In Eberbach am Neckar geboren, absolvierte er zunächst eine Bau- und Möbelschreinerlehre und erwarb an der Ingenieurschule in Rosenheim den Ing. grad. im Fach Holztechnik. Auf dem zweiten Bildungsweg holte er danach am renommierten Braunschweig-Kolleg das Abitur nach und studierte an der Universität Göttingen Mathematik und Physik sowie an der britischen University of Essex Computer Science. Dort erwarb er 1972 den „Master of science in computing“, wurde 1976 im Fach Artificial Intelligence mit einer Dissertation zur Unifikationstheorie promoviert und kehrte dann nach Deutschland zurück.

Seitdem arbeitete Jörg Siekmann zunächst als wissenschaftlicher Mitarbeiter und seit 1980 als Hochschulassistent am Institut für Informatik der Universität Karlsruhe, baute dort eine Forschungsgruppe zur Künstlichen Intelligenz (KI) auf dem Gebiet der Deduktionssysteme auf und gründete mit anderen den einflussreichen KI-Sonderforschungsbereich 314. Im Jahr 1983 wurde er auf die erste deutsche Professur für Künstliche Intelligenz an die Universität Kaiserslautern berufen und gründete dort mit einigen Kollegen das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Von internationaler Bedeutung wurde die von ihm begründete Springer-Reihe „Lecture Notes in Artificial Intelligence“ (LNAI). 

Zum Sommersemester 1991 folgte Siekmann dem Ruf der Universität des Saarlandes und übernahm bis 2006 eine Doppelposition als Professor für Informatik und als Forschungsleiter am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Auf dem Saarbrücker Campus fungierte er unter anderem als Sprecher des Sonderforschungsbereichs 378 „Ressourcenadaptive kognitive Prozesse“, initiierte 1995 als Gastprofessor der JiaoTong Universität in Shanghai die Kooperation mit unserer Universität, wirkte mit seiner zweiten Ehefrau und Kollegin Erica Melis als wissenschaftlicher Direktor des „Center for e-learning Technology“ und war Senior-Professor und Koordinator für Digitale Bildung der Universität des Saarlandes.

In herausragender Weise hat der Jubilar dazu beigetragen, die „Künstliche Intelligenz“ als Forschungsfeld in Deutschland zu begründen und den organisatorischen Rahmen für dieses Fach in der „Gesellschaft für Informatik“ zu schaffen, die ihn 2002 als „Fellow“ auszeichnete und später zu den zehn einflussreichsten KI-Wissenschaftlern wählte. Insgesamt hat er wesentliche Beiträge zur KI-Forschung geleistet, umfangreiche Aufgaben in der wissenschaftlichen Gemeinschaft übernommen und auf nationaler und internationaler Ebene Forschungsgruppen, Regierungen und Industrieunternehmen beraten. Sein Œuvre umfasst rund 900 Publikationen zu seinen Forschungsfeldern Deduktionssysteme, Beweisplanen, Unifikationstheorie, e-Learning für Mathematik sowie Buddhismus und Künstliche Intelligenz.
Die Ausrichtung öffentlicher Feierlichkeiten ist dem Jubilar aus gesundheitlichen Gründen zurzeit leider nicht möglich.

Weitere Informationen: 
Dr. Wolfgang Müller, Universitätsarchiv
E-Mail: wolfgang.mueller(at)uni-saarland.de, dr.wolfgang-mueller(at)t-online.de
 

Presseeinladung zum Projektabschluss: 
Wie KI einen besseren Umwelt-Fußabdruck und zugleich mittelständische und kleine Unternehmen Zugang zu leistungsfähigen KI-Modellen bekommen können, stellt das Team zum Abschluss des vom Bundesforschungsministerium geförderten Projekts Escade am 30. Juli von 10 bis 13 Uhr im DFKI am Saarbrücker Campus (D3 2) vor. 

Die Medien und Interessierte sind herzlich eingeladen.

Fast jeder nutzt heute auf die eine oder andere Weise Künstliche Intelligenz. Was nicht jedem bewusst ist: Auch die kleinste Antwort vom Chatbot verbraucht Energie und Ressourcen. KI-Modelle mit Massendaten zu trainieren und zu betreiben, verschlingt weltweit Hunderte Terawattstunden. In globalen Dimensionen hinterlässt dies alles einen gewaltigen ökologischen Fußabdruck. Und mit der rasanten Entwicklung der Technologie wird der Bedarf steil ansteigen. Neue Rechenzentren werden riesige Flächen versiegeln, ebenso wie neue, gar fossile Kraftwerke, die die zusätzlich benötigte Energie liefern müssen. Die CO2-Emissionen werden ebenso massiv steigen wie der Wasserbedarf für Kühlung. 

Daran, dieser Entwicklung entgegenzusteuern und Künstliche Intelligenz energieeffizienter zu machen, arbeitet ein Konsortium, das Professor Wolfgang Maaß leitet, der an der Universität des Saarlandes und am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) forscht. Drei Jahre lang hat das Konsortium verschiedene Methoden erforscht und neue Technologien entwickelt und erprobt. Ihre Ergebnisse stellen die Forscherinnen und Forscher zum Projektabschluss vor. 

Komprimierte KI braucht knapp 90 Prozent weniger Energie

Das Team setzt zum einen auf kleinere, bedarfsgerechtere KI-Modelle, um den Energiehunger der KI zu drosseln und Ressourcen zu schonen. Heute verwendet KI riesige Datenmodelle. Ein Chatbot zum Beispiel nutzt für seine Antwort das komplette Datenmodell mit Billionen Parametern: Er durchsucht im übertragenen Sinn also eine ganze Bibliothek statt nur die Bücher mit relevantem Inhalt. Die Forscherinnen und Forscher haben deshalb KI-Modelle entwickelt, bei denen unwesentliche Parameter gar nicht erst verarbeitet werden und die dadurch sparsamer sind. 

Sie filtern dafür das für den jeweiligen Aufgabenbereich wirklich nötige Wissen aus großen Lehrermodellen heraus und schaffen maßgeschneiderte, um bis zu 90 Prozent kleinere Schülermodelle. „Wir erzielen gute Ergebnisse damit, die KI-Modelle zu komprimieren, sie also kleiner und effizienter zu gestalten. In unseren Testläufen konnten wir zeigen, dass die Schülermodelle vergleichbare Leistung bringen, aber mit bis zu 89 Prozent weniger Energie auskommen“, sagt Sabine Janzen, promovierte Forscherin im Team von Wolfgang Maaß. Die für den konkreten Anwendungsfall zusammengestellten, schlankeren KI-Modelle arbeiten ohne große Infrastruktur. „Dadurch werden leistungsfähige KI-Modelle auch für mittelständische und kleinere Unternehmen zugänglich, was zuvor allein wegen der Größe der Modelle unmöglich war“, sagt Janzen. 

Automatisch das beste KI-Modell mit 40 Prozent weniger Energie

Bei KI-Modellen, die digitale Bilddaten verarbeiten und erzeugen, nutzen die Forscherinnen und Forscher eine andere Methode, die so genannte „Neuronale Architektursuche“. Das Verfahren findet hier automatisch die beste Architektur für künstliche neuronale Netze. Das Team konnte zeigen, dass sie die Modelle um knapp 90 Prozent verkleinern und den Energieverbrauch um 40 Prozent senken können.  Dabei büßen die Modelle nicht nur keine Leistung ein. „Wir konnten mit diesem Ansatz die Genauigkeit des Modells sogar verbessern“, sagt Sabine Janzen. 

Beim maschinellen Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen laufen die Lernprozesse ähnlich ab wie im menschlichen Gehirn. Während dieses ein Meister in Sachen Energieeffizienz ist – das menschliche Gehirn hat sich in der Evolution laufend optimiert und verarbeitet Informationen sehr energieeffizient –, braucht sein künstliches Pendant mit seinen effizienten Algorithmen enorm viel Rechenleistung und Strom: Künstliche neuronale Netzwerke werden heute noch aufwändig von Menschen zusammengestellt und so lange angepasst, bis sie gute Ergebnisse liefern. „Wir automatisieren diesen Vorgang mit neuronaler Architektursuche. Dabei testen wir verschiedene Netzstrukturen und optimieren diese weiter, sodass die Modelle leistungsfähig und effizient sind, aber weniger kosten“, erklärt Sabine Janzen.

Testfall Schrottsortierung

Das Team testete seine KI-Modelle unter anderem in Zusammenarbeit mit der SHS – Stahl-Holding-Saar. Ziel ist hier ein KI-Modell, das Stahlschrott automatisch sortiert und anhand von Kameraaufnahmen erkennt, welche Sorte Stahlschrott auf dem Hüttengelände geliefert wird. Mit den herkömmlichen Methoden wäre ein solches Modell gigantisch groß, energieintensiv und nicht praxistauglich. Das Forschungsteam hat das visuelle KI-Modell zur Schrottsortierung so komprimiert, dass es kompakt, energieeffizient, zum Teil sogar leistungsfähiger arbeitet und den Stahlrecycling-Prozess effektiver machen kann. Dafür trainierten sie ihr Modell zunächst mit dem kompletten Datenpaket und sämtlichen Informationen und komprimierten die KI-Modelle anschließend durch Wissensdestillation und automatisch zusammengestellte neuronale Netze. 

Weitere Einsparpotenziale für nachhaltige Rechenzentren

Darüber hinaus zeigt das Konsortium am 30. Juli Einsparpotenziale für Rechenzentren auf. Mit seinen Partnern erarbeitete das Saarbrücker Forschungsteam ein Konzept und Handlungsempfehlungen für energieeffiziente KI, mit denen Rechenzentren und KI-Anwender besser planen und unwirtschaftliche Abläufe erkennen können. Das Team erarbeitete hierfür ein Werkzeug, das zuverlässige Prognosen über den genauen Energieverbrauch und die Kosten der KI-Modelle ermöglicht. „Dieses Tool macht es etwa möglich, Abläufe, die große Rechenleistungen erfordern, dann einzuplanen, wenn der Strompreis günstig ist. Bislang können Entscheidungsträger nur schwer abschätzen, für welche Modelle sie wie viel Energie verbrauchen werden, weshalb es schwierig ist, wirtschaftlich zu planen“, erläutert die Doktorandin Hannah Stein, die an den energiesparenden KI-Methoden forscht. 

