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TUHH > Forschung und Transfer > Hightech Agenda Deutschland @ TUHH

Künstliche Intelligenz

Ansprechpartner:

Prof. Nihat Ay

Prof. Pierre-Alexander Murena

Die Aktivitäten der TUHH im Bereich Künstliche Intelligenz sind stark anwendungsorientiert und im Engineering-Kontext verankert. Zentrale Beiträge erfolgen über mehrere BMFTR-geförderte Projekte, die KI in eingebetteten Systemen, Medizintechnik und Sensorik einsetzen. Mit der Initiative 'Machine Learning in Engineering' bündelt die TUHH ihre Kompetenzen und vernetzt sich eng mit regionalen Partnern. Ein strategisches Leuchtturmprojekt ist die geplante ELLIS-Unit Hamburg, die gemeinsam mit UHH, DESY und weiteren Partnern aufgebaut werden soll. Ziel ist die Kombination exzellenter Grundlagenforschung mit starkem Transfer in Wirtschaft und Start-ups. Damit trägt die TUHH zur Positionierung Hamburgs als KI-Standort bei und verbindet wissenschaftliche Exzellenz mit Innovationsökosystemen.

Zusammenfassung auf der Basis aktueller und geplanter Projekte

Die Technische Universität Hamburg (TUHH) leistet im Rahmen der Hightech Agenda Deutschland (HTAD) wesentliche Beiträge zur KI-Forschung durch ein breites, interdisziplinäres Portfolio an Projek- ten. Schwerpunkte liegen in der Entwicklung und Anwendung von KI-Methoden in den Ingenieurwis- senschaften, insbesondere in den Bereichen intelligente Logistik und Robotik, nachhaltige Produktion und Materialentwicklung, sicherheitskritische Systeme sowie datengetriebene Modellierung und Simu- lation. Aktuelle und geplante Projekte reichen von KI-gestützter Automatisierung in der Hafen- und Logistiktechnik über maschinelles Lernen in der Geotechnik und Verfahrenstechnik bis hin zu KI für Cyber-Physische Systeme, Edge AI und vertrauenswürdige IT-Sicherheit. Zudem werden KI-Methoden in der Luftfahrt, Mikroelektronik, Sensorik, Medizin sowie in der Material- und Strukturentwicklung eingesetzt. Ein wachsender Fokus liegt auf Scientific Machine Learning, hybriden physikbasierten und datengetriebenen Ansätzen sowie auf der Integration von KI in reale industrielle Anwendungen. Ergänzt wird dies durch Aktivitäten in der KI-gestützten Lehre, Mensch-Technik-Interaktion und innovationsori- entierten Nutzung von Large Language Models. Durch BMFTR-geförderte Projekte und strategische Initiativen trägt die TUHH damit maßgeblich zur digitalen Transformation und zur Stärkung Deutsch- lands als KI-Standort im Sinne der HTAD bei.

Im folgenden gehen wir konkret auf ausgewählte Forschungsbereiche und Initiativen ein. Hierbei sind die beteiligten Professor*innen alphabetisch geordnet.

MLE-Initiative

Die Initiative Machine Learning in Engineering (MLE) bündelt Kompetenzen und Aktivitäten im Bereich des maschinellen Lernens an der Hamburg University of Technology (TUHH) sowie bei Partneror- ganisationen in der Metropolregion Hamburg. Studierende, Promovierende, Postdocs, Forschende und Professorinnen und Professoren aus allen Departments der TUHH und der Partner arbeiten im Rahmen dieser Initiative interdisziplinär zusammen. Ziel ist es, insbesondere solche Grundlagenforschung zu betreiben, die für die Entwicklung neuer Technologien relevant ist, und damit zur digitalen Transformation der Ingenieurwissenschaften beizutragen. Neben der Grundlagenforschung verfolgt die Initiative auch das Ziel, Wissen in Wirtschaft und Industrie zu transferieren. Zu den Instrumenten dieses Transfers gehören unter anderem die jährlich stattfindenden MLE Days, die eine wichtige Plattform für Weiterbildung und Wissensaustausch bieten.

