorientierung: In zahlreichen Hands-on-Workshop-Formaten und intensiven Hackathons befähigen sie Gründer-Teams, architektonische Hürden zu überwinden und Visionen innerhalb kürzester Zeit in skalierbare Prototypen zu verwandeln.

Stiliana Rochlitzer treibt als Key Account Executive bei Google Cloud die Adoption fortschrittlicher KI-Lösungen bei großen Partnerunternehmen voran. Ihr Fokus liegt darauf, die Leistungsfähigkeit von Google-KI in messbaren Geschäftswert zu übersetzen, etwa durch Automatisierung oder Produktivitätssteigerung. Ein herausragender Erfolg war die Implementierung von „Gemini Code Assist“ bei Delivery Hero, was zu einer Auszeichnung mit dem Google DORA Award 2025 führte.

Milan Wiezorek Als Head of Customer Engineering für den öffentlichen Sektor in der DACH-Region bei Google Cloud konzentriert sich Milan auf die transformative Kraft von KI in der öffentlichen Verwaltung und im Gesundheitswesen. Sein Ziel ist es, Behörden effizienter zu machen und medizinische Innovationen durch den Einsatz sicherer und zuverlässiger KI-Tools zu fördern. Zu den wichtigsten Meilensteinen seiner jüngsten Arbeit zählt die erfolgreiche KI-Industrialisierung im Automobilsektor: Er begleitete die Einführung des Gemini-basierten MBUX-Assistenten im Mercedes-Benz CLA, skalierte die Unternehmensautomatisierung bei Bosch mit Gemini Enterprise und beschleunigte die Forschung bei Volkswagen durch den Ersatz traditioneller Simulationen mittels KI-Modellierung.

Tim Messerschmidt ist Developer Ecosystems Lead für EMEA und leitet die Zusammenarbeit mit Entwicklern und Startups in der Region. Sein Team übersetzt Googles KI-Innovationen wie Gemini und Vertex AI in greifbare Anwendungsfälle für Entwickler, um die „letzte Meile“ der KI-Adoption zu sichern. Ein zentraler Meilenstein war die erfolgreiche Durchführung von „I/O Connect“ in Deutschland, wodurch lokale Entwickler direkten Zugang zu Googles neuesten Technologien und Ingenieur*innen erhielten.

Mayra Duffy unterstützt als Global Brand Lead bei Google for Startups die Erfolgsgeschichten weltweit aufstrebender KI-Unternehmen. Sie leitet ein globales Team für Brand Marketing und Strategie mit einer klaren Mission: Die besten KI-Startups der Welt direkt mit der technologischen Expertise von Google zu verbinden.

Durch ihre Arbeit erhalten Gründer*innen Zugang zu DeepMind, Google Cloud und Googles neuester KI-Technologie. Mayra hat nicht nur diverse globale Kohorten von KI-Startups erfolgreich unterstützt, sondern schafft auch physische Räume für Innovation: Ein jüngstes Beispiel ist die Initiierung von KI Sprint-Events in Berlin, bei denen EntwicklerInnen und GründerInnen im direkten Austausch mit Google Expert*innen das volle Potenzial der Gemini-API ausschöpfen konnten.

Patrick Löber bildet als Developer Relations Engineer bei Google DeepMind die Brücke zwischen Googles KI-Forschung und der globalen Entwickler-Community. Sein Arbeitsschwerpunkt liegt auf der Gemini API, Gemma und Google AI Studio, wo er durch die Optimierung von Dokumentationen und SDKs eine reibungslose Implementierung sicherstellt. Zu seinen wichtigsten Meilensteinen zählen die technische Begleitung neuer Modell-Launches sowie der Aufbau einer beachtlichen Bildungs-Community: Auf seinem YouTube-Kanal vermittelt er über 290.000 Abonnenten Wissen zu Python und maschinellem Lernen.