{"id":42355,"date":"2026-09-24T14:26:39","date_gmt":"2026-09-24T14:26:39","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?post_type=event&#038;p=42355"},"modified":"2026-10-09T08:11:40","modified_gmt":"2026-10-09T08:11:40","slug":"ai-meet-up-ai-start-ups-x-ai-scientists","status":"publish","type":"event","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/events\/ai-meet-up-ai-start-ups-x-ai-scientists\/","title":{"rendered":"AI Meet up: AI Start-Ups x AI Scientists"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Am 6. Oktober 2026 von 18:00 bis 20:00 Uhr veranstalten das Lamarr-Institut und <strong><a href=\"https:\/\/aice-nrw.de\/\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/aice-nrw.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AICE.NRW<\/a><\/strong> gemeinsam das exklusive Meetup \u201eAI Start-Ups x AI Scientists\u201c im DigiHub Bonn. Diese Veranstaltung zielt darauf ab, Spitzenforschung mit unternehmerischer Innovation zu verbinden. Bei diesem ersten Treffen kommen KI-Start-ups aus Nordrhein-Westfalen, die vor spezifischen technischen Herausforderungen stehen, mit dem Fachwissen von Lamarr-Forschenden zusammen, um in kleinen Gruppen gezielte Diskussionen zu f\u00fchren. Im Mittelpunkt der Veranstaltung steht <strong><a href=\"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/forschung\/ressourcenbewusstes-maschinelles-lernen\/\" target=\"_blank\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/forschung\/ressourcenbewusstes-maschinelles-lernen\/\" rel=\"noreferrer noopener\">ressourcenbewusstes maschinelles Lernen<\/a><\/strong>, einschlie\u00dflich energieeffizienter Architekturen, Modellkomprimierung und On-Device-Inferenz. Die Teilnehmenden erhalten Einblicke in praxisnahe Anwendungsf\u00e4lle aus der Industrie und lernen, wie sie Grundlagenforschung f\u00fcr unmittelbaren Nutzen anwenden k\u00f6nnen, w\u00e4hrend gleichzeitig dauerhafte regionale Verbindungen gekn\u00fcpft werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00dcber AICE.NRW<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das AI Center for Entrepreneurship NRW (AICE.NRW) ist ein landesweites Zentrum, das von der <strong><a href=\"https:\/\/www.uni-bonn.de\/de\/startseite?set_language=de\" target=\"_blank\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/www.uni-bonn.de\/de\/startseite?set_language=de\" rel=\"noreferrer noopener\">Universit\u00e4t Bonn<\/a><\/strong> und der <strong><a href=\"https:\/\/www.tu-dortmund.de\/\" target=\"_blank\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/www.tu-dortmund.de\/\" rel=\"noreferrer noopener\">TU Dortmund<\/a><\/strong> gegr\u00fcndet wurde und vom Land Nordrhein-Westfalen sowie der Europ\u00e4ischen Union \u00fcber den <strong><a href=\"https:\/\/ec.europa.eu\/regional_policy\/funding\/erdf_en\" target=\"_blank\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/ec.europa.eu\/regional_policy\/funding\/erdf_en\" rel=\"noreferrer noopener\">Europ\u00e4ischen Fonds f\u00fcr regionale Entwicklung (EFRE)<\/a><\/strong> gef\u00f6rdert wird. AICE.NRW dient als zentrale Plattform, die das regionale KI-\u00d6kosystem st\u00e4rkt, indem es Start-up-Coaches an Hochschulen ausbildet, Zugang zu leistungsstarker KI-Recheninfrastruktur bietet und Gr\u00fcnderteams mit f\u00fchrenden Forschungszentren wie dem Lamarr-Institut vernetzt, um den Transfer akademischer Durchbr\u00fcche in marktreife KI-L\u00f6sungen zu erleichtern.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Am 6. Oktober 2026 von 18:00 bis 20:00 Uhr veranstalten das Lamarr-Institut und AICE.NRW gemeinsam das exklusive Meetup \u201eAI Start-Ups x AI Scientists\u201c im DigiHub Bonn. Diese Veranstaltung zielt darauf ab, Spitzenforschung mit unternehmerischer Innovation zu verbinden. Bei diesem ersten Treffen kommen KI-Start-ups aus Nordrhein-Westfalen, die vor spezifischen technischen Herausforderungen stehen, mit dem Fachwissen von Lamarr-Forschenden zusammen, um in kleinen Gruppen gezielte Diskussionen zu f\u00fchren. Im Mittelpunkt der Veranstaltung steht ressourcenbewusstes maschinelles Lernen, einschlie\u00dflich energieeffizienter Architekturen, Modellkomprimierung und On-Device-Inferenz. 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