Zwei Forschungsarbeiten aus dem Umfeld des Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sind in die aktuelle Sammlung „Erfolge der deutschen KI-Forschung“ der Plattform Lernende Systeme aufgenommen worden. Die Plattform ist ein vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) initiiertes Expertengremium, das Akteure aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft bündelt und strategische Impulse für die KI-Entwicklung in Deutschland gibt. Die Auswahl von zwei Lamarr-Projekten innerhalb der zehn hervorgehobenen Beispiele unterstreicht deren Bedeutung für aktuelle technologische Entwicklungen und deren Anwendung.
Technologische Grundlagen für neue Generationen von Sprachmodellen
Das Sprachmodell Teuken 7B wurde im Projekt OpenGPT-X entwickelt und 2024 in einer ersten Version veröffentlicht und gilt als eines der sichtbaren Ergebnisse aktueller KI-Forschung in Deutschland. Forschende des Lamarr-Institut trugen wesentlich zur Forschung und Entwicklung des LLM-Technologiestacks bei, aus dem unter anderem das Modell Teuken hervorgegangen ist und der heute die Grundlage für weitere aktuelle Modelltrainings bildet.
Zu den zentralen Beiträgen zählen insbesondere Verfahren für das mehrsprachige Instruction Tuning sowie die Entwicklung eines Open-Source-Frameworks für das Training großer Sprachmodelle. Im Jahr 2025 hat das Lamarr-Institut seine Forschung im Bereich Foundation Models weiter ausgebaut und auf nahezu alle Forschungsbereiche ausgeweitet. Ziel ist es, diese Modelle schneller in konkrete Anwendungsfelder zu überführen, etwa in Robotik, Sozialwissenschaften oder die Life Sciences.
Darauf bauen auch weiterführende Initiativen wie Soofi auf. Dort werden die entwickelten Technologien aufgegriffen und zu leistungsfähigen, offenen Sprachmodellen weiterentwickelt, die gezielt für den Einsatz in Wirtschaft und öffentlichen Anwendungen konzipiert sind – mit einem Fokus auf europäische Anforderungen wie Mehrsprachigkeit, Transparenz und Anpassbarkeit an spezifische Einsatzkontexte.
Video: Teuken und die nächste Generation europäischer KI: In einem begleitenden Interview gibt Projektleiter Dr. Mehdi Ali, Lead Scientist Foundation Models am Lamarr-Institut, Einblicke in die Entwicklung von Teuken und die Rolle offener Sprachmodelle für europäische KI.
KI erschließt extreme Datenräume für Wissenschaft und Industrie
Das IceCube-Neutrino-Observatorium zählt zu den weltweit führenden Großexperimenten der Astroteilchenphysik. Tief im antarktischen Eis registrieren tausende Sensoren die Spuren hochenergetischer Neutrinos, die als nahezu ungestörte Boten aus den extremsten Regionen des Universums gelten.
Unter Millionen von Messsignalen pro Tag verbergen sich nur wenige relevante Ereignisse. Mithilfe neuer KI-Methoden konnten diese Signale deutlich präziser identifiziert und rekonstruiert werden. Auf dieser Grundlage gelang es erstmals, hochenergetische Neutrinos aus der Milchstraße nachzuweisen und damit ein „Bild“ unserer Galaxie in Neutrinostrahlung zu erzeugen.
Die zugrunde liegenden Verfahren wurden im Umfeld des Lamarr-Institut wesentlich mitentwickelt und verbessern insbesondere die Trennung von Signal und Hintergrund. Sie zeigen exemplarisch, wie KI aus extrem großen und komplexen Datensätzen neue Erkenntnisse erschließt und zugleich, dass Methoden, die unter diesen Bedingungen funktionieren, sich auch auf datenintensive Anwendungen in der Industrie übertragen lassen.
Video: KI in der Neutrino-Forschung: In einem Video-Interview erläutert Projektleiter Prof. Dr. Wolfgang Rhode, Area Chair Physik am Lamarr-Institut und Professor für Experimentelle Physik (Astroteilchenphysik) an der TU Dortmund, und wie KI-Methoden die Analyse von Neutrinodaten ermöglichen und neue Perspektiven in der Astroteilchenphysik eröffnen.
Von Forschung zu skalierbaren KI-Technologien
Die Plattform Lernende Systeme fungiert als Schnittstelle zwischen Forschung, Politik und Anwendung und entwickelt Handlungsempfehlungen für den Einsatz von KI in Deutschland. Ihre Auswahl macht sichtbar, welche Entwicklungen derzeit als strategisch besonders relevant gelten.
Die beiden ausgezeichneten Projekte stehen exemplarisch für eine zentrale Entwicklung der KI-Forschung: weg von isolierten Einzelanwendungen, hin zu skalierbaren Basistechnologien und deren gezielter Übertragung in unterschiedliche Domänen. Für die Umsetzung bedeutet das eine engere Verzahnung von Grundlagenforschung und Anwendung, etwa durch offene Modelle, gemeinsame Infrastrukturen und neue Transferformate. Für die Wirtschaft verschiebt sich damit der Fokus: Statt einzelner Lösungen rücken anpassbare Systeme in den Mittelpunkt, die sich flexibel in bestehende Prozesse integrieren lassen. Die Fähigkeit, große Datenräume zu erschließen und generische Modelle gezielt einzusetzen, wird so zu einem entscheidenden Faktor für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit.