Bonn wird zur KI-Hochburg: Lamarr-Institut setzt neue Maßstäbe!

Bonn wird zur KI-Hochburg: Lamarr-Institut setzt neue Maßstäbe!

Die Forschung rund um Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) erlebt derzeit an der Universität Bonn einen bedeutenden Aufschwung. Wissenschaftler*innen arbeiten im neu gegründeten Lamarr-Institut an innovativen Projekten, die sich auf hybride Ansätze, Natural Language Processing und die Entwicklung vertrauenswürdiger KI konzentrieren. Um diese Themen voranzutreiben, verfolgt das Institut den neuartigen Ansatz der „triangulären KI“, der Daten, Wissen und Kontext verknüpft, um ressourcenschonende und erklärbare Ergebnisse zu erzielen. Laut der Universität Bonn erhielt das Institut im Jahr 2022 eine institutionelle Förderung von rund 126 Millionen Euro, die bis 2028 für Professuren, Forschungsteams und Nachwuchsprogramme genutzt wird.

Diese Förderung unterstreicht die Wichtigkeit der KI-Forschung in Bonn, die vor allem in Exzellenzclustern wie PhenoRob sichtbar wird. Hier entwickeln Forscher automatisierte Systeme für die Landwirtschaft. Die Anwendung von KI bietet zudem neue Möglichkeiten in der Physik, etwa bei der Auswertung von Bildern des James-Webb-Teleskops. Das Lamarr-Institut agiert nicht nur als Forschungszentrum, sondern bietet auch Studierenden und Nachwuchsforschenden praxisnahe Projekte sowie Kontakte zu Partnern aus der Industrie. Die Erkenntnisse sollen praktische Anwendungen in Krankenhäusern, Produktionshallen und im Energiemanagement finden.

Ein Blick auf das Lamarr-Institut

Das Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz hat die Nachfolge des Kompetenzzentrums Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R) angetreten. Es wird langfristig durch das Land NRW und das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Das Hauptziel des Instituts ist es, nachhaltige ML- und KI-Technologien zu erforschen, die sowohl leistungsstark als auch ressourcenschonend sind. In diesem Zusammenhang konzentrieren sich die Forschungsbereiche auf den Einsatz solcher Technologien auf eingeschränkten Systemen und die Weiterentwicklung von Open-Source-Entwicklungen wie MLCVZoo. Diese Entwicklung soll den Transfer von Forschungsergebnissen in die Anwendung bei Partnern aus der Logistik erleichtern, berichtet Fraunhofer IML.

Um den praktischen Nutzen zu steigern, fokussiert das Institut die Anpassung von ML-Algorithmen für ressourcenschonende Berechnungen und die Erweiterung bestehender Open-Source-Frameworks. Diese Entwicklungen zielen darauf ab, die Nutzung in der Industrie zu beschleunigen und einen effizienten Einsatz von KI in Logistikprozessen zu gewährleisten. Die Resultate könnten möglicherweise die Innovationskraft in verschiedenen Industrien erheblich steigern.

Integration von KI an der Technischen Universität München

Parallel zur Entwicklung in Bonn verfolgt auch die Technische Universität München (TUM) ehrgeizige Ziele im Bereich KI. Die TUM entwickelt neue Methoden und Anwendungen von KI, die in autonomer Fahrzeugtechnik, Robotik und medizinischen Technologien eingesetzt werden können. Diese interdisziplinäre Forschung erstreckt sich über alle Schools der Universität, wobei auch gesellschaftliche Aspekte und ethische Rahmenbedingungen in den Fokus rücken. TUM engagiert sich, indem sie den Dialog mit Politik und Öffentlichkeit sucht, was als entscheidend für eine transparente Informationspolitik gilt, wie TUM berichtet.

Die Universität verfügt über zahlreiche spezialisierte Einrichtungen im Bereich KI, wie das Munich Data Science Institute und das Munich Center for Machine Learning, die beide starke Bezüge zu realen Anwendungen aufweisen. Die TUM hat zudem eine umfassende KI-Strategie entwickelt, die sämtliche Forschungs- und Lehraktivitäten umfasst und ethische Standards in der Entwicklung neuer Technologien berücksichtigt. Seinen Studierenden bietet die TUM umfangreiche Bildungsangebote in Form von Master- und Bachelorstudiengängen im Bereich KI und verwandten Disziplinen an.

Insgesamt wird in Bonn und München deutlich, dass Künstliche Intelligenz nicht nur ein Forschungsfeld ist, sondern auch konkrete gesellschaftliche und industrielle Herausforderungen adressiert. Die Zusammenarbeit zwischen akademischen Institutionen und der Industrie wird immer wichtiger, um innovative Lösungen im Bereich der KI zu entwickeln und zu implementieren.