Neuromorphe Chiptechnologien

Darüber hinaus arbeitet das Forschungskonsortium im Bereich der Hardware an neuromorphen Chiptechnologien, das sind Mikroprozessoren, die ebenfalls die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachbilden. „Unsere Ergebnisse in diesem Hardware-Bereich deuten darauf hin, dass auch diese Technologie deutlich energieeffizienter arbeitet als die herkömmlichen Chips: In unseren Tests laufen diese bereits bis zu sechsfach effizienter. Aber hier ist weitere Forschung notwendig, dafür brauchen wir noch mehr Zeit“, erklärt Sabine Janzen. 

Am 30. Juli stellt das Forschungskonsortium seine Projektergebnisse zu nachhaltigen KI-Rechenzentren und ressourceneffizienten KI-Algorithmen auch anhand von Demonstrationen vor. Interessierte, insbesondere auch Rechenzentrumsbetreiber, Technologieanbieter und Unternehmen sind eingeladen.

Anmeldung und Programm am 30. Juli: https://escade-project.de

Hintergrund

Das Projekt ESCADE (Energy-Efficient Large-Scale Artificial Intelligence for Sustainable Data Centers) wurde vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen des „Green Tech Innovationswettbewerbs“ mit rund fünf Millionen Euro über eine Laufzeit von drei Jahren gefördert.

Zum Projektkonsortium gehören neben dem Forschungsteam von Professor Wolfgang Maaß als Koordinator (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI und Universität des Saarlandes) die Technische Universität Dresden, die Universität Bielefeld, das Rechenzentrum Mitteldeutschland NT Neue Technologie AG NT (NT.AG), die SHS – Stahl-Holding-Saar GmbH & Co. KGaA, die SEITEC GmbH sowie die österreichische Forschungsgesellschaft Salzburg Research und die Unterauftragnehmer eco2050 Institut für Nachhaltigkeit, SpiNNcloud Systems GmbH und elevait GmbH & Co. KG.

Projektträger ist das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt.

Fragen beantworten:

Dr. Sabine Janzen: T: 0681- 8 57 75 – 269, E-Mail: sabine.janzen@dfki.de

Hannah Stein: T: +49 681 302-64739, E-Mail: hannah.stein@iss.uni-saarland.de

escade-project.de

Pressefotos zum Download: 
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Jährlich stehen weltweit Millionen Todesfälle in Zusammenhang mit Antibiotikaresistenzen. Gleichzeitig ist die Entwicklung neuer Antibiotika besonders risikoreich, da viele Wirkstoffkandidaten aufgrund unerwünschter Nebenwirkungen oder mangelnder Wirksamkeit bereits in frühen Entwicklungsphasen ausscheiden. 

OptimAIze adressiert die dringende medizinische Notwendigkeit neuer Antibiotika und die besonderen Entwicklungsherausforderungen angesichts antimikrobieller Resistenzen und hoher präklinischer Ausfallraten, häufig bedingt durch ein ungünstiges Verhältnis von Wirksamkeit und Toxizität. Ziel ist die Entwicklung und Anwendung generativer KI-Methoden zur gezielten Modifikation von Wirkstoffkandidaten, um deren Wirksamkeit zu steigern und die Zytotoxizität – also die potenzielle Schädigung menschlicher Zellen – zu verringern. Innovativ ist besonders die Integration mechanistischen Wissens in die KI.

„Künstliche Intelligenz eröffnet enorme Chancen für die Wirkstoffforschung. Gleichzeitig stoßen rein datengetriebene Modelle an Grenzen, insbesondere wenn nur wenige oder unausgewogene Daten zur Verfügung stehen. Deshalb setzen wir in OptimAIze auf die Kombination von KI und mechanistischem Fachwissen. So können wir nicht nur präzisere Vorhersagen treffen, sondern auch besser nachvollziehen, warum bestimmte Moleküle wirksam oder toxisch sind.“

Prof. Dr. Verena Wolf, Forschungsbereichsleiterin Neuro-Mechanistische Modellierung, Projektkoordinatorin OptimAIze

Im Mittelpunkt des Projekts steht ein neuartiger, geschlossener Lernkreislauf aus Künstlicher Intelligenz und experimenteller Validierung. Hochauflösende Daten zur Zytotoxizität werden mit modernen KI-Verfahren ausgewertet. Die Modelle lernen dabei nicht nur, die Wirksamkeit und Verträglichkeit von Molekülen vorherzusagen, sondern können auch gezielt neue Wirkstoffvarianten vorschlagen, die anschließend experimentell getestet werden. Die Ergebnisse fließen wiederum zurück in die KI-Modelle und verbessern deren Vorhersagekraft kontinuierlich.
Der Mehrwert von OptimAIze liegt in der integrierten KI-Optimierung, die vielseitige KI- und Chemieinformatik-Expertise vereint, um effizient Moleküle mit besserer Antibiotikawirkung und geringerer Toxizität vorzuschlagen, die unmittelbar synthetisiert und getestet werden.

Das Konsortium bringt hierfür komplementäre Kompetenzen zusammen: Das DFKI entwickelt Verfahren der erklärbaren und generativen KI, die Universität des Saarlandes steuert Expertise in Wirkstoffdesign, Sprachmodellen und Einzelzellanalysen bei, das HIPS übernimmt die chemische Synthese und Optimierung der Kandidaten, während die smartbax GmbH exklusive Daten und Wirkstoffprogramme aus der industriellen Antibiotikaforschung einbringt. 
Neben der Entwicklung konkreter Antibiotikakandidaten verfolgt OptimAIze auch das Ziel, innovative KI-Methoden und Softwarewerkzeuge für die wissenschaftliche Gemeinschaft verfügbar zu machen. Die entwickelten Algorithmen sollen – soweit möglich – als Open Source veröffentlicht werden und damit langfristig weitere Forschungsprojekte im Kampf gegen Antibiotikaresistenzen unterstützen.

Mit einer Laufzeit von drei Jahren soll OptimAIze neue Maßstäbe für die KI-gestützte Wirkstoffforschung setzen und einen wichtigen Beitrag zur Bekämpfung antimikrobieller Resistenzen leisten. Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt im Rahmen der Förderrichtlinie “Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Wirkstoffforschung“.

Der DAAD fördert das Vorhaben bis Ende 2029 mit rund 709.000 Euro.

Mit dem jüngst aus der Taufe gehobenen Zentrum für Quantentechnologien haben Land und Universität ihr Ziel unterstrichen, diese zentrale Zukunftstechnologie in der Forschungslandschaft, aber auch darüber hinaus, etwa in Ausgründungen von Unternehmen, im Saarland zu etablieren. Der Deutsche Akademische Austauschdienst (DAAD) flankiert dieses Vorhaben nun mit einer umfassenden Förderung zur Gewinnung von Studierenden und Doktorandinnen und Doktoranden, die gezielt angeworben und gehalten werden sollen.

Das „Saarland Future Minds Programme in Quantum Technologies and Artificial Intelligence“ (FMP Quantum AI) unterstreicht die Relevanz der Universität des Saarlandes als bundesweit herausgehobener Standort, um exzellente Nachwuchskräfte für Zukunftstechnologien zu gewinnen. „Zugleich ist der Erfolg in der Förderlinie ‚Academic Horizons‘ ein Ausweis für die erfolgreiche internationale Ausrichtung der Universität des Saarlandes in Schlüsseltechnologien“, betont Universitätspräsident Professor Ludger Santen.

Unter der Projektleitung von Professor Moritz Weber, dem wissenschaftlichen Direktor des Zentrums für Quantentechnologien, sollen mit den Fördergeldern des DAAD Strukturen aufgebaut werden, die dreierlei Dinge ermöglichen: Zum ersten sollen international die besten Masterstudierenden und Promovierenden aus den Themenfeldern Quantentechnologien und Künstliche Intelligenz identifiziert werden. Wichtige Instrumente sind dabei internationale Partnerschaften und der Aufbau internationaler Sommerschulen mit Forschungsaufenthalten an der Universität. Zweitens sollen diese Talente durch umfassende Unterstützung vom ersten Kontakt bis zum Studienstart betreut werden, um ihre akademische und soziale Integration systematisch zu fördern. Und drittens sollen die hervorragenden jungen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in ihrer Karriereentwicklung unterstützt und langfristig an den Forschungsstandort Deutschland gebunden werden.

Jakob von Weizsäcker, Minister der Finanzen und für Wissenschaft des Saarlandes sagt dazu: „Der Fortschritt der Künstlichen Intelligenz und der Quantentechnologien wird von äußerst talentierten und engagierten Menschen gemacht. Diese Talente für das Saarland zu begeistern, ist für uns ein zentraler Standortfaktor. Dass die Universität des Saarlandes zu den bundesweit ausgewählten Hochschulen gehört, ist eine Auszeichnung für unseren Wissenschaftsstandort und unterstreicht die internationale Strahlkraft.“

Das Future Minds Programme Quantum AI leistet damit einen direkten Beitrag zum Programm „Academic Horizons“ des DAAD. Dieses hat zum Ziel, exzellente internationale Talente zu finden und zu integrieren, ihre wissenschaftliche Karriere zu fördern sowie die deutsche Innovationslandschaft in Schlüsseltechnologien der Zukunft, hier der Quantentechnologien und KI, nachhaltig zu stärken. Der DAAD fördert das Projekt Quantum AI seit dem 1. Mai 2026 bis Ende 2029 mit insgesamt 709.000 Euro.

Weitere Informationen über das DAAD-Programm Academic Horizons: https://www.daad.de/de/infos-services-fuer-hochschulen/weiterfuehrende-infos-zu-daad-foerderprogrammen/academichorizons/

Fragen beantwortet:

Prof. Dr. Moritz Weber
Tel.: 0681 302-2556 
E-Mail: weber(at)math.uni-sb.de

MINT-Forschung am Campus entdecken 
Die Universität des Saarlandes zählt in Informatik, Cybersicherheit und Schnittstellenforschung zu den profiliertesten MINT-Standorten in Deutschland. In den Schülerlaboren der Universität wird wissenschaftliche Arbeit auf höchstem Niveau für die Schülerinnen zugänglich. Sie experimentieren in modernen Laboren, löten eigene Schaltkreise, programmieren erste Anwendungen und stellen sich kniffligen mathematischen Herausforderungen. Begleitet werden die Teilnehmerinnen von erfahrenen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, die ihr Fachwissen und ihre Begeisterung für Forschung vermitteln. 