Sprecher: Nihat Ay, Annika Eichler, Olaf Landsiedel

KI und Robotik

Die Themen KI und Robotik bilden einen Schwerpunkt und bieten die Möglichkeit, Hamburg und die Technische Universität Hamburg als führenden Standort für KI, Robotik und autonome Systeme weiter auszubauen und neue Impulse für Forschung, Technologietransfer und industrielle Innovation zu schaffen. Gleichzeitig eröffnet er die Chance, intelligente physische Systeme für zentrale Hamburger Anwendungsfelder wie Hafenlogistik, Luftfahrt, Mobilität, maritime Systeme und Industrie 4.0 zu entwickeln und zu erproben.

Involvierte TUHH-Professori*innen: Jana Jost, Olaf Landsiedel, Thorsten Schüppstuhl

KI in der Medizin

Methoden der Künstlichen Intelligenz haben eine lange Tradition in der Anwendung im Gesundheitswesen und in der Medizin. Mehrere Forschungsgruppen im Forschungsfeld cyber-physischer und medizinischer Systeme konzentrieren sich auf die Entwicklung und Anwendung spezialisierter KI-Methoden und -Systeme, häufig in enger Zusammenarbeit mit klinischen Partnern, beispielsweise am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE). Christian Cyron und sein Team (Kontinuums- und Materialmechanik) sind sowohl an der TUHH als auch am Hereon tätig und entwickeln physikinformierte Machine-Learning-Methoden, unter anderem zur Simulation der Biomechanik von Weichgewebe. Moritz Göldner und seine Arbeitsgruppe (Data Driven Innovations) befassen sich ebenfalls mit Anwendungen im Gesundheitsbereich. Das Team von Tobias Knopp (Biomedizinische Bildgebung) ist an der TUHH und am UKE angesiedelt und nutzt fortgeschrittene rechnergestützte Verfahren zur Bildverarbeitung, einschließlich Deep-Learning-Methoden. Die Arbeitsgruppe von Alexander Schlaefer (Medizintechnik und Intelligente Systeme) hat einen starken Fokus auf Robotik und maschinelles Lernen und arbeitet an einer Vielzahl klinischer Anwendungen in enger Kooperation mit medizinischen Partnern.

Involvierte TUHH-Professoren: Christian Cyron, Moritz Göldner, Tobias Knopp, Alexander Schläfer

VISTA und ihre Graduiertenschule VISOR

Die TUHH ist eine Partnerinstitution der Hamburg Virtual Initiative for Science & Technology in AI (Hamburg VISTA). Diese Initiative hat zum Ziel, bestehende Synergien zwischen den PIER-PLUS- Partnern an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz sowie deren Anwendungen in den Natur- und Ingenieurwissenschaften sichtbar zu machen und gezielt auszubauen. Für die TUHH bietet VISTA eine strategische Plattform, um ihre Stärken in den Ingenieurwissenschaften mit KI-Methoden zu verbinden und interdisziplinäre Forschung maßgeblich voranzutreiben. Ein zentraler Bestandteil von VISTA ist die Graduiertenschule VISOR, an der die TUHH aktiv beteiligt ist. VISOR fördert eine Kohorte von Pro- movierenden, die an innovativen KI-Themen arbeiten und jeweils gemeinsam von zwei Forschenden aus unterschiedlichen VISTA-Institutionen – unter maßgeblicher Beteiligung der TUHH – betreut werden. Durch diese strukturierte, interinstitutionelle Zusammenarbeit sowie durch gemeinsame Veranstaltungen und Netzwerke stärkt die TUHH ihre Rolle als verbindendes Element zwischen KI-Grundlagenforschung und ingenieurwissenschaftlicher Anwendung. Darüber hinaus trägt die TUHH durch ihre Beteiligung an VISTA zur Bündelung von Spitzenforschung, Methodenkompetenz sowie Weiterbildungs- und Vernetzungsangeboten bei. Dies stärkt nicht nur die interdisziplinäre KI-Forschung in Hamburg, sondern positioniert die TUHH und den Standort insgesamt als führend in zukunftsrelevanten Bereichen wie Digitalisierung und Automatisierung und schafft zugleich die Grundlage für große Verbundvorhaben, etwa im Rahmen von DFG-TRR oder SFB.

