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                  Dr. Ulrike Wunram
                  DLR Projektträger
                  Sachsendamm 61 / 10829 Berlin
                  Tel.: 030 67055-317
                  E-Mail

                  Bekanntmachungen

                  Förderung zum Aufbau von KI-Servicezentren
                  > FAQ zur Bekanntmachung
                  abgeschlossen
                  Förderung von Ideennachwuchs: Forschungsvorhaben von KI-Nachwuchsgruppen
                  Förderung von KI-Nachwuchswissenschaftlerinnen
                  Förderung von KI-Laboren und der Qualifizierung im Rahmen von Forschungsvorhaben im Gebiet Künstliche Intelligenz
                  Forschungsvorhaben zur Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Praxis
                  Forschungsvorhaben zur Erklärbarkeit und Transparenz des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz

                  Landkarte zu KI-Innovationen

                  KI-Landkarte Interaktive Landkarte der Plattform Lernende Systeme

                  Plattform Lernende Systeme

                  Plattform Lernende Systeme 


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                  Künstliche Intelligenz

                  Künstliche Intelligenz

                  Um Chancen und Potenziale der Künstlichen Intelligenz zu nutzen, aber auch Risiken zu erkennen und Gefahren abzuwenden, fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung die KI-Forschung.

                  Aktuelles

                  Am 1. November 2022 gab es den Startschuss für die BMBF-Fördermaßnahme zum Aufbau der KI-Servicezentren. Mit diesem Datum begannen die Arbeiten an den vier über Deutschland verteilten Zentren. Ihre Aufgabe ist es, die IT-Infrastruktur in Deutschland zu stärken, hochwertige KI-Forschung zu betreiben und niederschwellige Serviceangebote für ein breites Spektrum an Interessenten zur Verfügung zu stellen. In einer ersten Phase werden die Servicezentrum bis Ende 2025 ihre Strukturen etablieren und ihre Konzepte für Forschung und Service in die Tat umsetzen.

                  Weitere Informationen zu den KI-Servicezentren

                  Konferenz zur Geschichte des Forschungsfeldes „Künstliche Intelligenz“ in Deutschland vom 13. bis 15. Mai 2022

                  Was war Künstliche Intelligenz? Konturen eines Forschungsfeldes 1975-2000 in Deutschland

                  Rudolf Seising (München), Eva Kudraß (Berlin), Stefan Höltgen (Berlin), Martin Schmitt (Darmstadt)

                  Unter diesem Titel fand vom 13. bis zum 15. Mai 2022 eine interdisziplinäre Konferenz zur Geschichte des Forschungsfeldes „Künstliche Intelligenz“ in Deutschland statt, bei der Protagonist*innen der KI-Forschung mit Referent*innen aus Wissenschafts-  und Technikgeschichte sowie der Medienwissenschaft über Ursprünge und Gegenwart der KI-Forschung in Deutschland diskutierten.

                  Dinah Pfau während ihres Vortrags über das BMBF-Projekt IGGI

                  Dinah Pfau während ihres Vortrags über das BMBF-Projekt IGGI

                  In den frühen 1970er Jahren, als sich das Hochschulfach Informatik gerade etabliert hatte, entstand unter jungen Forschenden dieses und anderer Fächer ein Interesse an der aus den USA gekommenen „Artificial Intelligence“, und schon 1975 organisierten sie sich in der Fachgruppe Künstliche Intelligenz innerhalb der Gesellschaft für Informatik (GI).

                  Was verstand man damals unter KI- der Kurzform für „Künstliche Intelligenz“? In der Anfangszeit war das oftmals nicht einhellig zu beantworten. War sie eine Natur-, Ingenieurs- oder Geisteswissenschaft? War sie eine „Strukturwissenschaft“, ähnlich der Mathematik? In den Vorträgen wurde auch deutlich, dass die deutschen KI-Forscher*innen an den Universitäten mit erheblichen Widerständen konfrontiert waren und dass neben mancher Förderung durch die Industrie eine verlässliche Institutionalisierung lange auf sich warten ließ, die aber Voraussetzung für gute Grundlagenforschung ist.

                  Weitere Themen der Tagung, die gemeinsam von Mitarbeiter*innen der Fachgruppe Informatik- und Computergeschichte der GI, dem Deutschen Technikmuseums Berlin und der Humboldt-Universität Berlin und des Münchener BMBF-Projekts „IGGI“ im Deutschen Museum organisiert und auch von der Fritz Thyssen Stiftung gefördert wurde, waren unter anderem die Einordnung der deutschen KI-Forschung in einen internationalen Kontext, oder die Auflösung nationaler und disziplinärer Verengungen mit Blick auf die aktuellen Entwicklungen der KI-Forschung.