Im persönlichen Gespräch mit Vorbildern aus der Wissenschaft 
Ein Highlight sind die Begegnungen mit Professorinnen aus den MINT-Fächern. Sie berichten von ihren eigenen Wegen in Wissenschaft und Forschung und zeigen, wie vielfältig und spannend Karrieren in MINT sein können. So gewinnen die Schülerinnen persönliche Einblicke, die weit über den Schulunterricht hinausgehen.

„Das UniCamp ist für viele Teilnehmerinnen ein wichtiger erster Schritt in Richtung MINT“, sagt die Gleichstellungsbeauftragte der Universität des Saarlandes, Sybille Jung. „Besonders freut uns, dass sich viele ehemalige begeisterte Teilnehmerinnen nach dem Camp für weiterführende Programme an unserer Universität und später für ein MINT-Studium entscheiden.“

Auch außerhalb des Campus lernen die Teilnehmerinnen die Stärke des regionalen Forschungsnetzwerks kennen: Exkursionen zum Kompetenzzentrum für Molekulare Medizin in Homburg und in das Schülerlabor für Cybersicherheit des CISPA in St. Ingbert zeigen, welche Innovationskraft im Saarland steckt. 

Vielfältiges Rahmenprogramm sorgt für Ausgleich 
Während des Camps wohnen die Teilnehmerinnen im Gästehaus des Sportcampus in unmittelbarer Nähe zur Universität. Ein abwechslungsreiches Freizeitprogramm mit Sport, Film- und Spieleabenden sorgt für Gemeinschaft und Austausch nach einem spannenden Studien- und Experimentiertag. 

Starkes Engagement für Chancengleichheit 
Das UniCamp ist ein Projekt der Koordinationsstelle Gender Equality MINT (GEM) des Gleichstellungsbüros der Universität des Saarlandes und wird vom saarländischen Ministerium für Bildung und Kultur gefördert. Ziel ist es, junge Frauen frühzeitig für MINT-Fächer zu begeistern und sie in ihrer Studien- und Berufswahl zu stärken. Das Camp findet in diesem Sommer bereits zum 23. Mal statt und ist Teil einer umfassenden Förderkette für Frauen in MINT. Teilnehmerinnen des UniCamps können sich anschließend für das Mentoring-Programm MentoMINT für die Klassen 9 bis 11 bewerben oder bei entsprechender Eignung später beispielsweise auch ein Juniorstudium aufnehmen. Der Anteil weiblicher Studienanfängerinnen in den MINT-Fächern liegt bundesweit derzeit bei über 30 Prozent – mit leicht steigender Tendenz. Auch die Universität des Saarlandes will den Anteil weiblicher Studierender in den MINT-Fächern weiter erhöhen.

Am 20. Juli werden Bildungsministerin Christine Streichert-Clivot, Universitätspräsident Ludger Santen und die Gleichstellungsbeauftragte Sybille Jung zur feierlichen Eröffnung sprechen und die Schülerinnen begrüßen.

Weitere Informationen: 
Dr. Sybille Jung 
Gleichstellungsbeauftragte der Universität des Saarlandes 
Telefon: 0681 302-4795 
E-Mail: unicamp@uni-saarland.de 
Web: uni-saarland.de/unicamp   

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Dem ersten Zusammentreffen am Nachmittag des 24. Juni folgte als eigentlicher Auftakt ein Vorabend zur Einstimmung mit Gelegenheit zum gegenseitigen Kennenlernen. Darauf folgten zwei Tage mit spannenden Vorträgen, Vorlesungen und Workshops jeweils von morgens bis zum späten Nachmittag. Am Donnerstag rundete eine Abendveranstaltung „Ethik für Nerds“ die Forschungstage thematisch ab. Die Schüler konnten sich aus 6 Themengebieten ihr Programm zusammenstellen; jeder Teilnehmer besuchte dabei drei verschiedene Workshops in Kleingruppen. Die Themen waren breit gefächert: von theoretischer Informatik über Satellitenkommunikation bis hin zu Bioinformatik, Spieleprogrammierung oder Quantum-Computing. Hochaktuelle Relevanz versprach auch eine Offerte zu großen Sprachmodellen der künstlichen Intelligenz.

Die Dozentinnen und Dozenten der Workshops kamen dieses Jahr von dem Fachbereich Informatik der Universität des Saarlandes, dem Max-Planck-Institut für Informatik, dem Max-Planck-Institut für Softwaresysteme, dem Zentrum für Bioinformatik sowie dem CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit.

Die Teilnehmer besuchten außerdem ein hochkarätiges Vortragsprogramm mit Beiträgen der Professoren Thorsten Herfet (Uni Saarland) und Joël Ouaknine (MPI für Softwaresysteme), die Einblicke in ihre aktuellen Forschungsarbeiten gaben.

Die Saarbrücker Forschungstage werden in enger Zusammenarbeit mit den Bundesweiten Informatikwettbewerben ausgerichtet und verfolgen das gemeinsame Ziel, informatikbegeisterte Jugendliche für das Fach zu gewinnen. Der Bundeswettbewerb Informatik findet seit 1980 jährlich statt und steht unter Trägerschaft der Gesellschaft für Informatik e.V., dem Fraunhofer-Verbund IUK-Technologie und dem Max-Planck-Institut für Informatik. Förderung erfährt der Wettbewerb durch das Bundesministerium für Bildung, Familie, Senioren, Frauen und Jugend.

Weitere Informationen:
Webseite der bundesweiten Informatikwettbewerbe: https://bwinf.de/

Redaktion:
Bertram Somieski
Tel.: +49.681.9302-5710
Email: somieski(at)mpi-klsb.mpg.de

Selbstfahrende Autos, immer ausgefeiltere Roboter und autonome Raumfahrzeuge wie beispielsweise planetare Erkundungsfahrzeuge sind allesamt Beispiele für hochkomplexe Systeme, die durch fortschrittliche Computersteuerung geregelt werden. Ihre wachsenden Fähigkeiten hängen von immer feiner abgestimmten Berechnungen und einer zunehmend präzisen Zeitsteuerung ab. Dennoch bleibt das Timing eine kritische Schwachstelle. Selbst geringfügige Abweichungen bei der Synchronisation von Rechenprozessen können sich durch ein System ausbreiten und in sicherheitskritischen Anwendungen zu schwerwiegenden oder sogar katastrophalen Ausfällen führen.

Die vom ERC geförderte Forschung wird dabei über die bloße theoretische Überprüfung, zum Beispiel die Einhaltung einer bestimmten Geschwindigkeit oder eines bestimmten Abstandes zu anderen Fahrzeugen, hinausgehen. „Wir möchten auch sicherstellen, dass diese Garantien bei der Implementierung der Systeme trotz der zeitlichen Schwankungen, die während der Ausführung unvermeidlich auftreten, weiterhin gültig bleiben“, erklärt Martina Maggio.

„Selbst die fortschrittlichsten computergesteuerten Systeme können anfällig für zeitbezogene Fehler sein“, so die Informatik-Professorin. „Der Mars-Hubschrauber Ingenuity beispielsweise erlebte gefährliche Schwingungen, die durch Fehlausrichtungen von Zeitstempeln verursacht wurden, und stieß später auf ein weiteres Synchronisationsproblem. Diese Vorfälle zeigen, dass Timing-Fehler keine seltenen Ausnahmefälle sind, sondern eine grundlegende Herausforderung bei der Entwicklung und dem Betrieb komplexer autonomer Systeme darstellen.“ Bei einem Vorfall war der Hubschrauber gezwungen, eine Notlandung durchzuführen, nachdem eine Bildverarbeitungsaufgabe nicht mehr mit anderen Bordberechnungen synchron war. Trotz dieser Rückschläge wurde „Ingenuity“ letztendlich zu einem bemerkenswerten Erfolg.

Martina Maggios Forschung konzentriert sich darauf, genau solche Ausfälle in softwaregesteuerten technischen Systemen zu verhindern – von autonomen Fahrzeugen über Industrieroboter bis hin zu Raumfahrzeugen. Dies ist besonders wichtig bei Anwendungen, bei denen das richtige Timing ebenso wichtig ist wie die korrekte Funktionalität: Wenn der Zeitpunkt kritischer Ereignisse nicht garantiert werden kann, reichen die Folgen von Leistungseinbußen bis hin zu katastrophalen Systemausfällen.

Um diese Forschung auf höchstem internationalem Niveau voranzutreiben, wurde Martina Maggio mit einem Advanced Grant des Europäischen Forschungsrats (ERC) ausgezeichnet. Seit ihrem Eintritt an die Universität des Saarlandes als Professorin für Informatik im Jahr 2020 hat sich Maggio als führende Expertin an der Schnittstelle zwischen Regelungstechnik und Echtzeitsystemen etabliert. Das vom ERC geförderte Projekt mit dem Titel SCARF (Scalable CPS Analysis of Robustness to Failures) wird 2027 beginnen und fünf Jahre dauern.

Weitere Informationen: 
Prof. Dr. Martina Maggio
E-Mail: maggio(at)cs.uni-saarland.de  

Ob Online-Banking, E-Mail, Video-Streaming, globale Cloud-Plattformen oder groß angelegte KI-Infrastrukturen – verteilte Systeme von globalem Ausmaß bilden das Rückgrat vieler Anwendungen von gesellschaftlicher Tragweite. Wir halten die kontinuierliche Verfügbarkeit dieser Dienste für selbstverständlich, obwohl Ausfälle weitreichende Störungen verursachen können. Dennoch verfügen Entwickler heute nicht über fundierte Ansätze, um die Leistungs- und Ausfallsicherheitseigenschaften solcher Systeme bereitzustellen, zu analysieren oder nachzuweisen. Derzeit testen Entwickler diese Eigenschaften mithilfe kostspieliger, aber unzureichender Workload-Tests, und Verfügbarkeitsausfälle stellen für die Nutzer weiterhin ein Problem dar.

