Die KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme verzeichnet mehr als 1.100 Anwendungen und Projekte in Deutschland, an denen Institute der Leibniz-Gemeinschaft gemeinsam mit Fraunhofer, Max-Planck und Helmholtz beteiligt sind. Für Entscheider in Industrie und Forschung zeigt diese Datenbasis, dass KI in Deutschland längst produktiv eingesetzt wird: von der Systemforschung über Materialwissenschaften bis zur Energieoptimierung. Die enge Verzahnung der Leibniz-Institute mit Universitäten und Wirtschaftspartnern schafft laut Plattform Lernende Systeme einen praxisnahen Transferkanal, der Grundlagenforschung direkt in Anwendungen überführt und damit die Wettbewerbsfähigkeit des Standorts konkret stärkt.
Leibniz-Zentren: Wie KI in Systemforschung, Materialwissenschaften und Energieoptimierung Einzug hält
Die Plattform Lernende Systeme dokumentiert auf ihrer KI-Landkarte Deutschland mehr als 1.100 Anwendungs- und Entwicklungsprojekte, in denen KI-Technologien branchenübergreifend zum Einsatz kommen. Leibniz-Einrichtungen gehören dabei zu den aktiven Akteuren, die Grundlagenforschung mit praxisnahem Transfer verbinden.
Forschungslandschaft mit institutioneller Tiefe
Deutschland verfügt nach Angaben der Plattform Lernende Systeme über eine leistungsfähige Wissenschafts- und Forschungslandschaft im Bereich KI. Dazu zählen neben Universitäten und Hochschulen auch außeruniversitäre Einrichtungen der Fraunhofer-Gesellschaft, der Max-Planck-Gesellschaft sowie der Leibniz- und der Helmholtz-Gemeinschaft. Diese Institutionen sind laut Plattform Lernende Systeme eng mit der Industrie durch Beteiligung und Kooperationen verbunden.
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung hat im Bereich Big Data und Maschinelles Lernen fünf Kompetenzzentren eingerichtet: in Berlin, München, Dresden/Leipzig, Tübingen sowie Dortmund/Bonn. Hinzu kommt das seit 1988 bestehende Deutsche Forschungszentrum für KI. Für den Aufbau dieser Zentren waren ursprünglich rund 64 Millionen Euro für den Zeitraum 2019 bis 2022 vorgesehen.
Schwerpunkte: Systemforschung, Materialien, Energie
Leibniz-Einrichtungen decken ein breites thematisches Spektrum ab. Im Bereich Systemforschung fließt KI in die Analyse komplexer gesellschaftlicher und technischer Wechselwirkungen ein. In den Materialwissenschaften werden KI-gestützte Methoden eingesetzt, um Materialeigenschaften effizienter zu erkunden und Entwicklungszeiten zu verkürzen. Bei der Energieoptimierung ermöglichen lernende Systeme eine genauere Vorhersage von Verbrauchsmustern und eine präzisere Steuerung von Energieflüssen.
Die KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme weist ausdrücklich darauf hin, dass Projekte über sämtliche Branchen, Einsatzfelder und Unternehmensgrößen hinweg erfasst werden und sukzessive um weitere Beispiele aus Wissenschaft und Praxis erweitert werden.
Praktische Implikationen für Entscheider
1. Kooperationspotenzial gezielt nutzen: Da Leibniz-Einrichtungen nach eigener Darstellung eng mit der Industrie kooperieren, bieten sich für Unternehmen strukturierte Zugänge zu anwendungsorientierter KI-Forschung. Mittelständische Betriebe, die KI in Fertigungs- oder Energieprozessen einsetzen wollen, können über Forschungskooperationen Entwicklungsrisiken teilen.
2. Energieoptimierung als konkretes Einstiegsfeld: KI-gestützte Lastprognosen und Steuerungssysteme zählen zu den reiferen Anwendungsfeldern. Für Unternehmen mit hohem Energieverbrauch ergibt sich hier ein vergleichsweise klar messbarer Return on Investment. Weiterführende Einschätzungen zu KI in der Energiewirtschaft bietet der Artikel Generative KI in der Energiewirtschaft: Netzoptimierung und Predictive Maintenance.
3. Materialforschung verkürzt Produktentwicklungszyklen: KI-Methoden in der Materialwissenschaft können den experimentellen Aufwand bei der Entwicklung neuer Werkstoffe reduzieren. Für Branchen mit hohem Materialkostendruck, etwa Chemie oder Maschinenbau, ist dies ein strategisch relevantes Thema.
4. Transferstrukturen parallel zu eigenen Pilotprojekten prüfen: Der Aufbau der nationalen Kompetenzzentren zielt ausdrücklich darauf ab, Maschinelles Lernen langfristig an nahezu allen Universitäten und Hochschulen zu etablieren. Unternehmen, die eigene KI-Pilotprojekte planen, sollten prüfen, ob regionale Kompetenzzentren als Partner oder Wissensgeber in Frage kommen. Einen Überblick zum deutschen KI-Ökosystem bietet auch der Artikel zu DFKI-Spin-offs und Technologietransfer.
