Tutorial zu agentenbasierter KI für wissenschaftliche Entdeckungen

Ziel dieses Tutorials ist es, praktische Erfahrungen bei der Entwicklung von KI-Agenten für wissenschaftliche Entdeckungen zu sammeln, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf dem Einsatz von KI-Agenten in der Wirkstoffforschung liegt. Die Teilnehmenden des Tutorials lernen, wie sie auf einem Laptop (oder PC) einen eigenen KI-Agenten entwickeln können, indem sie ein LLM über MCP mit einer Software zur Wirkstoffforschung verbinden.

Das Tutorial findet an zwei Tagen statt:

  • Tag 1 (14:00–17:00 Uhr, Donnerstag, 5. November): Die Teilnehmenden lernen, wie sie mit RDKit grundlegende Software-Tools für die Wirkstoffforschung entwickeln.
  • Tag 2 (14:00–17:00 Uhr, Freitag, 6. November): Die Teilnehmenden lernen, wie sie die am ersten Tag erstellten Werkzeuge zur Wirkstoffforschung mit einem LLM verbinden und über einen MCP-Server nutzen können.

An beiden Tagen stehen praktische Übungen sowie Herausforderungen für die Teilnehmenden auf dem Programm. Das Tutorial steht Studierenden und Forschenden aller Niveaustufen offen.

Das Tutorial findet im Hybridformat statt. Für die persönliche Teilnahme an der Universität Bonn benötigen Sie entweder ein Login-Konto des Fachbereichs Informatik (als Studierender oder Mitarbeiter des Fachbereichs) für den Zugriff auf die Arbeitsstationen des Fachbereichs oder einen eigenen Computer bzw. Laptop, auf dem ein lokales LLM (<4 GB) in LMStudio ausgeführt werden kann. Für die Fernteilnahme ist ebenfalls der Zugriff auf einen eigenen Computer oder Laptop mit ausreichender Leistung erforderlich.

Wenn Sie an einer Teilnahme interessiert sind, füllen Sie bitte das Anmeldeformular unter dem Link aus.

Details

Datum

5. - 6. November 2026

14:00 - 17:00

Ort

Institut für Informatik, Universität Bonn

Friedrich-Hirzebruch-Allee 8

53115 Bonn

Themen

Life Sciences & Health, Natural Language Processing, Allgemein, Bildung, Wissenschaft

Schlagworte

Event, Networking, Nordrhein-Westfalen, Transfer
00 LAMARR News 4 - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)
AI-generated

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