KI-Forschung auf dem Weg in die Anwendung

Prof. Dr. Sören Auer und Prof. Dr. Marius Lindauer von der Leibniz Universität Hannover erhalten einen ERC Proof of Concept-Grant von der Europäischen Union

Zwei weitere ERC Proof of Concept-Grants für die Leibniz Universität Hannover (LUH): Prof. Dr. Sören Auer und Prof. Dr. Marius Lindauer vom Forschungszentrum L3S erhalten eine Förderung, um die Ergebnisse aus ihren jeweiligen ERC Grant-Projekten in die Anwendung zu bringen. In beiden Projekten steht die Forschung zur Künstlichen Intelligenz im Mittelpunkt.

Proof of Concept (PoC) ist eine Förderlinie des European Research Council (ERC - zu Deutsch Europäischer Forschungsrat), die zusätzlich zu den Hauptförderlinien für innovative Spitzenforschung (Starting, Consolidator, Advanced und Synergy Grant) vergeben werden kann. Sie richtet sich somit ausschließlich an Forschende, die bereits einen ERC-Grant - eine der renommiertesten Forschungsförderungen in Europa - innehaben. Mithilfe eines PoC soll das kommerzielle oder gesellschaftliche Potenzial eines abgeschlossenen ERC-Projekts erkundet werden. Die Förderung beträgt 150.000 Euro.

Aktuell forschen 20 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an der LUH mit einem laufenden ERC-Grant; davon zehn mit einem ERC Starting Grant, acht mit einem ERC Consolidator Grant und zwei mit einem ERC Advanced Grant. Prof. Sören Auer hat seine Forschung mit einem ERC Consolidator Grant im April 2024 abgeschlossen; Prof. Dr. Marius Lindauer forscht noch bis November 2027 mit einem ERC Starting Grant.

KI-Assistent soll Forschung schneller und präziser machen

Sören Auer ist Professor für Data Science and Digital Libraries an der LUH und Direktor der TIB - Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek. In seinem ERC Consolidator Grant hat er im Projekt "ScienceGraph" gemeinsam mit der TIB an der KI-unterstützten Analyse wissenschaftlicher Publikationen geforscht. Sein Proof of Concept-Projekt soll jetzt zeigen, wie diese Forschung in einen nutzbaren KI-Forschungsassistenten umgesetzt werden kann. Der Assistent soll Antworten auf Basis geprüfter Forschungsdaten erstellen, dabei immer die passenden Quellen nennen, die Bedeutung von Studien und Methoden überprüfen und Unsicherheiten offen anzeigen. Das Projekt wird in zwei konkreten Anwendungsfällen getestet: Zum einen in den Materialwissenschaften. Dort hilft der Assistent bei der Beratung zu Versuchsprotokollen und beim Vergleich von Hypothesen. Zum anderen in der Datenwissenschaft. Hier legt das Projekt den Fokus auf Reproduzierbarkeit, also darauf, ob Methoden, Datensätze und Auswertungen gut nachvollziehbar und wiederholbar sind. "Innerhalb von zwölf Monaten soll der Assistent einen Reifegrad erreichen, der den Einsatz an Universitäten, Bibliotheken, Forschungseinrichtungen und in der industriellen Forschung und Entwicklung ermöglicht", sagt Auer und fasst zusammen: "Ziel ist ein vertrauenswürdiger KI-Forschungsassistent, der Forschung schneller macht, ohne wissenschaftliche Genauigkeit zu verlieren."

KI-Entwicklung mit dem Menschen im Mittelpunkt

Prof. Dr. Marius Lindauer ist Professor für Maschinelles Lernen am Institut für Künstliche Intelligenz der LUH. In seinem ERC Starting-Grant geht es um die Weiterentwicklung des Automated Machine Learning (AutoML). Das vollständige Heben der Potenziale von KI hängt davon ab, wie schnell und zuverlässig neue KI-Anwendungen entwickelt werden können. Bei deren effizienten Entwicklung kann AutoML unterstützen. Die heutigen AutoML-Systeme funktionieren jedoch meist wie starre "Black Boxes". Dadurch können Entwicklerinnen und Entwickler ihr Fachwissen kaum einbringen, die Entwicklung dauert länger, neue Ideen entstehen langsamer und anspruchsvolle KI-Lösungen für komplexe Aufgaben sind schwer umzusetzen. Das Proof of Concept-Projekt "AutoML Co-Designer" entwickelt einen ersten funktionsfähigen Prototyp für eine neue, gemeinsame Art der KI-Entwicklung. Ziel ist es, AutoML von einem reinen Automatik-Werkzeug zu einem interaktiven System zu machen, in dem AutoML und Entwicklerinnen und Entwickler eng zusammenarbeiten. "Wenn dieses Konzept erfolgreich ist, entsteht eine Grundlage für eine neue Art von KI-Entwicklungstools", sagt Lindauer und erklärt: "Der Proof of Concept zeigt, wie Ideen schneller in funktionierende Anwendungen umgesetzt werden können. Er eröffnet neue Märkte für spezialisierte KI-Lösungen, die bisher zu aufwändig oder zu teuer in der Entwicklung waren. Damit legt das Projekt den Grundstein für ein marktfähiges Produkt, das Entwicklungsteams hilft, sich Vorteile in der schnell wachsenden KI-Wirtschaft zu sichern."