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TU Berlin

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Drei Studienabschlüsse, zwei Doktortitel

Ausnahmetalent Dr. Dr. Franz Király hat viele Begabungen, die im TU-Fachgebiet Maschinelles Lernen perfekt zusammenkommen

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"Der Junge ist anders als die anderen!", stellte seine Großmutter fest, als Franz Király gerade drei Jahre alt war - aus besonderem Grund: Er konnte bereits lesen, schreiben und rechnen. So viel Intelligenz und Begabung führten ihn nicht nur zu drei Studienabschlüssen und zwei Doktortiteln, sondern auch an die TU Berlin. Hier forscht der heute 25-Jährige am Fachgebiet Maschinelles Lernen der Fakultät IV Elektrotechnik und Informatik und hat noch Großes vor.Aufgewachsen als Sohn eines Ärzteehepaares mit ungarischen und deutschen Wurzeln und mit drei Geschwistern, die ihm in Sachen Intelligenz in nichts nachstehen, lernte Király früh vor allem eines: Leistungsbereitschaft. "Meine Eltern haben uns nicht unter Druck gesetzt, vielmehr haben sie uns vorgelebt, dass man, egal wie viel Talent man besitzt, immer für gute Ergebnisse arbeiten muss." Das tat Király, auch wenn es ihm meist nicht schwerfiel. Er übersprang mehrere Klassen und machte mit 14 Jahren mit einem Schnitt von 1,2 sein Abitur - bis heute hält er damit den Rekord des jüngsten deutschen Abiturienten. Schwieriger für ihn war da schon eher das Auskommen mit neidischen Klassenkameraden und Lehrern, die sich mit seiner Hochbegabung schwertaten.

Eine gute Zeit in der Schule hatte er jedoch, als die Themen Computer und Technik aufkamen, "die wie Kitt zwischen mir und den Mitschülern wirkten". Er begeisterte sich für Computerspiele und brachte sich selbst das Programmieren bei. Informatik zu studieren kam Király zu diesem Zeitpunkt aber noch nicht in den Sinn, stattdessen wollte er Arzt werden und schrieb sich an der Universität Ulm für Medizin ein und fiel im Kreise der Studierenden nicht weiter auf.

Das Medizinstudium gefiel ihm, aber auch die Informatik weckte Királys Interesse. So begann er parallel mit einem Informatikstudium, das er nach fünf Semestern abschloss. "Währenddessen habe ich gemerkt, dass mir das Analytische besonders gut liegt", erzählt Király rückblickend. So entschied er sich als weiteren Studiengang für die Mathematik, in der er schließlich auch promovierte. In seiner Dissertation befasste er sich mit der algebraischen Geometrie, seinem absoluten Steckenpferd.

Als Wissenschaftler vielen Menschen gleichzeitig helfen

Er hatte zwar beschlossen, den weißen Kittel an den Nagel zu hängen, promovierte aber noch mit einer Leukämiestudie in der Medizin und erkannte: "Als Arzt kann man sich nur einem Patienten widmen, in der Wissenschaft kann ich vielen Menschen gleichzeitig helfen und Probleme lösen."

So führte ihn sein Weg zum Fachgebiet Maschinelles Lernen unter der Leitung von Prof. Klaus-Robert Müller. Hier kann er sein gesamtes Wissen gebündelt einsetzen und Anwendungen weiterentwickeln. "In meiner Gruppe bringen wir Computern bei, intelligent auf ihre Umwelt zu reagieren", erklärt Király. "Das ist zum Beispiel beim Suchen per Google der Fall oder wenn dem Nutzer beim Onlineeinkauf weitere Produkte angeboten werden, die ihn auch interessieren könnten. Ein anderes Beispiel sind Sensordaten, die ein Roboter in seiner Umgebung misst und von denen er abhängig macht, wie er als nächstes reagieren soll."

Das Fachgebiet befasst sich auch mit den Möglichkeiten gedanklicher Steuerungen von Maschinen mit Hilfe einer EEG-Kappe. Möglicherweise könnten auch querschnittsgelähmte Patienten so teilweise ihre Körperbeherrschung zurückgewinnen.

In Berlin fühlt sich Franz Király wohl und an der TU Berlin hat er einen goldenen Mittelweg gefunden: "Bisher bin ich häufig zwischen Theorie und Anwendung hin und her gewechselt, da beides allein mich nicht glücklich macht. Berlin mit seinen Universitäten und Forschungseinrichtungen bietet mir die perfekte Umgebung, um zweigleisig zu fahren." An seiner Habilitation arbeitet Király bereits. "Ich möchte mich auf meinem Gebiet profilieren und hoffe, mit guten Publikationen bald am Ziel zu sein."

TU Medieninformation 220/2011, Cathrin Becker

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Dr. Dr. Franz Király
Fachgebiet Maschinelles Lernen

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