                  Bekanntmachungen zur Künstlichen Intelligenz

                  Förderung zum Aufbau von KI-Servicezentren
                  Ziel der Fördermaßnahme ist es, KI zugänglich zu machen, die Anwendungsbreite zu erhöhen und den Innovationsstandort sowie die technologische Souveränität zu sichern. Dazu sollen KI-Servicezentren eingerichtet werden, um die Forschung im Bereich KI in Deutschland in Wirtschaft und Wissenschaft unter Nutzung von herausragender Recheninfrastruktur weiter voranzubringen. Die KI-Servicezentren betreiben Spitzenforschung im Bereich der KI unter Verwendung von überdurchschnittlich leistungsstarker IT-Infrastruktur, leisten durch niederschwellige und agile Angebote den Transfer von KI in die Praxis (insbesondere durch eine zugängliche Recheninfrastruktur mit KI-Expertise) und stärken die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zum Vorteil beider Seiten.

                  Hinweise und Antworten auf die am häufigsten gestellten Fragen finden Sie im FAQ zur Bekanntmachung.

                  Förderung von "Ideennachwuchs: Forschungsvorhaben von KI-Nachwuchsgruppen"
                  Mit dieser Fördermaßnahme verfolgt das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) das Ziel, dem wissenschaftlichen Nachwuchs zu ermöglichen, eine Arbeitsgruppe zum Betreiben eigenständiger Forschung aufzubauen, sein wissenschaftliches Profil zu stärken und seine Sichtbarkeit in der Community zu erhöhen. Dazu fördert das BMBF qualifizierte Nachwuchswissenschaftler/innen aus folgenden Fachbereichen in interdisziplinären Forschungsgruppen: Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Informationstechnik, Computerlinguistik, Neuro- und Kognitionswissenschaften, Psychologie oder angrenzende Fachgebiete und KI-bezogene Spezialisierungen.

                  Erzeugung von synthetischen Daten für Künstliche Intelligenz
                  Daten spielen eine herausragende Rolle im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Die Auswahl repräsentativer Daten ist entscheidend für den Lernprozess sowohl für die Güte der datengetriebenen KI als auch für den Lernerfolg. Sind die Daten weder in ausreichender Menge vorhanden noch repräsentativ genug, so kann ein mit diesen Daten gelerntes Modell die Informationen nicht hinreichend gut klassifizieren. Hier können (Simulations-)Modelle weiterhelfen, die die fehlenden Daten liefern. Das BMBF wird mit dieser Bekanntmachung interdisziplinäre Vorhaben fördern, die die Verbesserung von Methoden und (Simulations-)Modellen oder die grundlagenorientierte Entwicklung neuer Methoden zur Erzeugung von realistischen und möglichst allgemein verwendbaren Datensätzen (synthetische Daten) für relevante Anwendungsgebiete, die für die Erzeugung und Validierung von KI-Modellen genutzt werden können, zum Ziel haben.​

                  Förderung von KI-Nachwuchswissenschaftlerinnen
                  Zuwendungszweck ist die Erforschung von KI-Fragestellungen zu neuartigen und innovativen Themen durch Nachwuchsgruppen, die von Frauen geleitet werden. Mit der Förderung der Nachwuchsgruppen soll den Wissenschaftlerinnen die Möglichkeit gegeben werden, eigenständige Forschung zu betreiben, ihr wissenschaftliches Profil zu stärken und die Sichtbarkeit in der Community zu erhöhen. Um die Weiterentwicklung von jungen Wissenschaftlerinnen zu fördern, sollen diese durch ein Mentoring unterstützt werden.
                  Das BMBF erwartet, dass durch die Maßnahme der Anteil von qualifizierten Frauen in Führungspositionen der deutschen KI-Forschung steigt und der Einfluss von Wissenschaftlerinnen auf das Themengebiet nachhaltig gestärkt wird.