Vorstand: Nihat Ay, Chris Biemann (UHH), Gregor Kasieczka (UHH), Philipp Neumann (DESY), Oliver Niggemann (HSU)

ELLIS-Unit Hamburg

Aus der PIER-PLUS-Querschnittsdisziplin Computing and Data Science ist ein Antrag auf die Einrichtung der ELLIS-Unit Hamburg hervorgegangen, der im Oktober 2025 gemeinsam mit der Universität Hamburg (UHH), dem Deutsches Elektronen-Synchrotron (DESY), dem Universitätsklinikum Hamburg- Eppendorf (UKE) sowie der Helmut-Schmidt-Universität (HSU) eingereicht wurde. Die Leitung ist als gemeinsame Kooperation zwischen der TUHH und der UHH geplant. Die ELLIS-Unit Hamburg verfolgt das Ziel, ihre standortspezifische exzellente Grundlagenforschung weiter auszubauen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse durch gezielten Wissenstransfer nachhaltig in Industrie und Wirtschaft der Metropolregion Hamburg zu überführen. Ein eng verzahntes Start-up-Konzept ist dabei ein integraler Bestandteil dieser Strategie und trägt maßgeblich dazu bei, zusätzliche Wachstumsimpulse zu generieren. Insgesamt steht die strategische Ausrichtung der ELLIS-Unit Hamburg in enger Übereinstimmung mit den Zielen der HTAD. Die Anbindung Hamburgs an die ELLIS-Gesellschaft ist im Koalitionsver- trag zwischen der SPD, Landesorganisation Hamburg, und Bündnis 90/Die Grünen, Landesverband Hamburg, vom 14. April 2025 verankert.

Der Antrag wurde durch die ELLIS-Gesellschaft überaus positiv bewertet. Sowohl die starke standort- spezifische fachliche Ausrichtung als auch die große geopolitische Bedeutung wurden hierbei besonders hervorgehoben. Durch die ELLIS-Unit Hamburg wird die Metropolregion eine starke Anbindung an die ELLIS-Gesellschaft verwirklichen und damit die Zusammenarbeit mit anderen ELLIS-Units weiter ausbauen. Eine Bewilligung erfolgt zunächst für einen Zeitraum von fünf Jahren. Im Falle einer Bewilligung wird die ELLIS-Unit Hamburg ihre Arbeit im Oktober 2026 aufnehmen. In den darauffolgenden fünf Jahren soll die ELLIS-Unit Hamburg aufgebaut und konsolidiert werden. Im Sinne der Zielsetzung der ELLIS-Gesellschaft wird die ELLIS-Unit Hamburg den Aufbau eines ELLIS-Instituts Hamburg anstreben. Dies würde einen bedeutenden Baustein für die Umsetzung der HTAD-Ziele darstellen und zugleich eine hohe Strahlkraft für die Metropolregion Hamburg entfalten.

Direktion: Nihat Ay, Stefano Panzeri (UHH)

Dekanat B: Bau- und Umweltingenieurwesen

Institut B-5: Geotechnik und Baubetrieb (GBT)

Jürgen Grabe

Datamining von Infrastrukturbestandsdaten, Prozessautomation und Verbesserung von 3D Scans für den vollautomatischen digitalen Zwilling von Hafenbauwerken; Teilvorhaben: Modellverbesserung Kaimauer (port:Evolution), Mittel für TUHH: 375.421€, PI: Jürgen Grabe, Laufzeit: 1. Dezember 2024 – 30. November 2027, Förderer: TÜ V Rheinland / Bundesministerium für Digitales und Verkehr – Partner: Hydromapper/Uni Bonn/RWTH Aachen/NPorts/ValueData/Fraunhofer, Forschung zur Entwicklung und Automatisierung der Modelle von Kaimauern

Dekanat W: Management-Wissenschaften und Technologie

Institut W-6: Technische Logistik (ITL)

