Willkommen bei ...
den Konrad Zuse Schools of Excellence in Artificial Intelligence
Auf einen Blick
Graduiertenschulen
Standorte
Netzwerkpartner aus Wissenschaft und Industrie
Fellows
PhD- und Masterstudierende
Was sind die Zuse Schools?
Der DAAD fördert mit den Konrad Zuse Schools of Excellence in Artificial Intelligence drei Graduiertenschulen, die internationale und deutsche KI-Talente auf Master- und PhD-Ebene in Deutschland ausbilden. Das Programm wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) finanziert, ist auf Basis der bundesweiten KI-Strategie entstanden und zahlt auf die Hightech Agenda der Bundesregierung ein.
Vorteile für den Standort Deutschland
⦁ Wir treiben den Transfer zwischen Wissenschaft und Industrie in zentralen Bereichen wie Medizin der Zukunft und Start-ups voran.
⦁ Wir machen KI-Kapazitäten – von Algorithmen über Tools bis hin zu Chips – für Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft besser zugänglich.
⦁ Wir stärken Deutschland als KI-Player im weltweiten Wettbewerb.
Vorteile für Geförderte
⦁ Gebührenfreies Masterstudium in Deutschland, Stipendien für Masterstudierende
⦁ Bezahlte Forschungsstelle mit festem Gehalt
⦁ Mentoring durch Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Industrie
⦁ Angebot von Betreuungs- und Vernetzungs- und Fortbildungsmaßnahmen
⦁ Anbindung an starkes KI-Netzwerk
Unsere Talente
Lernen Sie Nachwuchsforschende kennen, die Künstliche Intelligenz in Deutschland voranbringen
KI-Talente für Deutschland
Wenn KI das Sehen lernt
Was Computer Vision möglich macht
Mohamed Afham erforscht, wie Maschinen unsere Welt visuell begreifen können. Sein Fokus: Computer Vision und das sogenannte Procedure Planning. Er erklärt es am Beispiel eines Kochrezepts: Wer Zutaten und Utensilien vor sich sieht, weiß dank Erfahrung und logischem Denken sofort, welcher Schritt als Nächstes folgt. Genau so sollen auch Roboter lernen, visuelle Eindrücke in schlüssige Handlungsabfolgen zu übersetzen.
Forschung, die wirkt
Die Anwendungsfelder sind vielfältig, von der Früherkennung von Verschleiß in Maschinen über die medizinische Bildanalyse zum Beispiel bei der Erkennung von Tumoren bis hin zur Unterstützung von Chirurgen durch visuelle Echtzeitsysteme.
Computer Vision zählt zu dem Forschungsbereich „Grundlagen des maschinellen Lernens“ und damit zu einem der vier Hauptpfeiler der Forschung und Lehre bei ELIZA, der Konrad Zuse School of Excellence in Learning and Intelligent Systems.
Eine Besonderheit bei ELIZA und den Zuse Schools ist die enge Betreuung. Master-Studierende wie Mohamed Afham bekommen früh Einblicke in Promotionsstellen und können nahtlos von Master bis Promotion bei uns bleiben.
Prof. Dr. Stefan Roth, Direktor der Zuse School ELIZA
Wissenswertes zu ELIZA
Welchen Schwerpunkt hat ELIZA?
Forschung und Ausbildung konzentrieren sich bei ELIZA auf vier Hauptbereiche:
⦁ die Grundlagen des maschinellen Lernens (einschließlich Bereiche wie Computer Vision, Natural Language Processing) und Roboterlernen
⦁ maschinelle Lernsysteme
⦁ Anwendungen in autonomen Systemen
⦁ und transdisziplinäre Anwendungen für maschinelles Lernen in anderen wissenschaftlichen Bereichen, von den Lebenswissenschaften bis zur Physik.
An welcher Universität kann man bei ELIZA studieren und forschen?
ELIZA wird von der TU Darmstadt koordiniert, hat aber weitere Standorte in Berlin, Freiburg, Heidelberg, München, Saarbrücken und Tübingen.
Welche Verbindung besteht zwischen ELIZA und ELLIS?
ELIZA baut auf ELLIS auf, dem European Laboratory for Learning and Intelligent Systems, Europas. Es bündelt sieben deutsche ELLIS-Einheiten und ist Teil des europaweit führenden KI-Netzwerks mit über 300 Mitgliedern. Dazu zählen unter anderem das Deutsche Krebsforschungszentrum und das Max-Planck-Institut für Softwaresysteme.
Was sind besondere Errungenschaften von Fellows und Studierenden bei ELIZA?
ELIZA-Fellows und -Studierende überzeugen mit international anerkannten Publikationen, über 30 ERC-Grants und renommierten Auszeichnung wie dem Alfried Krupp Preis, dem Royal Society Milner Award oder dem German Cancer Award. Zudem präsentieren Studierende ihre Forschung regelmäßig auf führenden Konferenzen wie NeurIPS, ICML und vielen weiteren.