                  Einrichtung von KI-Laboren zur Qualifizierung im Rahmen von Forschungsvorhaben im Gebiet Künstliche Intelligenz
                  Eine Grundvoraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI ist einerseits eine fundierte Aus- und Weiterbildung, die die verschiedenen Methoden umfassend vermittelt und anhand von praktischen Beispielen erfahrbar macht, und andererseits ein innovatives Set von Methoden des Software Engineering, das das Thema KI, im Sinne einer ganzheitlichen Lösung abseits der Soft- und Hardwareverifikation bzw. der Automatisierung, integriert, sowie die Verfügbarkeit von Testdatensätzen und Benchmarks. Es sollen mit der aktuellen Bekanntmachung Hochschulen und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen durch die Schaffung von KI-Laboren befähigt werden, neue KI-Software-Engineering-Methoden zu erforschen und zu erproben, Testdatensätze zu erstellen und dabei zugleich die Aus- und Weiterbildung von Masterstudierenden und Anwendern aus der Wirtschaft voranzutreiben.

                  Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Praxis
                  Für den erfolgreichen Transfer von KI-Anwendungen in die Breite der Wirtschaft spielt neben der universitären und institutionellen Forschung die industrielle, anwendungsnahe Forschung eine wichtige Rolle. Mit der Bekanntmachung der Richtlinie zur Förderung von Projekten zum Thema "" wird das BMBF Vorhaben fördern, die den Transfer von innovativen Forschungsergebnissen aus dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz in die Praxis zum Ziel haben.

                  Erklärbarkeit und Transparenz des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz
                  Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Verfahren sind zentrale Forschungsziele der Bundesregierung. Zukünftige Projekte müssen weit über die bisherigen Ansätze und Herangehensweisen hinausgehen, um den Anforderungen einer digitalisierten Gesellschaft gerecht zu werden. Aktuell sind graphische Werkzeuge ein wichtiger Bestandteil dieser Bemühungen, allerdings ist dieser Ansatz bei Weitem nicht ausreichend. Für ein Verständnis von KI-Systemen ist eine Kombination von neuartigen Ansätzen aus verschiedenen Gebieten wie Physik, Mathematik, aber auch Kognitionswissenschaften notwendig. Das BMBF wird deshalb mit dieser Bekanntmachung Vorhaben fördern, die eine Nachvollziehbarkeit, Erklärbarkeit und Transparenz des ML bzw. der KI, vor allem im Hinblick auf praxisrelevante Anwendungen, zum Ziel haben.

                  Die Bundesregierung hat am 4. Dezember auf dem Digital-Gipfel 2018 in Nürnberg die Strategie Künstliche Intelligenz vorgestellt. Sie setzt damit einen Rahmen für eine ganzheitliche politische Gestaltung der weiteren Entwicklung und Anwendung Künstlicher Intelligenz in Deutschland. Die Strategie wurde unter gemeinsamer Federführung von dem Bundesministerium für Bildung und Forschung, dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie und dem Bundesministerium für Arbeit und Soziales erstellt.

                  Mit spezifischen Förderbekanntmachungen wurden bisher verschiedene Forschungsthemen wie Software- und Hardware-Verifikation, Mensch-Maschine-Kommunikation, wissensbasierte Systeme, Neuronale Netze und maschinelles Lernen gefördert. Die aus der Künstlichen Intelligenz entwickelte intelligente Servicerobotik ist weiterhin Gegenstand der Forschungsförderung.

                  KI wird an deutschen Hochschulen in der Mehrzahl der Informatik-Studiengänge angeboten; 22 Hochschulen bieten Künstliche Intelligenz zudem als Studienschwerpunkt an. In zahlreichen Forschungsinstituten der Fraunhofer Gesellschaft, der Max-Planck Gesellschaft, und der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren (HGF) wird zur KI geforscht.

                  Lernende Systeme

                  Plattform „Lernende Systeme“

                  Lernende Systeme sind Maschinen, Roboter und Softwaresysteme, die abstrakt beschriebene Aufgaben auf Basis von Daten, die ihnen als Lerngrundlage dienen, selbstständig erledigen. Sie basieren auf Technologien und Methoden der Künstlichen Intelligenz, bei denen derzeit große Fortschritte erzielt werden. Lernende Systeme unterstützen den Menschen zunehmend in Arbeit und Alltag. Sie ermöglichen autonome Verkehrssysteme oder eine verbesserte medizinische Diagnostik und unterstützen Rettungskräfte in Katastrophengebieten. Sie können helfen, die Lebensqualität in vielen Bereichen zu verbessern, verändern aber auch grundlegend die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.