Jana Jost

Smarte Automatisierungssysteme und -services für den Obstanbau an der Niederelbe (SAMSON), Mittel für TUHH: 640.000 €, PI: Philipp Maximilian Braun; Hendrik Wilhelm Rose, Laufzeit: 15. Dezember 2022 – 14. Dezember 2025, Förderer: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft – Partner: Fraunhofer IFAM; Esteburg; HS21; HAW
Entwicklung von kollaborativen Robotik-Anwendungen im Labor Hafentechnik (Robolab II), Mit- tel für TUHH: 600.000 €, PI: Philipp Maximilian Braun; Hendrik Wilhelm Rose, Laufzeit: 21. September 2023 – 31. Mai 2026, Förderer: BMVI / Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V. – Partner: Fraunhofer CML
Dekarbonisierung und Verbesserung der Palettenwiederverwendbarkeit mittels KI-basiertem Qualitätsklassifizierungssystem (CLASSIPAL), Mittel für TUHH: 220.000 €, PI: Philipp Maximilian Braun, Laufzeit: 1. April 2025 – 30. September 2026, Förderer: Hamburgische Investitions- und Förderbank – Partner: PSH AG
Digital Green Tech-Robotik - Ökologische Selektive Kultivierung und Ausdünnung von Apfelbäumen durch Robotik, Teilprojekt 2 (OSKAR), Mittel für TUHH: 250.000 €, PI: Carlos Jahn, Laufzeit: 1. November 2025 – 31. Oktober 2027, Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) – Partner: Fraunhofer IFAM; Digital Workbench
Hochpräzise Navigation für mobile Roboter durch fotorealistische 3D-Sicht (MobiNav3D), Mittel für TUHH: 265.000 €, PI: Philipp Maximilian Braun; Thorsten Schüppstuhl, Laufzeit: 1. Januar 2026 – 31. Dezember 2027, Förderer: Hamburgische Investitions- und Förderbank – Partner: Synergeticon GmbH; TUHH-IFPT; Generating, Mittel für TUHH: 290.000 €, Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung; Partner: MLS, RZ, ZLL

Dekanat E: Elektrotechnik, Informatik und Mathematik

Institut E-1: Medizintechnische und Intelligente Systeme (MTEC)

Alexander Schläfer

Development of spatiotemporal deep learning methods for shear-wave elastographic imaging at soft tissue interfaces, PI: Alexander Schlaefer, Laufzeit: 2026 – 2030, Förderer: DFG / GRK
Centre of Excellence of Al for Sustainable Living and Working (SustAInLivWork), PI: Alexander Schlaefer, Laufzeit: 1. September 2023 – 31. August 2029, Förderer: European Commission
Classification of laryngeal lesions using advanced endoscopic imaging and real-time evaluation by AI (ClaireAI), PI: Alexander Schlaefer, Laufzeit: 2026 – 2029, Förderer: DFG
Verbesserte Früherkennung von Tumoren des Kehlkopfes und deren Vorstufen durch Kombination von ambulanten Narrow-Band-Imaging und Methoden der künstlichen Intelligenz (uNBiased), PI: Alexander Schlaefer, Laufzeit: 1. Oktober 2025 – 30. September 2028, Förderer: Deutsche Krebshilfe
Kombinierte hyperspektrale Bildgebung und KI-gesteuerte Präzisionslaser-Onkochirurgie (Hyper- TUM), PI: Alexander Schlaefer, Laufzeit: 1. November 2025 – 31. Juli 2028, Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)
Entwicklung eines roboterbasierten Assistenzsystems zur Durchführung von risikoarmen Lungenbiopsien (NaviTip), PI: Alexander Schlaefer, Laufzeit: 1. Februar 2025 – 31. Januar 2027, Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) – Partner: ZIM
Präzise, markerlose semantische Lageverfolgung von Weichgeweben (MARLOC), PI: Alexander Schlaefer, Laufzeit: 2024 – 2027, Förderer: DFG
Einwicklung einer Pipeline für generative Modelle zur ungezielten Erzeugung von Bilddaten für Vor-Training, zur gezielten Synthese mit Patientenmerkenden und zur Generierung neuer Bild- daten auf Basis von Referenzbildern (SYNTRA), PI: Alexander Schlaefer, Laufzeit: 1. Dezember 2023 – 28. Februar 2026, Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Partner: ZIM / AiF

Institut E-14: Regelungstechnik (ICS)