Forschung auf Spitzenniveau
Vertrauen in die KI schaffen
Ich bin als Masterstudentin zu relAI gekommen und war Teil der ersten Kohorte – zwölf junge KI-Begeisterte aus der ganzen Welt. Heute promoviere ich bei relAI, bin Studierendenvertreterin und habe in den letzten Jahren erlebt, wie die Graduiertenschule stetig wächst.
Nil Ayday
Doktorandin bei relAI
Stimmen aus dem Netzwerk
Die Konrad Zuse Schools of Excellence in Artificial Intelligence sind ein Aushängeschild, um internationale KI-Talente nach Deutschland zu bringen und sie hier zu halten. Sie helfen, dringend benötigte Expertinnen und Experten auszubilden, die zuverlässige KI-Systeme End-to-End entwickeln können.
BMW
Die Zusammenarbeit mit einem Forscher der Zuse School relAI war eine überaus bereichernde Erfahrung, die meiner eigenen Forschung spürbar zugutekam. Während seines Aufenthalts haben wir wertvolle Einblicke erhalten und es ist eine gemeinsame, preisgekrönte Publikation entstanden. Ich freue mich sehr über diese Partnerschaft und die vielfältigen Möglichkeiten, die sie für den internationalen wissenschaftlichen Austausch eröffnet.
Juan Carlos Perdomo, Assistant Professor
Informatik und Datenwissenschaft an der New York University (NYU)
Netzwerk der Exzellenz
Von Deutschland in die Welt – ein globaler KI-Verbund
Rund 70 Partnerinstitutionen aus Wissenschaft und Industrie sind Teil des Netzwerks der Zuse Schools. Durch internationale Kooperationen, Fellows und Studierende tragen sie maßgeblich zur Umsetzung der Hightech Agenda der Bundesregierung bei.
Netzwerkkarte der Zuse Schools
Wo Wissenschaft auf Praxis trifft
Nil Ayday mit Doktoranden anderer Fachbereiche bei relAI
Prof. Dr. Debarghya Ghoshdastidar forscht in der Theorie des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz und der Netzwerkwissenschaft.
Interdisziplinärer Austausch ist ein wichtiger Pfeiler bei den Zuse Schools.
Nil Ayday mit ihrem Doktorvater Prof. Dr. Debarghya Ghoshdastidar
Neben Grundlagenforschung wird an praktischen Anwendungen gearbeitet.
Eine enge Betreuung hilft Nil Ayday bei der Lösung von aktuellen Forschungsfragen.
PhD-Studierende mit Prof. Dr. Debarghya Ghoshdastidar
Forschende von relAI nutzen die Supercomputerressourcen des Leibniz-Rechenzentrums in Garching.
Wissenswertes zu relAI
Welchen Schwerpunkt hat relAI?
relAI konzentriert sich auf die Herausforderung, Künstliche Intelligenz zuverlässig zu machen. Forschung und Lehre bei relAI verbinden mathematische und algorithmische Grundlagen zuverlässiger KI mit Fachwissen aus vier Kernanwendungsbereichen:
⦁ Medizin und Gesundheitswesen,
⦁ Robotik und interagierende Systeme,
⦁ sowie algorithmische Entscheidungsfindung.
Gegenwärtig wird an der Einführung eines neuen Anwendungsgebietes gearbeitet, das den Bereich verlässlicher KI in der Bildung abdecken soll ("Learning and Instruction").
An welchen Universitäten kann man bei relAI studieren und forschen?
relAI ist eine gemeinsame Einrichtung der beiden Exzellenzuniversitäten Technische Universität München (TUM) und Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU).
Was sind besondere Errungenschaften von Fellows und Studierenden bei relAI?
relAI-Fellows und -Studierende veröffentlichen ihre Forschungsergebnisse in international renommierten Konferenzbänden wie NeurIPS, ICLR, ICML und CVPR sowie in Fachzeitschriften wie denen von Springer Nature. Zu ihren Erfolgen zählen ein IJAR Young Researcher Award und ein ICML Outstanding Paper Award. Außerdem wurden Studierende für ihre Forschung auf führenden Konferenzen wie NeurIPS, ICLR und ICML ausgezeichnet und erhielten drei Best Paper Awards und einen Runner-up Award.
Was die Wissenschaft braucht
KI so energieeffizient wie unser Gehirn
Ich habe weltweit nach Doktorandenstellen gesucht und hier in Deutschland bei der Zuse School SECAI ein interdisziplinäres Forschungsthema gefunden, das mich begeistert. Das hat mich positiv überrascht.
Tim Langer
Doktorand bei SECAI
Schmiede für Start-ups
Die Ausgründung SpiNNcloud ist eines von vielen Beispielen dafür, wie wissenschaftliche Erkenntnisse bei SECAI und den Zuse Schools direkt in die industrielle Anwendung überführt werden. Der Kontakt zu Netzwerkpartnern und Informationsveranstaltungen zum Gründen ermutigen Stipendiaten und Fellows, ihre eigenen Startups zu gründen. „Im akademischen Umfeld forsche ich an dem SpiNNaker2-Chip, während wir bereits mit einem Start-up zusammenarbeiten, das den Chip vermarktet und kommerziell nutzbar macht“, so Tim Langer.