Das nun von der EU geförderte Projekt „Pascal: Formal Performance Analysis at Scale“ befasst sich mit der großen Herausforderung, die Leistung und Ausfallsicherheit groß angelegter verteilter Systeme formal zu erfassen (d. h. mathematisch zu beschreiben und zu verifizieren). Oberstes Ziel ist die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen, mit denen Systementwickler die Implementierungen ihrer Systeme bewerten können.

Rupak Majumdar ist seit 2010 wissenschaftlicher Direktor am Max-Planck-Institut für Softwaresysteme und Honorarprofessor am Fachbereich Informatik der Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU). Dies ist bereits der zweite ERC-Förderzuschuss, den er erhalten hat. Im Jahr 2015 erhielt er gemeinsam mit Michael Backes, Peter Druschel und Gerhard Weikum einen ERC Synergy Grant für das Projekt „ImPACT: Privacy, Accountability, Compliance, and Trust in Tomorrow’s Internet“. Der ERC Synergy Grant ist das mit den höchsten Fördermitteln ausgestattete Förderprogramm des Europäischen Forschungsrats.

Mehr Infos vom ERC.

Die Veränderlichkeit der realen Welt macht der Künstlichen Intelligenz zu schaffen. Texte liegen heutigen KI-Verfahren besonders gut: Mit eindeutigen sogenannten „diskreten“ Daten, also separaten Werten, die zählbar sind und nicht stetig anwachsen können, und auch mit symbolischen Informationen kommen sie gut zurecht. In der wirklichen Welt aber gerät für sie einiges außer Kontrolle. Hier liegen viele Informationen in kontinuierlicher Form vor: Innerhalb eines bestimmten Bereichs verändern sich die Werte ständig, wie zum Beispiel Sensordaten oder Bewegungsabläufe von Objekten und Menschen.

In seiner Forschung beschäftigt sich Jan Eric Lenssen mit der Frage, wie Künstliche Intelligenz auch solche Daten verwerten und erzeugen kann, die in sogenannten kontinuierlichen Repräsentationen gegeben sind, die also etwa in Video, als Zeitreihe oder dreidimensionale Sensordaten vorliegen. Der Informatiker entwickelt Methoden der visuellen Künstlichen Intelligenz, mit denen neuronale Netze solche komplexen Strukturen verarbeiten, durchdenken, modellieren, und erzeugen können – eine Aufgabe, die unter anderem für Robotik, physikalische, generative Künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung von Bedeutung ist.

Bekannt wurde Jan Eric Lenssen unter anderem durch PyTorch Geometric (PyG), eine Software-Bibliothek für graphenbasierte neuronale Netze, die er während seiner Promotion an der TU Dortmund mitentwickelte. PyG ist heute die weltweit meistgenutzte Bibliothek ihrer Art und bildet die technische Grundlage zahlreicher Forschungsarbeiten und praktischer Anwendungen. Auf ihr baute auch das Start-up kumo.ai im kalifornischen Mountain View auf, das sich auf maschinelles Lernen für relationale Datenbanken spezialisiert hat und zu dessen Gründungsteam Lenssen gehörte.

An der Universität des Saarlandes bringt Lenssen seine Expertise in Maschinellem Sehen und Künstlicher Intelligenz ein und will sein international erfolgreiches Forschungsprofil auf dem Saarland Informatics Campus weiter ausbauen. Über das gemeinsame Forschungszentrum von Max-Planck-Institut und Google sowie ein langjähriges Kooperationsprogramm mit Intel und dem Saarland ist seine Arbeit eng mit der internationalen Forschungslandschaft und der Industrie verzahnt.

Für seine Forschung wurde Jan Eric Lenssen mehrfach ausgezeichnet, unter anderem 2025 mit dem DAGM German Pattern Recognition Award und einem Emmy-Noether-Stipendium mit einer Förderung im Umfang von rund 1,9 Millionen Euro. Seine wissenschaftlichen Arbeiten erhielten zudem hochrangige Auszeichnungen auf den führenden Fachkonferenzen für Computer Vision und maschinelles Lernen, darunter eine Best-Paper-Auszeichnung bei der ECCV 2022 und eine Best-Paper-Nominierung bei der CVPR 2020. Für seine Dissertation erhielt er den ECVA PhD Award sowie den Dissertationspreis der TU Dortmund.

Kurzbiografie
Jan Eric Lenssen studierte von 2009 bis 2015 Informatik an der TU Dortmund, wo er sein Studium mit Auszeichnung abschloss. Anschließend promovierte er dort 2022 mit der Bestnote „summa cum laude“. Er absolvierte Forschungsaufenthalte bei Meta Reality Labs (USA), beim KI-Unternehmen nnaisense (Schweiz) und war ab 2021 Teil des Gründungsteams des Start-ups kumo.ai. Danach forschte er als Postdoktorand und später als Senior Researcher und Forschungsgruppenleiter am Max-Planck-Institut für Informatik in Saarbrücken. Seit 2026 ist Jan Eric Lenssen nun Professor für Informatik an der Universität des Saarlandes und assoziiertes Mitglied des Max-Planck-Instituts für Informatik.

Fragen beantwortet:
Prof. Dr. Jan Eric Lenssen, E-Mail: jlenssen(at)mpi-inf.mpg.de

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Derek Dreyer hat innerhalb der PL-Community einen beispielhaften Servicestandard gesetzt. Im Laufe der Jahre hat Derek nahezu jede denkbare Funktion in unserer Community ausgeübt, darunter als General Chair der ICFP’19, als Program Chair des POPL’24 sowie als Associate Chair der OOPSLA’23 und der PLDI’26. Seit 2017 ist er Associate Editor bei TOPLAS; seit 2023 gehört er dem Beirat von PACMPL an; und seit 2022 ist er Co-Chefredakteur des „Journal of Functional Programming“, wo er derzeit den Übergang der Zeitschrift zu Diamond Open Access begleitet. Doch Dereks Engagement begann schon viel früher. Noch während seiner Zeit als Assistenzprofessor war er Moderator der TYPES-Mailingliste und engagierte sich ehrenamtlich im SIGPLAN-Vorstand (2012–2015) als Awards Chair. Im Jahr 2020 trug er dazu bei, das Ansehen der Forschung im Bereich der Programmiersprachen außerhalb der Fachwelt zu wahren, als das CORE-Rankingkomitee damit drohte, die Platzierungen mehrerer bedeutender Konferenzen zu diesem Thema herabzustufen. Derek war zudem ein angesehener Mentor für Studierende, Postdoktoranden und Junior Faculties. Er leitete die ersten Ausgaben vom PLMW und war Mitbegründer des RTFM-Workshops zum Thema Mentoring von Faculties (auf der PLDI’24 und der POPL’26). Er hält regelmäßig Vorträge bei solchen Veranstaltungen und ist bekannt für seine vielfach zitierten Vorträge zu Rede- und Schreibfähigkeiten: „How to Write Papers and Give Talks That People Can Follow“. Nicht zuletzt hat Derek beliebte Blogbeiträge verfasst, in denen er die eher „menschlichen“ Aspekte einer Karriere in der Forschung beleuchtet, wie zum Beispiel: den Umgang mit Kritik, den Umgang mit Ablehnung, die Herausforderung, ein Gleichgewicht zwischen Beruf und Privatleben zu finden, sowie das Impostor-Syndrom. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Derek sich auf vielfältige Weise für die Gemeinschaft engagiert hat und stets bestrebt war, den Stellenwert und die Qualität der PL-Forschung zu fördern, den Zusammenhalt in unserer Gemeinschaft zu stärken und Nachwuchswissenschaftler dabei zu unterstützen, herausragende PL-Forschung zu betreiben.

Der „Distinguished Service Award“ wird von ACM SIGPLAN verliehen, um herausragende Verdienste um die Programmiersprachen-Community zu würdigen. Mit der Auszeichnung werden Beiträge zu ACM SIGPLAN, dessen Konferenzen, Publikationen oder lokalen Aktivitäten gewürdigt. Die Auszeichnung ist mit einem Preisgeld in Höhe von 2.500 US-Dollar dotiert.

Der Bericht der Universität der Vereinten Nationen (UNU) befasst sich mit den Umweltauswirkungen künstlicher Intelligenz und richtet den Blick vor allem auf generative KI-Modelle wie ChatGPT, Claude oder DeepSeek. Untersucht werden unter anderem der Ressourcenbedarf von Rechenzentren für Training und Betrieb sowie der damit verbundene CO₂-Ausstoß. Mit der zunehmenden Nutzung generativer KI steigen auch die benötigten Rechenkapazitäten für Inferenz und Training.

Prof. Maaß begrüßt die Debatte grundsätzlich, sieht den Bericht jedoch in Teilen kritisch. „Der Bericht leistet einen nützlichen Beitrag, indem er Verbrauchsgrößenordnungen erstmals systematisch zusammenstellt und für ein breiteres Publikum greifbar macht“, sagt er. Zugleich betont er: „Die im Bericht genannten Zahlen sind in ihrer Größenordnung plausibel, jedoch methodisch schwer reproduzierbar.“

Genau an diesem Punkt setzt das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Projekt ESCADE an. Das DFKI erforscht darin energie- und kosteneffiziente Ansätze für den Betrieb von KI-Anwendungen in Rechenzentren. Mit dem Demonstrator EAVE werden Energieverbrauch, CO₂-Emissionen und Betriebskosten unterschiedlicher Modell-, Hardware- und Standortkonfigurationen vergleichbar gemacht.

Damit adressiert ESCADE zentrale Transparenz- und Entscheidungsfragen, die auch im Kontext des UN-Berichts relevant sind. Die wissenschaftlichen Grundlagen und Designprinzipien wurden unter anderem in einer CAiSE-Publikation zu energie- und kosteneffizienten AI Operations beschrieben. So trägt das Projekt dazu bei, die Umweltwirkungen von KI nicht nur zu diskutieren, sondern auch messbar und praktisch vergleichbar zu machen.