Timm Faulwasser

Forschungsgruppe 5785 Active Learning iN Systems and Control, zwei Teilprojekte (FOR 5785), Mittel für TUHH: ca. 600.000 €, PI: Timm Faulwasser, Laufzeit: 2025 – 2029, Förderer: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
TRR 391 Spatio-temporal Statistics, ein Teilprojekt (TRR 391), Mittel für TUHH: ca. 320.000 €, PI: Timm Faulwasser, Laufzeit: 2024 – 2028, Förderer: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Annika Eichler

Verbundvorhaben Steigerung der Dateneffizienz in eingebetteten Prozessoren durch künstliche In- telligenz (DEEP), PI: Annika Eichler, Laufzeit: 1. November 2025 – 31. Oktober 2028

Institut E-17: Networked Cyber-Physical Systems (NCPS)

Olaf Landsiedel
WIRI – UAM – Drohnenballett (WIRI), PI: Olaf Landsiedel, Laufzeit: 1. Januar 2026 – 30. September 2028, Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)

Institut E-18: Theoretische Elektrotechnik (TET)

Christian Schuster
PATTERN, Mittel für TUHH: ca. 520.000 €, PI: Christian Schuster, Laufzeit: 4 Jahre, Förderer: Europäische Union (EU) – pattern-dn.eu, Projektpartner

Institut E-21: Data Science Foundations (DSF)

Nihat Ay

Aufbau einer norddeutschen KI-Med-Kollaborationsplattform (KiMeKo), Mittel für TUHH: 450.000 €, PI: Nihat Ay, Laufzeit: 1. Juli 2024 – 31. Dezember 2027, Förderer: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR) – BMBF collaborative project with six partners
Optimierte Laserpulse für Freie-Elektronen-Laser, Teilprojekt 4 (OPAL-FEL), Mittel für TUHH: 355.500 €, PI: Nihat Ay, Laufzeit: 1. März 2023 – 28. Februar 2026, Förderer: Bundesminis- terium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) – Together with Henrik Tünnermann (DESY), Wolfgang Hillert (UHH), Torsten Mans (AMPHOS GmbH)

Manfred Eppe

SPP 2134: Modellierung des peripersonalen Raumes und Körperschemas eines Roboters für adap- tives Lernen und Imitation (MoReSpace), Mittel für TUHH: 300.000 €, PI: Manfred Eppe, Laufzeit: 1. Januar 2018 – 31. Juli 2026, Förderer: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Institut E-24: Autonome Cyber-Physische Systeme (ACPS)

Bernd-Christian Renner

MSCA-DN NOESIS (NOESIS), Mittel für TUHH: 580.000 €, PI: Bernd-Christian Renner; Olaf Landsiedel, Laufzeit: (4 Jahre), Förderer: Europäische Union (EU) – Eigenanteil zusammen mit Prof. Landsiedel (E-17), Verhandlungsphase

Institut E-EXK3: Smart Sensors

Ulf Kulau

Biodiversitätsfaktormessung mit Intelligenten Akustischen Sensoren - Teilprojekt: Robustes, ef-fizientes und intelligentes akustisches Sensorsystem (BioIntAkt-2), PI: Ulf Kulau, Laufzeit: 1. Januar 2025 – 31. Dezember 2027, Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)

Dekanat V: Verfahrenstechnik

Institut V-2: Chemische Reaktionstechnik (CRT)

Raimund Horn

Reduktion der Lachgas Emissionen und des Edelmetallverbrauchs bei der industriellen Oxidation von Ammoniak durch Kl-basierte Entwicklung neuer Katalysatoren (ReLaKIKat), Mittel für TUHH: 1.148.000 €, PI: Raimund Horn, Laufzeit: 1. Juni 2024 – 31. Mai 2027, Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) – Konsortium (Reacnostics, TUHH, Fritz-Haber-Institut d. MPG Berlin - Abteilung Theorie, TUM, YARA)
Erforschung Kl-basierter Berechnung kinetischer Modelle aus Profil- und DRIFTS-Messungen am Use-Case Methanolsynthese (KlAutoMech), Mittel für TUHH: 764.000 €, PI: Raimund Horn, Laufzeit: 1. Januar 2025 – 31. Dezember 2027, Förderer: Hamburgische Investitions- und Förderbank – Konsortium (Reacnostics GmbH, TUHH, Fritz-Haber-Institut d. MPG Berlin - Abteilung Theorie), TUHH ist Konsortialpartner

