{"id":36274,"date":"2026-04-20T10:58:43","date_gmt":"2026-04-20T10:58:43","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?p=36274"},"modified":"2026-05-05T11:04:17","modified_gmt":"2026-05-05T11:04:17","slug":"ki-erfolgsauswahl","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/news\/ki-erfolgsauswahl\/","title":{"rendered":"Zwei Lamarr-Projekte in KI-Erfolgsauswahl"},"content":{"rendered":"\n

Zwei Forschungsarbeiten aus dem Umfeld des Lamarr-Institut f\u00fcr Maschinelles Lernen und K\u00fcnstliche Intelligenz sind in die aktuelle Sammlung \u201eErfolge der deutschen KI-Forschung<\/a>\u201c<\/strong> der Plattform Lernende Systeme<\/a><\/strong> aufgenommen worden. Die Plattform ist ein vom Bundesministerium f\u00fcr Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)<\/a><\/strong> initiiertes Expertengremium, das Akteure aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft b\u00fcndelt und strategische Impulse f\u00fcr die KI-Entwicklung in Deutschland gibt. Die Auswahl von zwei Lamarr-Projekten innerhalb der zehn hervorgehobenen Beispiele unterstreicht deren Bedeutung f\u00fcr aktuelle technologische Entwicklungen und deren Anwendung.<\/p>\n\n\n\n

Technologische Grundlagen f\u00fcr neue Generationen von Sprachmodellen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Das Sprachmodell Teuken 7B<\/strong><\/a> wurde im Projekt OpenGPT-X entwickelt und 2024 in einer ersten Version ver\u00f6ffentlicht 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 f\u00fcr weitere aktuelle Modelltrainings bildet.<\/p>\n\n\n\n

Zu den zentralen Beitr\u00e4gen z\u00e4hlen insbesondere Verfahren f\u00fcr das mehrsprachige Instruction Tuning sowie die Entwicklung eines Open-Source-Frameworks f\u00fcr das Training gro\u00dfer 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 \u00fcberf\u00fchren, etwa in Robotik, Sozialwissenschaften oder die Life Sciences.<\/p>\n\n\n\n

Darauf bauen auch weiterf\u00fchrende Initiativen wie Soofi auf. Dort werden die entwickelten Technologien aufgegriffen und zu leistungsf\u00e4higen, offenen Sprachmodellen weiterentwickelt, die gezielt f\u00fcr den Einsatz in Wirtschaft und \u00f6ffentlichen Anwendungen konzipiert sind \u2013 mit einem Fokus auf europ\u00e4ische Anforderungen wie Mehrsprachigkeit, Transparenz und Anpassbarkeit an spezifische Einsatzkontexte.<\/p>\n\n\n\n

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Video: Teuken und die n\u00e4chste Generation europ\u00e4ischer KI<\/strong>: In einem begleitenden Interview gibt Projektleiter Dr. Mehdi Ali<\/a><\/strong>, Lead Scientist Foundation Models am Lamarr-Institut, Einblicke in die Entwicklung von Teuken und die Rolle offener Sprachmodelle f\u00fcr europ\u00e4ische KI.<\/p>\n\n\n\n

KI erschlie\u00dft extreme Datenr\u00e4ume f\u00fcr Wissenschaft und Industrie<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Das IceCube-Neutrino-Observatorium<\/a><\/strong> z\u00e4hlt zu den weltweit f\u00fchrenden Gro\u00dfexperimenten der Astroteilchenphysik. Tief im antarktischen Eis registrieren tausende Sensoren die Spuren hochenergetischer Neutrinos, die als nahezu ungest\u00f6rte Boten aus den extremsten Regionen des Universums gelten.<\/p>\n\n\n\n

Unter Millionen von Messsignalen pro Tag verbergen sich nur wenige relevante Ereignisse. Mithilfe neuer KI-Methoden konnten diese Signale deutlich pr\u00e4ziser identifiziert und rekonstruiert werden. Auf dieser Grundlage gelang es erstmals, hochenergetische Neutrinos aus der Milchstra\u00dfe nachzuweisen und damit ein \u201eBild\u201c unserer Galaxie in Neutrinostrahlung zu erzeugen.<\/p>\n\n\n\n

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 gro\u00dfen und komplexen Datens\u00e4tzen neue Erkenntnisse erschlie\u00dft und zugleich, dass Methoden, die unter diesen Bedingungen funktionieren, sich auch auf datenintensive Anwendungen in der Industrie \u00fcbertragen lassen.<\/p>\n\n\n\n

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Video: KI in der Neutrino-Forschung<\/strong>: In einem Video-Interview erl\u00e4utert Projektleiter Prof. Dr. Wolfgang Rhode<\/a><\/strong>, Area Chair Physik am Lamarr-Institut und Professor f\u00fcr Experimentelle Physik (Astroteilchenphysik) an der TU Dortmund<\/a><\/strong>, und wie KI-Methoden die Analyse von Neutrinodaten erm\u00f6glichen und neue Perspektiven in der Astroteilchenphysik er\u00f6ffnen.<\/p>\n\n\n\n

Von Forschung zu skalierbaren KI-Technologien<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Plattform Lernende Systeme fungiert als Schnittstelle zwischen Forschung, Politik und Anwendung und entwickelt Handlungsempfehlungen f\u00fcr den Einsatz von KI in Deutschland. Ihre Auswahl macht sichtbar, welche Entwicklungen derzeit als strategisch besonders relevant gelten.<\/p>\n\n\n\n

Die beiden ausgezeichneten Projekte stehen exemplarisch f\u00fcr eine zentrale Entwicklung der KI-Forschung: weg von isolierten Einzelanwendungen, hin zu skalierbaren Basistechnologien und deren gezielter \u00dcbertragung in unterschiedliche Dom\u00e4nen. F\u00fcr die Umsetzung bedeutet das eine engere Verzahnung von Grundlagenforschung und Anwendung, etwa durch offene Modelle, gemeinsame Infrastrukturen und neue Transferformate. F\u00fcr die Wirtschaft verschiebt sich damit der Fokus: Statt einzelner L\u00f6sungen r\u00fccken anpassbare Systeme in den Mittelpunkt, die sich flexibel in bestehende Prozesse integrieren lassen. Die F\u00e4higkeit, gro\u00dfe Datenr\u00e4ume zu erschlie\u00dfen und generische Modelle gezielt einzusetzen, wird so zu einem entscheidenden Faktor f\u00fcr Innovation und Wettbewerbsf\u00e4higkeit.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

KI-Erfolgsauswahl: Zwei Lamarr-Projekte in Auswahl der Plattform Lernende Systeme zeigen Fortschritte bei Sprachmodellen und datenintensiver Physik und verdeutlichen den Transfer skalierbarer KI-Technologien in die Wirtschaft.<\/p>\n","protected":false},"author":28,"featured_media":36275,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[174,175],"tags":[736,743],"class_list":["post-36274","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-pressemitteilungen","category-wissenschaft","tag-auszeichnung","tag-wettbewerb"],"acf":[],"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36274","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/28"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36274"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36274\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":36282,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36274\/revisions\/36282"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/36275"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36274"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36274"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36274"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}