                  Dabei werden eine Vielzahl juristischer, ethischer, gesellschaftlicher und sicherheitsbezogener Fragen aufgeworfen. Diese sollten frühzeitig in einen breit angelegten Dialog zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, Gesellschaft und Politik eingebracht werden. Die vom BMBF initiierte Plattform „Lernende Systeme“ fördert diesen Stakeholder-übergreifenden Dialog.
                  Organigramm Lernende Systeme
                  Sieben interdisziplinäre und branchenübergreifende Arbeitsgruppen (AG) bilden das Herzstück der Plattform Lernende Systeme. Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Unternehmen unterschiedlicher Größe, Politik und Zivilgesellschaft erörtern dort im regelmäßigen Austausch die Fragen, die mit der Entwicklung und Einführung von Lernenden Systemen und Künstlicher Intelligenz verbunden sind.

                  Anhand von konkreten und alltagsnahen Anwendungsszenarien illustrieren die Arbeitsgruppen den potenziellen Nutzen, den Lernende Systeme für die Menschen und die Gesellschaft versprechen. Ebenso benennen sie offene Fragen und Herausforderungen sowie technische, rechtliche und ethische Grenzen, die mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz verbunden sind.

                  Zentral für die Künstliche Intelligenz war 1988 die Gründung des Deutschen Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz (DFKI), das sich mit Forschungsprojekten der Industrie und der öffentlichen Hand mit seinem Umsatz, seinen fast 900 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und 78 ausgegründeten Unternehmen zum weltweit größten Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz entwickelt hat.
                  Auf den in dieser Zeit vom BMBF geförderten Projekt Verbmobil gezeigten Fähigkeiten zur maschinellen Erkennung und Übersetzung gesprochener Sprache basieren die Technologien einiger heutiger Standardprodukte der Sprachverarbeitung, die zu einer Schlüsselfunktion der Konsumgüterelektronik geworden sind. Auch die Dokumentenerkennung und -verarbeitung auf Basis maschinellen Lernens, deren Ausgangspunkt die damalige Förderung war, sind heute in vielen Lebensbereichen nicht mehr wegzudenken.

                  Ergebnisse aus der Forschung zu „Künstlicher Intelligenz“, deren Methoden und Werkzeuge gehören heute in Deutschland zu den etablierten Werkzeugen der Softwareentwicklung. Bei der Wissensmodellierung und wissensbasierten Systemen, dem Einsatz von Heuristiken oder Daten-Semantiken wird kaum bedacht, in welchem Umfang die KI-Forschung dazu beigetragen hat.

                  Heute sind semantische Technologien integraler Bestandteil der Internet-Suche und der Datenintegration – zum Beispiel auch in der Landwirtschaft (Projekt iGreen). Das maschinelle Lernen verbessert die Ausbeute aus Windkraftwerken und verringert den Verschleiß von Gasturbinen (Projekt ALICE). Mit Projekten wie ADIWA oder Aletheia wurde die Brücke vom Maschinellen Lernen zum Internet der Dinge geschlagen. Intelligente Assistenzroboter lernten, den Menschen bei der Pflege zu unterstützen und die Mobilität von Behinderten (Projekte CAPIO, RECUPERA-Reha) zu erhöhen. Flexible Montageroboter sind Realität (Projekte Hybr-iT, SmartFIT).

                  Analysewerkzeuge aus der KI sind zudem eine der wichtigsten Bausteine in Big Data-Systemen. Dies umfasst sowohl die Techniken zur Text- und Videoanalyse, als auch das Maschinelle Lernen zur Detektion von Strukturen in riesigen Mengen von Daten.

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                  Maschinelles Lernen

                  Maschinelles Lernen / Data Analytics

                  Das Maschinelle Lernen dient dazu, Muster in Daten zu erkennen oder Daten erst auf eine Weise zu segmentieren, die eine weitere Bearbeitung ermöglicht. Da die Menge der produzierten Daten ungebrochen wächst und alle Bereiche des Lebens erfasst, wachsen die Anforderungen an die Datenwissenschaften und insbesondere an das Maschinelle Lernen. weiterlesen: Maschinelles Lernen / Data Analytics.

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                  Big Data

                  Big Data

                  Die Menge der in Wissenschaft und Wirtschaft produzierten Daten wächst ungebrochen. Der Umgang mit sehr großen Datenmengen ist eine der bedeutenden Herausforderungen unserer Zeit. Intelligente Technologieentwicklungen für den Umgang mit „Big Data“ versprechen Wissenschaftlern, Unternehmen und Gesellschaft einen großen Nutzen. weiterlesen: Big Data.


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