Europäischer Kontext: Deutschland und Frankreich
Katharina Morik, Professorin für Künstliche Intelligenz an der TU Dortmund und Mitglied der Plattform Lernende Systeme, koordiniert auf deutscher Seite die Zusammenarbeit der KI-Kompetenzzentren in Deutschland und Frankreich. Die gemeinsame KI-Roadmap, die sogenannte “Erklärung von Toulouse”, wurde im Oktober 2019 unterzeichnet. Sie sieht den Aufbau eines gemeinsamen KI-Ökosystems vor, die Intensivierung bestehender Forschungskooperationen sowie gemeinsame Anstrengungen für den Transfer in Anwendungen und die Unterstützung bei geeigneter Rechenkapazität.
Als besonderes Profil europäischer KI-Forschung gilt laut Plattform Lernende Systeme die Entwicklung einer vertrauenswürdigen und menschenorientierten KI-Forschung, die Grundlagenforschung mit solidem Transfer in die Praxis verbindet. Dies wird als potenzieller Wettbewerbsvorteil gegenüber Ansätzen aus China und den USA eingestuft.
Ergänzende Einordnungen zu Helmholtz-Zentren und deren KI-Schwerpunkten finden sich im Artikel Helmholtz-Zentren: KI in Klimasimulation, Energiewende und Materialforschung. Zum breiteren deutschen Forschungsökosystem verweist der Artikel zu Max-Planck- und Leibniz-Instituten: Grundlagenforschung und Technologietransfer.
Quellen
- KI-Landkarte Deutschland: Mehr als 1.100 Beispiele – Plattform Lernende Systeme
- Status quo der KI-Forschung in Deutschland – Plattform Lernende Systeme
Häufige Fragen
Welche Rolle spielen die Forschungseinrichtungen der Leibniz-Gemeinschaft im deutschen KI-Ökosystem?
Die Leibniz-Gemeinschaft ist neben der Fraunhofer-Gesellschaft, der Max-Planck-Gesellschaft und der Helmholtz-Gemeinschaft eine der vier großen außeruniversitären Forschungsorganisationen, die gemeinsam die wissenschaftliche Grundlage des deutschen KI-Ökosystems bilden. Diese Einrichtungen sind eng mit der Industrie vernetzt und leisten sowohl Grundlagenforschung als auch anwendungsorientierten Transfer in die Praxis.
Wie viele KI-Anwendungen sind in Deutschland bereits dokumentiert, und welche Branchen decken sie ab?
Die Plattform Lernende Systeme erfasst auf ihrer KI-Landkarte Deutschland mehr als 1.100 Anwendungen und Entwicklungsprojekte. Diese decken sämtliche Branchen, Einsatzfelder und Unternehmensgrößen ab, von Systemforschung und Materialwissenschaften bis hin zur Energieoptimierung, und bilden damit die breite praktische Verankerung von KI in der deutschen Wirtschaft ab.
Welche staatliche Förderung erhalten KI-Kompetenzzentren in Deutschland, und wo sind sie angesiedelt?
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung hat fünf KI-Kompetenzzentren im Bereich Big Data und Maschinelles Lernen eingerichtet: in Berlin, München, Dresden/Leipzig, Tübingen sowie Dortmund/Bonn. Für die Förderphase von 2019 bis 2022 waren ursprünglich rund 64 Millionen Euro vorgesehen. Hinzu kommt das Deutsche Forschungszentrum für KI, das bereits seit 1988 besteht.
Was unterscheidet den europäischen und deutschen Ansatz in der KI-Forschung von dem in China oder den USA?
Deutschland und Europa verfolgen das Ziel einer vertrauenswürdigen und menschenorientierten KI-Forschung, die Grundlagenforschung mit einem soliden Transfer in die Praxis verbindet. Dieser Ansatz gilt als besonderes Profil europäischer KI-Forschung und wird als potenzieller Wettbewerbsvorteil gegenüber den stärker skalierungsgetriebenen Ansätzen in China und den USA betrachtet.
Wie kooperieren Deutschland und Frankreich im Bereich KI-Forschung, und was sieht die gemeinsame Roadmap vor?
Im Oktober 2019 unterzeichneten Deutschland und Frankreich in Toulouse eine gemeinsame KI-Roadmap. Sie sieht den Aufbau eines gemeinsamen KI-Ökosystems vor, die Intensivierung bestehender Forschungskooperationen sowie neue Kooperationsprojekte. Konkrete Maßnahmen umfassen den Austausch von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, die Abstimmung von Lehrplänen in KI und Data Science sowie gemeinsame Anstrengungen beim Praxistransfer und bei der Bereitstellung geeigneter Rechenkapazitäten.
Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.
