Anbieter zum Thema

CADFEM Germany GmbH

xSuite Group GmbH

Esker Software Entwicklungs-und Vertrieb

KI verändert den Transfer von Innovationen

Wie verändert KI heute den Transfer von Innovationen aus der Grundlagenforschung in die Industrie?

Das war für uns ein spannender Prozess. Vor etwa zehn Jahren haben wir das erste Doktorandenausbildungszentrum für datenintensive Wissenschaft gegründet, gefolgt vom Liverpool Centre for Doctoral Training for Innovation in Data Intensive Science. Von Anfang an haben wir Industrie- und Klinikpartner eingeladen, mit uns zusammenzuarbeiten. So konnten wir unsere Forschung auf praktische Probleme anwenden – von der Medizintechnik, etwa bei der Identifikation von Augenkrankheiten mittels KI, bis zur Restaurierung von Kunstobjekten, bei der Algorithmen aus der Teilchenphysik eingesetzt werden. Die Bandbreite der Anwendungen hat uns selbst überrascht. Anfangs war die Industrie skeptisch, aber durch erfolgreiche Fallstudien und gezielte Kooperationen – von Workshops bis zu mehrmonatigen Praktika und gemeinsamen Doktorarbeiten – konnten wir das Vertrauen gewinnen und nachhaltige Partnerschaften aufbauen.

Wie haben Sie die Zusammenarbeit mit der Industrie konkret gestaltet?

Wir sind sehr behutsam vorgegangen. Zunächst haben wir Industrie- und Klinikpartner gezielt zu Workshops und Konferenzen eingeladen, bei denen wir gemeinsam über konkrete Probleme gesprochen haben. Anschließend haben wir angeboten, mit unseren Wissenschaftlern, Postdocs und Doktoranden an diesen Problemen zu arbeiten – zunächst für wenige Wochen, später im Rahmen von Praktika, die mindestens drei Monate dauerten. Die Industriepartner haben uns ihre Datenprobleme geschildert, und wir haben erfahrene Doktoranden freigestellt, um an diesen Herausforderungen zu arbeiten. Diese Fallstudien waren sehr erfolgreich und haben uns geholfen, weitere Industriepartner zu gewinnen. Heute bieten wir verschiedene Kooperationsmodelle an, von kurzen Workshops über mehrmonatige Projekte bis hin zu gemeinsamen Doktorarbeiten, bei denen ein Student vier Jahre lang an einem gemeinsam definierten Problem arbeitet.

Kooperation von Wissenschaft, Infrastruktur und Industrie

Wie wichtig ist diese Art der Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie für Innovationen?

Für die besten Innovationen braucht es drei Zutaten: Erstens Universitäten, die mit akademischem Freigeist neue Ideen entwickeln. Zweitens die notwendige Infrastruktur, um diese Ideen umzusetzen. Und drittens die Industrie, die die Effizienz und Zielorientierung einbringt, um Lösungen in die Praxis zu überführen. Die Zusammenarbeit dieser drei Bereiche ist entscheidend, um aus Forschungsergebnissen marktfähige Produkte und Verfahren zu machen.

Welche Herausforderungen sehen Sie aktuell noch beim Einsatz von KI in der Industrie?

Ein zentrales Risiko besteht darin, dass KI-Modelle als Blackbox agieren und dabei Zusammenhänge aufdecken, die zwar effizient, aber nicht immer nachvollziehbar sind. Unternehmen müssen darauf achten, nicht blind auf KI-Ergebnisse zu vertrauen, sondern weiterhin die zugrunde liegenden Prozesse verstehen und überwachen. Die Kombination aus menschlicher Expertise und KI-gestützter Analyse ist der Schlüssel zum Erfolg.

Wo sehen Sie die größten Potenziale für die Zukunft?

Ich sehe enormes Potenzial in der Kombination von KI mit datenintensiven wissenschaftlichen Methoden. Die Möglichkeit, große und heterogene Datensätze zu analysieren, eröffnet neue Forschungsfelder und Anwendungen, die weit über das hinausgehen, was bisher möglich war. Besonders spannend ist die Übertragung von Methoden aus der Grundlagenforschung auf ganz andere Bereiche – von der Medizin bis zur Kunstrestaurierung. Die Innovationszyklen werden sich weiter verkürzen, und wir werden in den kommenden Jahren viele neue, KI-basierte Lösungen sehen.