Referat DT.3 - K眉nstliche Intelligenz
K眉nstliche Intelligenz an der 海角直播
Das Referat K眉nstliche Intelligenz koordiniert und unterst眉tzt den verantwortungsvollen Einsatz von K眉nstlicher Intelligenz an der 海角直播 in Verwaltung, Studium und Lehre sowie in der Forschung. Es wirkt an der strategischen Weiterentwicklung des KI-Einsatzes mit und schafft hochschulweit Orientierung f眉r den Umgang mit KI-basierten Anwendungen und Technologien.
Zu den Aufgaben und Zust盲ndigkeiten des Referats geh枚ren insbesondere:
- strategische Weiterentwicklung des KI-Einsatzes an der 海角直播
- Entwicklung konzeptioneller, organisatorischer und governancebezogener Rahmenbedingungen
- Erarbeitung von Leitlinien, Empfehlungen und Orientierungshilfen
- Beratung und Unterst眉tzung von Organisationseinheiten, Fachbereichen und Lehrenden
- Koordination hochschulweiter KI-Aktivit盲ten und -Projekte
- Begleitung von Qualifizierungs-, Informations- und Weiterbildungsangeboten
- Einordnung von Fragestellungen zu Datenschutz, Ethik, Qualit盲tssicherung und rechtlichen Rahmenbedingungen
Das Referat arbeitet fakult盲ts眉bergreifend sowie in enger Abstimmung mit zentralen Einrichtungen und externen Partnern, um den Einsatz von KI an der 海角直播 verantwortungsvoll, transparent und zukunftsorientiert zu gestalten.
Zentrale Angebote der 海角直播
- (Olat Selbstlernkurs)
- KI in Studium und Lehre an der 海角直播 (Positionspaper, Stand 07.04.2025)
Aktuelles
Die 海角直播 Kaiserslautern-Landau wurde f眉r die Peer-to-Peer-Strategieberatung 2026 des Hochschulforums Digitalisierung zum Thema KI in der Hochschulbildung ausgew盲hlt. Ziel ist es, gemeinsam mit externen Expertinnen und Experten bestehende KI-Aktivit盲ten zu analysieren, strategisch zu b眉ndeln und konkrete Ma脽nahmen nachhaltig zu verankern. Der Prozess umfasst eine Bestandsaufnahme, die Entwicklung eines Strategie- bzw. Handlungskonzepts sowie eine abschlie脽ende Reflexion und langfristige Planung. Insgesamt wurden vier Hochschulen aus 40 Bewerbungen ausgew盲hlt. Die 海角直播 will damit ihre Lehre und institutionelle Ausrichtung im Umgang mit KI zukunftsf盲hig weiterentwickeln.
Am Donnerstag, 05. M盲rz 2026, findet von 15:00 bis 17:30 Uhr am DFKI Kaiserslautern ein Workshop zum Thema Scientific Machine Learning (SciML) statt. Die Veranstaltung bringt Forschende der regionalen SciML-Community zusammen und bietet mehrere Fachvortr盲ge zu aktuellen Forschungsfragen, unter anderem zu physikinformierten neuronalen Netzen, datengetriebener Turbulenzmodellierung und Optimierungsverfahren im Machine Learning.
Neben dem wissenschaftlichen Programm bietet der Workshop Raum f眉r Austausch und Vernetzung bei gemeinsamen Kaffeepausen.
Interessierte sind herzlich eingeladen, teilzunehmen. F眉r Fragen oder zur Anmeldung wenden Sie sich bitte per E-Mail an Herrn Jan Tauberschmidt (jan.tauberschmidt@dfki.de).
Ort: DFKI Kaiserslautern, Haupteingang, Trippstadter Str. 122, 67663 Kaiserslautern.
Das Bundesministerium f眉r Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) hat am 20.02.2026 eine neue F枚rderrichtlinie zu 鈥濱nnovativen Grundlagen f眉r KI-Methoden und ML-Modelle鈥� ver枚ffentlicht. Ziel ist es, grundlegende KI-Methoden deutlich 眉ber den Stand der Technik hinaus weiterzuentwickeln. Im Fokus stehen insbesondere hybride Ans盲tze, also die systematische Kombination von maschinellem Lernen mit explizitem Wissen, formalen oder symbolischen Methoden, kausalen Modellen oder physikbasierten Verfahren. Ebenfalls adressiert werden agentenzentrierte, offen-lernende Systeme sowie Effizienzsteigerungen bei Training und Inferenz.
Gef枚rdert werden Verbundprojekte aus Wissenschaft und Industrie mit bis zu 2 Mio. Euro 眉ber in der Regel drei Jahre. Reine Modellskalierung ist nicht Gegenstand der F枚rderung; erwartet werden methodische Innovation, messbare Fortschritte und Open-Science-Prinzipien. Projektskizzen k枚nnen bis zum 30.04.2026 eingereicht werden.
Der vollst盲ndige Bekanntmachungstext sowie alle Details zum Antragsverfahren finden sich auf der Website des Projekttr盲gers:
N眉tzliche Links
Die folgenden Links und Dokumente stammen nicht zwangsweise von der 海角直播 selbst und stellen keine verbindlichen Vorgaben dar; sie k枚nnen jedoch als fachlich fundierte Orientierungshilfe f眉r den Einsatz von KI in Studium, Lehre, Verwaltung und Forschung dienen.
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