Vortrags- und Diskussionsveranstaltung Pascal Kaufmann, Neurowissenschaftler, der als Initiator mehrere KI Unternehmen gründete, zum  Thema „Symbiose von Mensch und Maschine“

Das renommierte US Magazin „Inc.“ nennt Elon Musk, Stephen Hawking und Pascal Kaufmann als einige der führenden Stimmen für ein neues Verständnis von künstlicher Intelligenz

Pascal Kaufmann ist ein Neurowissenschaftler, der zum Unternehmer wurde. Das renommierte US-Wirtschaftsmagazin «Inc.» nennt Elon Musk, Stephen Hawking und Pascal Kaufmann als einige der führenden Stimmen für ein neues Verständnis von Intelligenz.

Nach seinem Master-Abschluss in Neurowissenschaften und Wirtschaftswissenschaften an der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) Zürich und der Northwestern University in Evanston, IL (USA), arbeitete Pascal am renommierten Labor für künstliche Intelligenz der Universität Zürich und an zahlreichen Projekten zur Erforschung der Schnittstelle zwischen Gehirn und Maschinen, um die Geheimnisse neuronaler Netzwerke und der Gehirnaktivität zu lüften.

Im Jahr 2010 gründete Kaufmann zusammen mit Wirtschaftsinformatiker Marc Vontobel das Unternehmen Starmindfür selbstlernende Wissensnetzwerke. 2017 rief er die Mindfire-Gruppe ins Leben, die sich zum Ziel gesetzt hat, die Prinzipien der Intelligenz zu entschlüsseln und dieses Wissen der Spitzenforschung zur Verfügung zu stellen, um Menschen zu befähigen. Seit Juni 2022 bringt das Mindfire KI-Labor Lab42 in Davos tausende Talente zusammen, um menschenähnliche KI zu entwickeln. Pascal sitzt in Gremien und Institutionen ein und ist derzeit Präsident der Kategorie Tech des Swiss Digital Economy Award. Im Jahr 2023 war er Mitgründer des Tech-Start-ups AlpineAI, das Unternehmen KI-Lösungen anbietet, mit denen sie das Potenzial von KI zur Optimierung ihrer Geschäftstätigkeit nutzen können.

Interessen: Neuronale Schnittstellen – Cyborg-Technologie – Hirnforschung – Hirntechnologie – Künstliche Intelligenz – Humanoide Roboter – Unternehmertum – Ethik – Altgriechisch – Luftfahrt & Kunstflug