„Der Energieverbrauch von KI-Rechenzentren ist real und wachsend, aber gegenwärtig nicht das dominante Klimaproblem“, sagt Maaß. Entscheidend sei es daher, technische Entwicklung, Standortwahl und regulatorische Rahmenbedingungen gemeinsam zu betrachten. Vor diesem Hintergrund gewinnt die Frage an Bedeutung, wie KI-Systeme künftig so gestaltet werden können, dass ihr Nutzen nicht auf Kosten unnötig hoher Ressourcenverbräuche entsteht. 

Zum UNU-INWEH Report:https://unu.edu/inweh/collection/environmental-cost-of-AIs-Enrgy-Use-Carbon-water-and-land-footprints

Statements zum UN-Bericht:https://www.sciencemediacenter.de/angebote/un-bericht-zum-umweltfussabdruck-von-ki-und-rechenzentren-26129

Paper „Towards Decision Support Systems for Cost-Effective and Energy-Efficient AI Operations in Data Centers“: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-28110-4_22 

Projektseite ESCADE: https://www.dfki.de/web/forschung/projekte-publikationen/projekt/escade

Die feierliche Unterzeichnungszeremonie fand in Anwesenheit von Dorothee Bär, der deutschen Bundesministerin für Forschung, Technologie und Raumfahrt, und Philippe Baptiste, dem französischen Minister für Hochschulwesen, Forschung und Raumfahrt, statt. Ziel des ehrgeizigen Projekts ist es, einen starken europäischen Akteur im Bereich der Künstlichen Intelligenz an der Schnittstelle zwischen Spitzenforschung, Industrie und Gesellschaft zu etablieren.

Das neue binationale Zentrum bündelt die exzellenten Forschungskapazitäten beider Länder, um tragfähige Antworten auf den rasanten globalen Wandel im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu liefern. Angesichts des intensiven internationalen Wettbewerbs leistet das Zentrum einen entscheidenden strategischen Beitrag zur digitalen Souveränität Europas. Durch eine dauerhafte, institutionalisierte Struktur und die enge Verzahnung von Wissenschaft und Industrie soll die Entwicklung vertrauenswürdiger, transparenter und wettbewerbsfähiger KI-Technologien „Made in Europe“ beschleunigt werden. 

„Die Gründung des offenen deutsch-französischen Zentrums ist ein entscheidender Meilenstein für die Zukunft der europäischen KI“, erklärt Prof. Dr. Antonio Krüger, Geschäftsführer des DFKI. „Durch die konkrete Bündelung der exzellenten KI-Forschung in Deutschland und Frankreich gehen wir über bloße Absichtserklärungen hinaus und schaffen aktiv eine Grundlage für die digitale Souveränität Europas im Bereich der künstlichen Intelligenz.“

Dr. Bruno Sportisse, Vorsitzender und Geschäftsführer von Inria, fügt hinzu: „Dieses deutsch-französische Zentrum ist eine Antwort auf die Herausforderungen im Bereich der KI. Wir müssen unsere Strategien aufeinander abstimmen und wirkungsvolle Projekte umsetzen, wenn wir im Wettlauf um die Spitzenposition in Forschung, Technologie und Innovation mithalten wollen. Dies erfordert vertrauensvolle Partnerschaften, eine gemeinsame langfristige Roadmap und die Fähigkeit, unsere Ökosysteme (KI-Cluster) zu nutzen: Genau das bauen wir gemeinsam mit dem DFKI auf.“

Die integrierte „Project Factory“ im Kern des Zentrums fungiert als agiler Innovationsmotor, um bilaterale Forschungs- und Entwicklungsprojekte flexibel in greifbare Prototypen und Softwarelösungen umzusetzen. Darüber hinaus fördert das explizit offene Konzept des neuen Zentrums die aktive Beteiligung weiterer akademischer Partner aus beiden Ländern.
Zudem erhalten Unternehmen aus beiden Ländern direkten Zugang zu Projekten, um innovative KI-Anwendungen in Schlüsselbereichen wie Industrie 4.0, Gesundheit und Mobilität zu entwickeln und diese zügig zur Marktreife zu bringen. Dieser Forschungstransfer wird durch Programme zur Talentförderung und zur Mobilität von Forschenden flankiert, was das Zentrum durch bilaterale Karrierewege und gemeinsame Sommerschulen zu einem äußerst attraktiven Anziehungspunkt für globale Spitzenkräfte macht. Ergänzt wird dieses Profil durch die Einrichtung eines wissenschaftlichen Thinktanks, der fundierte Handlungsempfehlungen zu den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI erarbeitet, die KI-Kompetenz in der Bevölkerung stärkt und Akteure aus Politik und Wirtschaft in Fragen der Regulierung, Ethik und Standards berät.

Die feierliche Unterzeichnung im Rahmen der Vivatech unterstreicht die hohe politische Priorität, die beide Regierungen dieser Zusammenarbeit beimessen. 

Dorothee Bär, Bundesministerin für Forschung, Technologie und Raumfahrt, erklärt anlässlich der Zeremonie: „In der heutigen Welt ist künstliche Intelligenz (KI) ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Daher wurde sie in der High-Tech-Agenda Deutschland als Schlüsseltechnologie benannt. Wir müssen verhindern, dass Europa in der globalen KI-Landschaft ins Abseits gerät. Das binationale deutsch-französische Zentrum für KI als Zusammenarbeit zwischen DFKI und INRIA wird dazu beitragen, sich bietende Chancen zu nutzen und die gebündelte Expertise Frankreichs und Deutschlands einzusetzen, um Europa voranzubringen. Es wird gemeinsame Forschung zu sicherer und vertrauenswürdiger künstlicher Intelligenz betreiben, die vollständig auf europäische Standards abgestimmt ist. Diese Partnerschaft ist ein Beispiel dafür, wie eine enge deutsch-französische Zusammenarbeit ein stärkeres, innovativeres europäisches KI-Ökosystem gestalten kann.“

Das binationale Zentrum ist bewusst nicht als geschlossenes System konzipiert. Die integrierte „Project Factory“ steht weiteren KI-Forschungsclustern, Hochschulen und wissenschaftlichen Einrichtungen aus Deutschland, Frankreich und darüber hinaus sowie Partnern aus der Industrie und der öffentlichen Verwaltung offen, um ein nahtloses europäisches KI-Netzwerk zu knüpfen.
Nach der offiziellen Unterzeichnung am 18. Juni wird ab Juli 2026 mit dem schrittweisen Aufbau der Strukturen sowie der Einrichtung eigener Büros an den jeweiligen Standorten von DFKI und Inria in Deutschland und Frankreich begonnen, gefolgt vom Start der ersten operativen Programme Ende 2026.

Weitere Informationen finden Sie unter: https://french-german-ai-center.org

Mit Soofi S beginnt die erste Release-Phase des Projekts. Das Modell soll insbesondere dort eingesetzt werden, wo Organisationen KI-Anwendungen nachvollziehbar, anpassbar und auf eigener oder souveräner Infrastruktur betreiben wollen – etwa bei industriellen Prozessen, der Analyse umfangreicher technischer und regulatorischer Dokumente, der Code-Generierung oder bei agentischen KI-Systemen. Trainiert von Grund auf mit 27 Billionen (27T) Token, verbindet Soofi S als 30-Milliarden-Parameter (30B A3B) Mixture-of-Experts-Modell durch seine hybride Mamba-Transformer-Architektur hohen Durchsatz mit geringem Energieaufwand. Soofi S ist hauptsächlich auf englischen und deutschen Texten trainiert worden und erreicht im Englischen in seiner Größenklasse Spitzenwerte unter den offenen Modellen; im Deutschen führt es die Vergleichsgruppe an. Soofi S erscheint zunächst als Basismodell, das sich bereits jetzt für eigene Domänen feinabstimmen lässt; nachtrainierte Varianten für Dialog- und Agentenanwendungen folgen.

„Wer die Basismodelle kontrolliert, kontrolliert einen zentralen Teil der künftigen digitalen Wertschöpfung und erhöht seine Souveränität und Resilienz. Mit Soofi schaffen wir eine offene Grundlage, auf der Unternehmen, Mittelstand und öffentlicher Sektor transparente KI-Anwendungen auf Basis ihrer eigenen Daten entwickeln können, ohne sich dauerhaft von einzelnen außereuropäischen Modellen abhängig zu machen“, sagt Jörg Bienert, Geschäftsführer Center for Sovereign AI, KI-Bundesverband.

Ein besonderer Fokus liegt auf Transparenz: Das Konsortium wird nicht nur Modellgewichte bereitstellen, sondern auch technische Dokumentation zu Trainingsmethodik, Datenaufbereitung und eingesetzten Datenpipelines veröffentlichen. Damit wird Soofi S für Unternehmen, Behörden und Forschung besser prüfbar sowie für spezifische Anwendungsfelder anpassbar.

Trainiert werden Soofi S und die darauffolgenden Modelle auf der Industrial AI Cloud der Telekom in München unter Nutzung des Open-Source-AI-Frameworks von Nvidia. Erste Ergebnisse zeigen, dass das Soofi S-Basismodell in deutschen und englischen Benchmarks mit internationalen Modellen vergleichbarer Größe mithalten kann bzw. diese übertrifft.

„Soofi S ist nicht als weiteres allgemeines Chatmodell gedacht, sondern als technische Grundlage für industrielle KI. Entscheidend ist, dass Soofi S nicht nur im Benchmark überzeugt, sondern im produktiven Betrieb zuverlässig, effizient und nachvollziehbar eingesetzt werden kann“, sagt Nicolas Flores-Herr, technischer Projektleiter Soofi und Teamlead am Fraunhofer IAIS.

„Digitale Souveränität entsteht dort, wo wissenschaftliche Spitzenforschung und industrielle Praxis direkt ineinandergreifen. Mit ‚Soofi S‘ beweisen wir, dass Europa die Schlüssel für die nächste Generation von KI-Technologien selbst in der Hand hält. Das DFKI bringt hier seine Expertise ein, um Modelle zu entwickeln, die Leistungsfähigkeit mit Transparenz vereinen. Dies ist ein entscheidender Hebel, um der europäischen Wirtschaft eine unabhängige und zukunftssichere KI-Infrastruktur zu bieten.“

Prof. Dr. Antonio Krüger, CEO DFKI

Das Modell wird gemeinsam mit Unternehmen aus der Industrie in praxisnahen Anwendungsszenarien getestet. Ziel ist es, frühzeitig Erfahrungen aus realen Einsatzkontexten zu sammeln und die Weiterentwicklung des Modells eng an konkreten Anforderungen aus der Wirtschaft auszurichten, damit Unternehmen das Modell in ihre Prozesse und Produkte integrieren können. 

