Förderung zum Thema Künstliche Intelligenz (KI)
- KI-Initiativ(externer Link)
- Förderung von Datenkorpora für Künstliche Intelligen(externer Link)
- Kontak(externer Link)
KI-Initiative
Die DFG hat eine strategische Förderinitiative im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI(interner Link) beschlossen. Eine Aktualisierung erfolgte 2024. In ihrem Rahmen werden in verschiedenen Förderprogrammen Projekte aus allen Bereichen der KI-Forschung gefördert.
Mit dieser Initiative trägt die DFG dem Umstand Rechnung, dass KI-Methoden in zahlreichen Zweigen von Forschung und Wissenschaft zunehmend zu einem integralen Bestandteil des Erkenntnisprozesses werden. Die Initiative setzt dazu bei unterschiedlichen Handlungsfeldern an: Zum einen unterstreicht sie die Notwendigkeit akademischer Spitzenforschung in diesem Bereich, und zwar im Hinblick auf eine enge Verzahnung von Methodenforschung im Bereich KI mit der Grundlagenforschung in denjenigen Fächern, in denen KI-Methoden vermehrt zum Einsatz kommen. Ebenso spielt der Erfolg im Wettbewerb um die besten Wissenschaftler*innen in diesem Feld eine bedeutende Rolle bei der Positionierung im internationalen Wettbewerb der Wissenschaftssysteme.
Aktuelle Bekanntmachung
Die Entscheidungen zu den Anträgen für Emmy Noether-Gruppen „Methoden der Künstlichen Intelligenz“ im Rahmen der Ausschreibung 2025 werden Ende März 2026 getroffen und bekannt gegeben.
Eine vierte und abschließende Ausschreibung für Emmy Noether-Gruppen „Methoden der Künstlichen Intelligenz“ wird voraussichtlich zu Beginn des zweiten Quartals 2026 veröffentlich. Der Zeitplan wird analog zur Ausschreibung 2025 sein.
Die Fördermaßnahmen der Initiative gliedern sich in zwei Bereiche:
Ein Schwerpunkt der Initiative ist die Ausschreibung und Förderung von Gruppen im Emmy Noether-Programm der DFG. Mit ihnen soll die nächste Generation von hoch qualifizierten Wissenschaftler*innen mit Forschungsfokus auf KI-Methoden durch frühzeitige Öffnung von Karriereoptionen mit hoher Eigenständigkeit gewonnen werden. Verteilt über vier Ausschreibungsrunden können im Rahmen der Initiative bis zu 45 Emmy Noether-Gruppen eingerichtet werden.
Ausschreibung 2025/2026
Ausschreibung 2025/2026 (geschlossen(interner Link)
Ausschreibung 2020/2021
Ausschreibung 2020/2021 (geschlossen(interner Link) I Geförderte Projekt(externer Link)
Ausschreibung 2019/2020
Ausschreibung 2019/2020 (geschlossen(interner Link) I Geförderte Projekt(externer Link)
Zur Förderung der Verzahnung von KI-Methoden mit solchen Forschungsfeldern, die entweder zum Zweck des wissenschaftlichen Erkenntnisgewinns KI-Methoden einsetzen oder übergreifende Fragestellungen untersuchen, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind, wurden im Rahmen der Ausschreibung acht Forschungsgruppe(interner Link) gefördert. Diese Initiativ(externer Link) ist abgeschlossen, es wird keine weitere Ausschreibung erfolgen. Neue Forschungsvorhaben können jederzeit im Programm Forschungsgruppen eingereicht werden.
Förderung von Projekten zu Datenkorpora für Künstliche Intelligenz
Der Ausschuss für Wissenschaftliche Bibliotheken und Informationssysteme (AWBI) der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) greift Bedarfe der wissenschaftlichen Community auf, die im Rahmen des Ideenwettbewerbs zur Unterstützung von KI in der Forschung durch Informationsinfrastrukture(interner Link) formuliert wurden. Mit der Förderung zu Datenkorpora für Künstliche Intelligen(interner Link) können Projekte gefördert werden, in denen die Aufbereitung und zur Verfügungstellung von Daten als Grundlage für die (Weiter-)Entwicklung von KI für die Wissenschaft erfolgt.
Methoden, die im Kontext der Künstlichen Intelligenz angewendet werden, wie zum Beispiel Maschinelles Lernen (ML) und Text- und Datamining (TDM), haben in weiten Teilen der digitalen Forschungspraxis und der wissenschaftlichen Informationsversorgung zunehmend Relevanz, etwa zur Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen sowie zur Sprachverarbeitung und -generierung. Die Entwicklung und Anwendung dieser Methoden basieren auf vielfältigen, multimodalen Daten (Sachdaten, Messdaten, Verhaltensdaten, ein- und mehrsprachige Textdaten, Bilddaten, synthetische Daten, Digitalisate, Erschließungsdaten etc.), die in ihrer Qualität und Verfügbarkeit teilweise erheblich variieren und deren Aggregation und Bereinigung (data cleansing) teils beträchtliche Aufwände verursachen. Dementsprechend besteht in der Wissenschaft ein Bedarf an systematisch aufbereiteten, kuratierten, annotierten und aggregierten Datenkorpora.
Die Förderung soll den Auf- und Ausbau qualitativ hochwertiger, umfangreicher Datenkorpora ermöglichen, um eine breite und wissenschaftlich fundierte Datenbasis für die (Weiter-)Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissenschaft zu schaffen. Der künftige Einsatz von Methoden und Anwendungen, die auf den geförderten Datenkorpora beruhen, kann dabei sowohl in der Forschung als auch innerhalb wissenschaftlicher Informationsinfrastrukturen liegen. Qualität, Umfang und Zusammensetzung der Datenkorpora müssen dabei auf die jeweiligen Bedarfe abgestimmt sein und unter der Prämisse stehen, über einzelne Forschungsfragen und Standorte hinweg Forschung zu ermöglichen oder die Informationsversorgung zu verbessern. Die Bereitstellung der Datenkorpora soll bewährte Prinzipien (FAIR, CARE) und Standards berücksichtigen sowie über vorhandene Informationsinfrastrukturen, insbesondere die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI), erfolgen.
Kontakt
| E-Mail: | ai-initative@dfg.de |
| Telefon: | +49 (228) 885-2499 |
| E-Mail: | stefanie.mewes@dfg.de |
| Telefon: | +49 (228) 885-2218 |