Biografija: Po končanem študiju matematike in biologije na dunajski univerzi je Günter Klambauer leta 2010 začel svoje raziskovalno delo na področju bioinformatike in strojnega učenja na Univerzi Johannesa Keplerja v Linzu, kjer se leta 2014 zaključil doktorat znanosti. Za svoje metode strojnega učenja za genetiko je leta 2012 prejel nagrado avstrijskega naravoslovja, dve leti pozneje pa še priznanje odličnosti, ki jo podeljuje avstrijsko Ministrstvo za znanost. V zadnjih letih je v okviru večjih projektov v farmacevtskem sektorju vodil številne skupine za analizo podatkov. Čeprav se je najprej osredotočil na raziskovanje strojnega učenja za molekularno biologijo, se trenutno usmerja v globoko učenje in odkrivanje učinkovin, natančneje v sestavljanje UI za avtomatizirano odkrivanje učinkovin. Tako je leta 2013 v okviru DREAM Toxicogenetics challenge razvil najuspešnejše metode, leta 2015 pa je prejel tudi prvo nagrado na Tox21 Data Challenge. Objavil je več pomembnih znanstvenih člankov, npr. Deeptox: toxicity predicton using Deep Learning, v katerem pojem globokega učenja vpelje na raven molekule, ali Self-normalizing networks, ki ponuja novo tipologijo nevronskim mrež. Günter Klambauer je vodja skupine, ki se v laboratoriju LIT AI linške Univerze Johannesa Keplerja ukvarja z združevanjem UI in načrtovanjem zdravil.