Bei Interesse an einer Erprobung oder Zusammenarbeit, kann unter contact@soofi.info Kontakt aufgenommen werden.

Auf der diesjährigen PLDI wurde diese Auszeichnung nur an 10 der 115 angenommenen Beiträge vergeben.

Seit 2020 arbeiten DFKI und Inria in einer bilateralen Partnerschaft zusammen. Im Zentrum stehen gemeinsame Forschungsprojekte, die von gemischten Teams beider Organisationen umgesetzt werden. Zwei aktuelle Projekte adressieren exemplarisch gesellschaftliche Herausforderungen in Deutschland und Frankreich und leisten einen konkreten Beitrag zu mehr sozialer Teilhabe. Die Projekte „RoGSiLT“ und „NEARBY“ werden im German Park am gemeinsamen Präsentationsstand vorgestellt.

In RoGSiLT (Robust and Generalizable Sign Language Translation) entstehen KI-basierte Lösungen für die Deutsche und Französische Gebärdensprache (DGS und LSF). Innovative KI-Methoden sollen die Übersetzungen zwischen gesprochener Sprache und Gebärdensprache deutlich verbessern. Ziel ist es, sowohl die Übersetzung von Text in Gebärdensprache als auch die Umwandlung von Gebärdensprache aus Videos in geschriebene Sprache zu verbessern. Durch moderne Verfahren wie multimodale neuronale Netze, selbstüberwachtes Lernen und große Sprachmodelle sollen bestehende Hürden – etwa begrenzte Datenverfügbarkeit, mangelnde Generalisierbarkeit und unnatürliche Übersetzungen – überwunden werden. Ein wichtiger Baustein ist der Aufbau neuer Datenressourcen, darunter umfangreiche parallele Korpora aus Gebärdensprach-Videos und damit verknüpften Texten.

Projektpräsentation: Mittwoch, 17.06., ganztägig, Halle 7.3, Stand 3E14

Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) eröffnen neue Wege der Mensch-Maschine-Interaktion, indem sie Gehirnsignale direkt zur Steuerung technischer Systeme nutzen. NEARBY (Noise and variability-free BCI systems for out-of-the-lab use) entwickelt innovative BCI-Systeme mit geringen Störungen und Schwankungen, die auch außerhalb des Labors zuverlässig funktionieren. Ziel ist es, robuste und praxistaugliche Lösungen zu schaffen, die den Weg für den Einsatz von Gehirn-Computer-Schnittstellen im Alltag ebnen – für mehr Selbstbestimmung, Effizienz und intuitive Interaktion. Zum Abschluss der Projektlaufzeit präsentiert das deutsch-französische Team den aktuellen Stand der Forschung.

Projektpräsentation: Donnerstag und Freitag, 18. – 19.06., ganztägig, Halle 7.3, Stand 3E14

DFKI und Inria heben ihre Partnerschaft auf eine neue Stufe: Die führenden Forschungseinrichtungen werden eine Vereinbarung zur Gründung eines offenen, binationalen deutsch-französischen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz unterzeichnen.

Die feierliche Unterzeichnungszeremonie wird in Anwesenheit von Dorothee Bär, Bundesministerin für Forschung, Technologie und Raumfahrt, und Philippe Baptiste, französischer Minister für Hochschulwesen, Forschung und Raumfahrt, stattfinden. Ziel des ehrgeizigen Projekts ist es, einen starken europäischen KI-Akteur an der Schnittstelle von Spitzenforschung, Industrie und Gesellschaft zu etablieren.

Bühne des German Park, 18.06., 10:00 – 10:30 Uhr

www.vivatech.com
https://www.dfki.de/web/qualifizierung-vernetzung/internationale-kooperationen/deutsch-franzoesisch

https://french-german-ai-center.org
 

Quantencomputing gilt als eine der Schlüsseltechnologien des 21. Jahrhunderts. Während die Entwicklung leistungsfähiger Quantenhardware weltweit voranschreitet, wächst zugleich der Bedarf an neuen Algorithmen, Softwarekonzepten und kryptographischen Verfahren. Genau hier setzt der neue Masterstudiengang an: Er zielt auf die „Software-Seite“ des Quantencomputings ab und damit auf die theoretischen Grundlagen der Informationsverarbeitung in Quantensystemen. „Die Quanteninformationstheorie stellt gewissermaßen die Theorie der Software für Quantencomputer dar. Sie ist gleichermaßen in Mathematik, Informatik und Physik verankert und erfordert einen ganzheitlichen Blick“, erklärt Professor Moritz Weber, Wissenschaftlicher Direktor des Zentrums für Quantentechnologien an der Universität des Saarlandes, der den Studiengang maßgeblich mit konzipiert hat.

Deutschlandweit zeichnet sich der Studiengang durch sein Profil aus: Während ähnliche Programme häufig sehr „physiklastig“ sind, ist der Saarbrücker Masterstudiengang in der Fachrichtung Mathematik angesiedelt und legt einen besonderen Schwerpunkt auf mathematische und Informatik-Aspekte. Dadurch eröffnet er selbst Studierenden ohne jegliche Physikkenntnisse einen Zugang zur Quantenforschung. „Im Grunde genommen geht es um elementare Fragen, die durch die technische Entwicklung von Quantencomputern aufgeworfen werden: Wie programmiert man eigentlich einen Quantencomputer? In welchem Sinne funktioniert er anders als ein klassischer Computer? Was macht eine Quanteninformatik aus und was hat das mit Mathematik zu tun?“, fasst Moritz Weber zusammen. Die Studierenden erwerben fundierte Kenntnisse in Bereichen wie Quantenalgorithmen und den mathematischen Grundlagen der Quanteninformation. Wahlpflichtmodule ermöglichen individuelle Spezialisierungen, etwa in Quantenkomplexität, Fehlerkorrektur oder weiteren aktuellen Forschungsfeldern.

Ein besonderes Merkmal des Studiengangs ist die frühe Einbindung in aktuelle Forschungsfragen. Die Studierenden profitieren dabei von der engen Anbindung des Studiengangs an das neu gegründete Zentrum für Quantentechnologien sowie von Kooperationen mit anderen führenden Forschungseinrichtungen in Deutschland, darunter das Forschungszentrum Jülich. Zusätzlich können Studierende praktische Erfahrungen im Rahmen eines betreuten Praktikums sammeln – entweder in der Forschung oder in der Industrie. Zudem ist es möglich, den Studienverlauf individuell anzupassen und sich jeweils hälftig in der Quanteninformatik wie auch in der klassischen Informatik auszubilden – oder hälftig in der Mathematik.

Die Absolventinnen und Absolventen sind gefragte Fachkräfte in einem stark wachsenden Innovationsfeld. Mögliche Berufsfelder reichen von Forschung und Entwicklung über die Quantencomputing-Industrie bis hin zur IT- und Cybersicherheitsbranche, etwa im Bereich der Post-Quanten-Kryptographie. Auch Tätigkeiten in Softwareentwicklung, Datenanalyse oder High-Performance Computing stehen offen. Zugleich bereitet der Studiengang gezielt auf eine wissenschaftliche Laufbahn vor, etwa eine Promotion im Umfeld der Quantenwissenschaften.

Der Masterstudiengang ist vollständig englischsprachig und richtet sich bewusst auch an internationale Studierende. Nach vier Semestern Regelstudienzeit endet das Studium mit dem Abschluss „Master of Science“. Die Bewerbungsfrist für das kommende Wintersemester endet am 30. Juni.

Weiterführende Informationen (englischsprachig) und Bewerbung gibt es auf dieser Webseite.
 

Dank einer Förderung in Höhe von 48 Millionen Euro aus europäischen und nationalen Finanzierungsquellen hat das Projekt RICAIP (Research and Innovation Centre on Advanced Industrial Production) ein vernetztes Ökosystem industrieller Testumgebungen am CIIRC der Technischen Universität Prag (CTU) und am CEITEC der Technischen Universität Brünn (BUT) geschaffen, das mit den führenden deutschen Forschungszentren DFKI und ZeMA sowie weiteren Partnerinstitutionen in ganz Europa verbunden ist. Die Testumgebungen ermöglichen die systematische Entwicklung und Erprobung neuer Ansätze in den Bereichen industrielle KI, Robotik, dezentrale Fertigung und fortschrittliche Automatisierung unter Bedingungen, die den realen industriellen Betriebsabläufen nahekommen, und stärken damit erheblich die Fähigkeit, Forschungsergebnisse in die industrielle Praxis zu übertragen.

„RICAIP ist ein wahrhaft europäisches Projekt. An der Schnittstelle von Bildung, Forschung, Innovation und industrieller Entwicklung haben wir eine technologische Infrastruktur und ein Netzwerk von Teams in der Tschechischen Republik und in Deutschland aufgebaut, das in der Zukunft von Industrie 4.0 eine führende Rolle einnehmen kann. Wir haben die RICAIP-Testumgebungen eingerichtet und sie mit einem Ökosystem der Zusammenarbeit mit vielen Interessengruppen ausgestattet. Gleichzeitig handelt es sich um einen fortlaufenden Prozess, bei dem ein nachhaltiges Format wie das RICAIP-Zentrum etabliert und die europäische Zusammenarbeit weiter ausgebaut wird.“

Dr. Tilman Becker, Direktor RICAIP

Die Konferenz leitete eine breitere Diskussion darüber ein, wie intelligente physische Systeme, autonome Robotik und KI-gesteuerte Fertigung die Zukunft der europäischen Industrie prägen werden. Zu den Hauptrednern gehörten Prof. Wolfgang Wahlster vom DFKI, einer der Wegbereiter von Industrie 4.0, und Prof. Duncan McFarlane von der Universität Cambridge, ein führender Experte für industrielle Intelligenzsysteme und digitale Zwillinge. Auf dem Programm stand auch Valentina Ivanova, stellvertretende Direktorin für europäische und internationale Angelegenheiten am CEA-List und Koordinatorin der europäischen Initiative AI-MATTERS, die sich auf Test- und Versuchsanlagen für KI in der Fertigung konzentriert. Ihre Beiträge lieferten eine zukunftsorientierte Perspektive auf industrielle KI, Robotik und intelligente physische Systeme im europäischen Kontext.