Der SpiNNaker2-Chip verspricht eine besonders energieeffiziente Verarbeitung von Bild- und Videodaten und soll künftig etwa im medizinischen Bereich eingesetzt werden. So könnte er in Echtzeit Aufnahmen aus dem OP-Saal analysieren und Assistentensysteme unterstützen, die vorausschauend berechnen, welches chirurgische Instrument im nächsten Schritt benötigt wird.
Förderung für mehr Innovation
Die Förderung von KI-Ausgründungen aus der Wissenschaft sowie die Unterstützung innovativer Start-ups sind ein Kernanliegen der deutschen Hightech Agenda. Für den KI-Standort Deutschland ist dies entscheidend, um auch weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben.
Die Zuse Schools of Excellence in Artificial Intelligence unterstützen Ausgründungen ihrer Lehrstühle und auch Studierende und Doktoranden dabei, ihre eigenen Start-ups zu gründen.
Der SpiNNaker2-Chip bietet im Bereich der computer- und robotergestützten Chirurgie großes Potenzial für die echtzeitfähige Verarbeitung intraoperativer Bild- und Videodaten. Die Arbeit von Tim Langer zur eventbasierten Datenverarbeitung ermöglicht es, zeitkritische Änderungen in chirurgischen Szenen mit deutlich reduzierter Rechen- und Kommunikationslast zu erfassen. Langfristig entstehen dadurch Perspektiven für adaptive, energieeffiziente Systeme zur chirurgischen Entscheidungsunterstützung auf SpiNNaker2.
Prof. Dr. Stefanie Speidel, Stellvertretende Direktorin der Zuse Schools SECAI
Wissenswertes zu SECAI
Welchen Schwerpunkt hat SECAI?
Die Zuse School of Embedded Composite Artificial Intelligence (SECAI) konzentriert sich auf zwei Forschungsschwerpunkte:
⦁ die Entwicklung neuartiger KI-Methoden, die die Stärken bislang getrennter Ansätze kombinieren und
⦁ die Integration von KI-Algorithmen in maßgeschneiderte Mikroelektronik und intelligente Geräte.
Innerhalb der vielfältigen Anwendungsfelder der KI legt SECAI einen besonderen Schwerpunkt auf die digitale Medizin. Hier eröffnen sich große Chancen: etwa durch die Entwicklung intelligenter medizinischer Geräte – von chirurgischen Roboterassistenten bis hin zu intelligenten Herzschrittmachern – sowie durch Fortschritte in der Medizininformatik und Bioinformatik, etwa bei der Entwicklung personalisierter Medikamente oder verbesserter Krebsdiagnostik.
An welchen Universitäten kann man bei SECAI studieren und forschen?
SECAI ist ein gemeinsames Projekt der TU Dresden und der Universität Leipzig.
Was sind besondere Errungenschaften von Fellows und Studierenden bei SECAI?
SECAI-Forschende sind in der Fachliteratur mit über 200 Publikationen vertreten. SECAI-Doktorandinnen und -Doktoranden haben renommierte Auszeichnungen gewonnen, darunter Best (Student) Paper Awards bei der „International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems“, der „ACM International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control“ und der „International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning“. Bei der Algonauts Project 2025 Challenge schaffte es eine SECAI-Doktorandin auf das Podium.
Erfolge der Zuse Schools
Praktika in Deutschland
Start-ups in Deutschland
Publikationen
international ausgezeichnete Publikationen
Neugierig?
Mehr über die Konrad Zuse Schools of Excellence in Artificial Intelligence und ihr Netzwerk erfahren:
Impressum
Herausgeber
Deutscher Akademischer Austauschdienst e.V. (DAAD) Kennedyallee 50 D-53175 Bonn
Tel.: +49 228 882-0 Fax: +49 228 882-444
E-Mail: webmaster@daad.de Internet: www.daad.de
Vertretungsberechtigter Vorstand: Prof. Dr. Joybrato Mukherjee Registergericht Bonn Registernummer VR 2107 Umsatzsteuer-IdNr.: DE122276332
Verantwortlicher i. S. v. § 55 Abs. 2 RStV: Dr. Kai Sicks, Kennedyallee 50, 53175 Bonn
Der DAAD ist ein Verein der deutschen Hochschulen und ihrer Studierendenschaften. Er wird institutionell gefördert durch das Auswärtige Amt.
Projektkoordination
Birgit Siebe-Herbig (verantwortlich) Julia Kracht Araújo Christian Braselmann Saskia Illing
Redaktion, Video und Gestaltung
Fazit Communication GmbH Frankfurt am Main
Bildnachweis: DAAD/Dean Gold, DAAD/Fazit Communication, DAAD/Jessica Krauß, DAAD/Marius Kohl, DAAD/Nathan Dreessen, TU Darmstadt