„Die Interaktion zwischen künstlicher Intelligenz und der physischen Welt ist eine der wichtigsten wissenschaftlichen und technologischen Herausforderungen unserer Zeit und hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Zukunft der Fertigung, der Logistik und anderer Industriezweige“, sagte Prof. Vladimír Mařík, wissenschaftlicher Direktor des CIIRC CTU und Leiter des RICAIP-Projekts. „RICAIP hat ein starkes Umfeld für die Entwicklung des tschechischen KI-Ökosystems geschaffen und maßgeblich zu neuen Initiativen wie der ‚Czech AI Factory‘ beigetragen.“

Laut Prof. Mařík hat die enge Zusammenarbeit zwischen tschechischen Einrichtungen und den deutschen Partnern DFKI und ZeMA eine entscheidende Rolle gespielt. „Dank dieser Zusammenarbeit gelten das CIIRC CTU in Prag und das CEITEC BUT in Brünn nun als angesehene europäische Exzellenzzentren für industrielle KI, an denen auch die Technische Universität Ostrava (VSB) beteiligt ist. Gleichzeitig arbeiten wir intensiv daran, die langfristige Nachhaltigkeit sowohl der Infrastruktur als auch des Forschungspotenzials sicherzustellen, da die europäische Industrie während des laufenden digitalen Wandels starke wissenschaftliche und technologische Unterstützung benötigen wird.“ 

„Die im Rahmen von RICAIP initiierte Zusammenarbeit trägt zur europäischen digitalen Souveränität im Bereich der industriellen künstlichen Intelligenz bei. Durch die enge Zusammenarbeit und die gemeinsame Nutzung modernster Testumgebungen ist ein europäisches Innovationsökosystem entstanden, das es uns ermöglicht, Schlüsseltechnologien im Bereich der industriellen KI eigenständig zu entwickeln, zu skalieren und einzusetzen.“

Prof. Antonio Krüger, CEO DFKI

Die Bedeutung vernetzter Testumgebungen wurde auch von Vertretern einzelner Standorte hervorgehoben. „Die Zukunft der industriellen KI entsteht nicht in isolierten Labors, sondern in vernetzten Forschungsinfrastrukturen, in denen Technologien, Fachwissen und Experimente länderübergreifend ausgetauscht werden können“, sagte Khansa Rekik von ZeMA. „Im Rahmen von RICAIP ist es uns gelungen, lokal entwickelte Roboter- und KI-Lösungen in umfassendere Szenarien der verteilten Fertigung einzubinden.“

„RICAIP bedeutete einen großen qualitativen Sprung für unseren Testbetrieb“, fügte Dr. Pavel Burget, Leiter des RICAIP-Testbetriebs in Prag, hinzu. „Wir haben eine Umgebung geschaffen, in der Spitzenforschung auf reale industrielle Anwendungen trifft – von autonomer Roboterhandhabung und digitalen Zwillingen bis hin zur KI-gestützten Qualitätsprüfung in extrem kurzen Produktionszyklen.“ 

„Langfristige internationale Zusammenarbeit und gemeinsame Forschungsinfrastrukturen sind entscheidend für die Entwicklung zukunftsweisender Technologien. Für unser Institut ist die Beteiligung an solchen Initiativen eine Chance, nicht nur die Forschung voranzutreiben, sondern auch deren Ergebnisse in die industrielle Praxis zu übertragen und die europäische Wettbewerbsfähigkeit in den Bereichen KI und fortschrittliche Fertigung zu stärken“, bekräftigte Prof. Radimír Vrba, Direktor des CEITEC BUT in Brünn.

Die Bedeutung der Zusammenarbeit zwischen Forschung und Industrie wurde auch von Vertretern der Industrie hervorgehoben. „Die Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit Europas erfordert eine viel engere Zusammenarbeit zwischen Forschung und Industrie. Initiativen wie die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen, dem CIIRC CTU und Infrastrukturen wie RICAIP zeigen deutlich, wie Forschungsergebnisse in echten industriellen Mehrwert umgewandelt werden können. Digitalisierung, Automatisierung und künstliche Intelligenz werden in den kommenden zehn Jahren die wichtigsten Triebkräfte für den Wandel in der europäischen Industrie sein. Gleichzeitig brauchen wir ein Umfeld, das Unternehmen dazu motiviert, in Forschung und Innovation zu investieren“, sagte Martin Jahn, Vorstandsmitglied für Vertrieb und Marketing bei Škoda Auto, Vizepräsident des Industrieverbandes der Tschechischen Republik und Präsident von AutoSAP.

„Wenn Europa auf der globalen Bühne wettbewerbsfähig bleiben soll, können wir nicht isoliert innovativ sein“, fügte Eduard Palíšek, Geschäftsführer von Siemens Tschechien, hinzu. „Eine enge Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft, wie sie beispielsweise durch das CIIRC CTU und die RICAIP-Testumgebungen verkörpert wird, ermöglicht es uns nicht nur, neue Technologien in realen industriellen Umgebungen zu validieren, sondern auch gemeinsam Herausforderungen wie die Widerstandsfähigkeit der Fertigung und die Cybersicherheit anzugehen. Wahre Wettbewerbsfähigkeit basiert nicht allein auf neuen Technologien, sondern auch auf dem Mut, Know-how zu teilen und die Grenzen dessen zu erweitern, was die Digitalisierung ermöglicht.“ 

Die RICAIP Days 2026 markierten somit nicht nur den Abschluss eines erfolgreichen europäischen Projekts, sondern vor allem den Beginn einer neuen Phase der europäischen Zusammenarbeit in den Bereichen industrielle KI, intelligente physische Systeme und Technologietransfer zwischen Forschung und Industrie.

Im Anschluss an die Konferenz fand das „Tech Dating 2026“ statt, ein Tag der offenen Tür am CIIRC CTU für Unternehmen, der in Zusammenarbeit mit EDIH CTU, AI-MATTERS, dem Nationalen Zentrum für Industrie 4.0, CzechInvest und weiteren Partnern organisiert wurde. Er bot praktische Beratungen, Technologiedemonstrationen und die Möglichkeit, konkrete Herausforderungen in den Bereichen KI, Automatisierung und Digitalisierung direkt mit Forschungsteams des CIIRC CTU und der Partnerinstitutionen zu diskutieren.

80.000 Euro fließen im Rahmen eines Sonderförderprogramms des FCI in das Projekt der Professorinnen Tanja Gulder und Andrea Volkamer, das zum Ziel hat, Datenwissenschaft dauerhaft im Chemiestudium zu verankern. 

Egal, ob Substanzen analysiert, Experimente betrieben, neue Wirkstoffe oder theoretische Modelle geprüft werden: Bei allem, was im Chemielabor vor sich geht, fallen Daten an. Ohne diese Messwerte und Beobachtungen läuft nichts – werden sie nicht festgehalten, verpufft das Ergebnis auch der besten Arbeit. Was seit den Anfängen der Chemie gilt, gilt heute umso mehr. „Daten und ihre Verarbeitung sind unerlässliche Grundlage für Forschung und Entwicklung. Die neuen computergestützten Methoden einschließlich Künstlicher Intelligenz schaffen neue Wege, um mit großen Datenmengen Forschungsergebnisse zu erzielen und für Industrie und Gesellschaft nutzbar zu machen“, erklärt Tanja Gulder, Professorin für Organische Chemie an der Universität des Saarlandes. Sie erforscht und entwickelt nachhaltige chemische Verfahren nach dem Vorbild der Natur unter anderem für neuartige und verbesserte Wirkstoffe und setzt hierbei digitale Computermethoden ein. 

„Die Technologie verändert die Chemie- und Pharmabranche erheblich. Dies verändert auch die Anforderungen an die Fachleute, die hier arbeiten. Die Industrie sucht Chemikerinnen und Chemiker, die Kenntnisse rund um Daten, ihre maschinelle Verarbeitung und den KI-Einsatz mitbringen“, sagt Tanja Gulder. Die Chemie-Ausbildung müsse aufholen und die digitalen Methoden von Beginn an in die Lehre einbinden. „Bislang bildet der Chemie-Lehrplan in Deutschland dieses Gebiet noch zu wenig ab. Sogar manche Doktorandinnen und Doktoranden haben heute eine Hemmschwelle vor der Arbeit mit dem Datenmaterial. Deshalb wollen wir digitale Inhalte mit einem neuen Lehrkonzept im Chemiestudium einbringen, angefangen im Bachelorstudium und durchgängig fortgesetzt bis ins Masterstudium“, erklärt Gulder. 

Hierzu arbeitet die Chemikerin an der Universität des Saarlandes mit der Professorin für datengestütztes Wirkstoffdesign Andrea Volkamer zusammen. Die Chemie-Informatikerin entwickelt Computermethoden, die sowohl algorithmische Ansätze als auch KI-Modelle umfassen, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Wirkstoffkandidaten am vielversprechendsten sind – und sie ist Spezialistin für digitale Lehrmethoden. „Das Wissen um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz muss generell noch besser in die Lehrpläne integriert werden“, betont Andrea Volkamer.

Für ihr Projekt erhalten die beiden Forscherinnen jetzt eine Förderung im Sonderförderprogramm des Fonds der Chemischen Industrie FCI: Der Saarbrücker Antrag konnte sich zusammen mit 22 weiteren Hochschulen und Universitäten im bundesweiten Wettbewerb durchsetzen. Zahlreiche Institutionen hatten Anträge auf Förderung gestellt. Das Saarbrücker Projekt-Konzept wird in Höhe von 80.000 Euro auf drei Jahre gefördert. Insgesamt investiert der Fonds 1,6 Millionen Euro in Data Science im Chemie-Studium, um innovative Lehrkonzepte zu KI, Big Data und Laborautomatisierung in der Hochschulausbildung zu verankern.

In den kommenden drei Jahren werden Gulder und Volkamer mit ihren Teams ein Lehrkonzept entwickeln. „Das Konzept soll nachhaltigen Modellcharakter haben“, sagt Andrea Volkamer. Seine Module entstehen zunächst in der Organischen Chemie der Universität des Saarlandes, sie sollen aber über die Grenzen dieses Fachgebiets hinaus allgemein in den Lebenswissenschaften, also etwa in Pharmazie oder Biotechnologie, und über die Grenzen des Saarbrücker Campus hinaus an anderen Universitäten Einsatz finden können. 

Im Bachelor-Grundpraktikum soll das neue Konzept erste Schritte zum Umgang mit Daten und Datenmanagement vermitteln, also Kenntnisse darüber, wie man Daten als Grundlage maschinellen Lernens generiert und diese sinnvoll und für Dritte wieder auffindbar ablegt. „Wir wollen den Studierenden dabei auch die Grundsätze der „FAIR“-Prinzipien des Forschungsdatenmanagements vermitteln“, erläutert Tanja Gulder. FAIR steht dabei für die Anfangsbuchstaben der englischen Begriffe für auffindbar (findable), zugänglich (accessible), interoperabel und wiederverwendbar (reusable). „Im Fortgeschrittenen-Praktikum wird es unter anderem darum gehen, die Studierenden an die Arbeit mit Datenbanken wie elektronischen Laborbüchern heranzuführen und ihnen ein Grundverständnis von KI, maschinellem Lernen sowie Programmiersprachen zu vermitteln. Ziel ist, dass sie das Handwerkszeug erhalten, um große Datenmassen auszuwerten, komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen, Synthesewege zu optimieren oder Reaktionsergebnisse vorherzusagen“, erklärt die Chemikerin.

Gulder, die unter anderem an zwei großen Sonderforschungsbereichen und auch an zwei Graduiertenkollegs der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG beteiligt ist, arbeitet gemeinsam mit Fachkolleginnen und -kollegen der Universität Leipzig am Aufbau eines weiteren großen Forschungsprojekts auf dem Gebiet der digitalen Chemie: Hier wird es darum gehen, chemische Forschung für die Wirkstoffentwicklung mithilfe moderner computergestützter Methoden einschließlich Künstlicher Intelligenz voranzutreiben. „Wir bilden mit dem neuen Lehrkonzept zugleich die Nachwuchs-Chemikerinnen und -Chemiker aus, die an diesem Forschungsvorhaben mitarbeiten sollen“, erklärt Gulder ihre langfristigen Ziele.

Der Fonds der Chemischen Industrie wurde 1950 gegründet und ist das Förderwerk des Verbandes der Chemischen Industrie. Die Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät und die Fachrichtung Chemie der Universität des Saarlandes steuern zusätzlich 20 Prozent der Fördersumme als Investition in die Qualität der Lehre hinzu.

Fragen beantworten:

Prof. Dr. Tanja Gulder: E-Mail: tanja.gulder@uni-saarland.de

Prof. Dr. Andrea Volkamer: E-Mail: volkamer@cs.uni-saarland.de

Pressefotos zum Download: 
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„Software prägt unseren Alltag, ist sie fehlerhaft, kann das fatale Folgen haben. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, dass Programmierer ihren Code verstehen und keine Fehler übersehen oder neu einbauen, wenn sie weitere Funktionen ergänzen“, sagt Sven Apel, Informatik-Professor der Universität des Saarlandes. Er will dafür noch besser verstehen, welche Prozesse im Gehirn eines Softwareentwicklers ablaufen, wenn dieser Code erzeugt und analysiert. Für eine Studie hat er vor drei Jahren Axel Mecklinger, Professor für experimentelle Neuropsychologie der Saar-Universität, mit ins Boot genommen. Gemeinsam haben sie dafür die Elektroenzephalografie (EEG) mit der Überwachung der Augenbewegungen kombiniert, im Fachjargon spricht man von fixationskorrelierten Potenzialen (FRP). „Der Vorteil dieser Methode ist, dass man die Hirnströme zeitlich genau in dem Moment erfassen kann, in dem die Augen aufhören, sich zu bewegen und sich auf ein bestimmtes Ziel fokussieren“, erklärt Axel Mecklinger.

Das Forscherteam wollte damit herausfinden, wie Softwareentwickler reagieren, wenn sie verwirrende Codeschnipsel, sogenannte „Atoms of Confusion“, sehen. Diese kleinsten Einheiten kommen häufiger im Quellcode vor. Sie sind für den Computer eindeutig auszuführen, erschließen sich dem Programmierer aber nicht intuitiv, so dass es passieren kann, dass dieser die Funktionsweise des Programms falsch versteht. Anna-Maria Maurer, Informatik-Doktorandin bei Professor Apel, hat für die Studie diese Art von verwirrendem Code in ihre Versuchsanordnung aufgenommen. Sie konnte 24 Programmierer als Versuchspersonen gewinnen, deren Hirnströme und Augenbewegungen in rund 1.700 Durchgängen gemessen wurden. 

Für die Auswertung konnte das Forscherteam auf Methoden und Erfahrungen aus der Psycholinguistik zurückgreifen, die sich jedoch nicht ohne Weiteres auf die Softwareprogrammierung übertragen ließen. Aus früheren Studien war zwar bekannt, dass die Programmiertätigkeit ähnliche Hirnregionen aktiviert wie die natürliche Sprache, das Vorgehen eines Programmierers ist jedoch anders als beim Sprachverstehen. „Wenn wir wissen möchten, wie das Gehirn bestimmte Gesprächssituationen verarbeitet, lassen wir die Versuchspersonen kurze Textabschnitte lesen und gleichen dies mit dem EEG und Eyetracking ab. Ein Programmierer erfasst beim Codelesen jedoch größere Zusammenhänge, er liest mehrere Codezeilen quer und nimmt komplexere Strukturen als eine Einheit wahr“, erklärt Computerlinguistik-Professorin Vera Demberg, die mit ihrem Team an der Auswertung der Daten beteiligt war. Entsprechend aufwändiger musste die Versuchsanordnung gestaltet werden: In drei Themenblöcken mit 24 Einzelversuchen wurde das Codeschnipsel präsentiert und EEG und Augendaten auf die Millisekunde genau synchronisiert.

Beim Vergleich der EEG-Signale aus früheren Sprachstudien mit den aktuellen Ergebnissen aus der Softwareprogrammierung stellte das interdisziplinäre Team ein überraschendes EEG-Signal fest, das in der Neuropsychologie als späte frontale Positivität bezeichnet wird: „Wenn die Programmierer auf die verwirrenden Codeschnipsel stießen, zeigten sie ähnliche Hirnaktivitäten wie sie bei Probanden in der Sprachwissenschaft vorkommen, die Sätze mit unerwarteten Wendungen lesen. Das Gehirn passt sich dann blitzschnell an und gleicht die Informationen mit dem Langzeitgedächtnis ab, um die ungewöhnliche Situation einordnen zu können“, erklärt Vera Demberg. Als Beispiel für die unerwartete Wendung eines Gesprächs führt Axel Mecklinger den Satz an: „Theo will Holz hacken, er holt sich eine Jacke“. Erwartet hätte man an dieser Stelle eher das Wort „Axt“. Die Jacke hingegen erscheint plausibel, kommt aber in dem Kontext überraschend. „In solchen Situationen generieren Wörter wie ‚Jacke‘ in unseren EEG-Experimenten zur Sprachverarbeitung eine späte frontale Positivität, die dem EEG-Signal auf die verwirrenden Codeschnipsel sehr stark ähnelt“, sagt Neuropsychologe Axel Mecklinger. 

„70 bis 80 Prozent ihrer Zeit verwenden Programmierer darauf, Programmcode zu verstehen. Hierfür ist es wichtig, dass wir nachvollziehen können, wie ihre Denkprozesse ablaufen. Das hilft dabei, bessere Werkzeuge zu entwickeln, um Fallstricke von vornherein auszuschließen oder einfacher zu erkennen. Auch die Schulung von Softwareentwicklern kann auf diesen Erkenntnissen aufbauen“, sagt Informatiker Sven Apel. Er will in weiteren Studien herausfinden, ob Programmierer andere Hirnaktivitäten zeigen, wenn der verwirrende Code tatsächlich fehlerhaft ist oder wenn Codezeilen gezeigt werden, die kein spontanes Umdenken erfordern.

An der im renommiertem Fachmagazin „Scientific Reports“ veröffentlichten Studie waren Annabelle Bergum, Anna-Maria Maurer, Norman Peitek, Regine Bader, Axel Mecklinger, Janet Siegmund, Vera Demberg und Sven Apel beteiligt. Alle forschen an der Universität des Saarlandes außer Janet Siegmund, die Professorin für Software Engineering an der Technischen Universität Chemnitz ist. Die Studie steht im Zusammenhang mit mehreren großen Forschungsverbünden an der Universität des Saarlandes und wurde daraus auch finanziert. Dazu zählen der Transregio-Sonderforschungsbereich 248 „Grundlagen verständlicher Software-Systeme“ (Co-Sprecher Professor Holger Hermanns), der ERC Advanced Grant „Brains on Code“ von Professor Sven Apel sowie der Sonderforschungsbereich 1102 zur Informationsdichte und Sprachcodierung (Sprecherin: Professorin Elke Teich), an dem Vera Demberg und Axel Mecklinger beteiligt sind. 

Originalpublikation:

Annabelle Bergum, Anna-Maria Maurer, Norman Peitek, Regine Bader, Axel Mecklinger, Vera Demberg, Janet Siegmund and Sven Apel, Fixation-related potentials reveal that 7confusing program code elicits a late frontal positivity. In: Scientific Reports 16, 16833 (2026): https://doi.org/10.1038/s41598-026-50946-9

Weitere Informationen:
Lehrstuhl für Software Engineering: https://www.se.cs.uni-saarland.de

Fragen beantwortet:
Prof. Dr. Sven Apel
Lehrstuhl für Software Engineering
Universität des Saarlandes
Tel.: +49 681 302 57211
E-Mail: apel(at)cs.uni-saarland.de