Institut V-12: Molecular and Multimaterial Manufacturing (i4M)

Felix Löffler

Heisenberg Programm (Heisenberg), Mittel für TUHH: ca. 650.000 €, PI: Felix Löffler, Laufzeit: bis Dezember 2029, Förderer: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Dekanat M: Maschinenbau

Institut M-8: Fluid Dynamics and Ship Theory (FDS)

Thomas Rung

Propulsionsoptimierung von Schiffsrümpfen und Anhängen in der Großausführung (ProSA), Mittel für TUHH: 450.000 €, PI: Thomas Rung, Laufzeit: 1. Oktober 2023 – 30. September 2026, Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) – div. Ind.-partner, Mitglied
Fortschrittliche Produktionstechnologien für den integrierten Rumpf und das Leitwerk für mit Wasserstoff (FASTER-H2), Mittel für TUHH: 250.000 €, PI: Thomas Rung, Laufzeit: 2023 – 2026, Förderer: Europäische Union (EU) – div. Ind.-Partner + Univ., Mitglied
Hybride Methoden zur Simulation der Notwasserung klimaneutraler Verkehrsflugzeugkonfigurationen (LUFO-HYMNE), Mittel für TUHH: 400.000 €, PI: Thomas Rung, Laufzeit: 1. Januar 2024-31. Dezember 2026, Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) – TU Braunschweig + TUHH, Lead

Institut M-15: Werkstoff- und Kontinuumsmechanik (ICM)

Christian Cyron

Identifikation optimaler Korrosionsinhibitoren für Magnesiumlegierungen mit und ohne PEO- Beschichtung durch robotergestützte Tests und maschinelles Lernen, DFG, 2025-2027, 332.633 €, Helmholtz-Zentrum Hereon, Rolle: Corresponding PI

Institut M-24: Strukturmechanik im Leichtbau (SML)

Benedikt Kriegesmann

HELIOS, Mittel für TUHH: 270.000 €, PI: Benedikt Kriegesmann, Laufzeit: 1. Juli 2025 – 30.September 2028, Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK, LuFo) Partner: Airbus und andere
Structural optimization for fail-safe designs by machine learning (ML-FailSafe), Mittel für TUHH:260.000 €, PI: Benedikt Kriegesmann, Laufzeit: 2023 – 2026, Förderer: Deutsche Forschungsge- meinschaft (DFG) – keine Partner

Institut M-28: Lufttransportsysteme (ILT)

Volker Gollnick

MilEth, Mittel für TUHH: 1.800.000 €, PI: Volker Gollnick, Laufzeit: 2024 – 2028, Förderer:Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) – KIT, Rolle: Projektleitung

UniSelect, Mittel für TUHH: 450.000 €, PI: Volker Gollnick, Laufzeit: 2024 – 2026, Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) – RWTH, TUB, TUD, TUBS, UStgt, Rolle: Partner
ATLAS, Mittel für TUHH: 400.000 €, PI: Volker Gollnick, Laufzeit: 2025 – 2028, Förderer: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) – RWTH, TUB, TUBS, UStgt, TUM, Rolle: Partner

Dekanat T: Technologie und Innovation in der Bildung

Institut T-3: Technische Bildung und Hochschuldidaktik (ITBH)

Sönke Knutzen

STIL: Unterprojekt von Campus ConnectED - Entwicklung und Integration von KI-Systemen in Moodle-Lernumgebungen als tutorielle Unterstützung von Selbstlernszenarien (STIL), PI: Sönke Knutzen
Integration von KI in verschiedene Seminare der Lehrkräftebildung der TUHH (KI-Lehrkräftebildung), PI: Sönke Knutzen – Ziel: Erforschung und Beschreibung der Auswirkungen von KI auf berufliche Kompetenzmodelle
Aufbau eines KI-Labors am ITBH als Experimentierraum mit verschiedenen KI-Modellen (KI- Labor ITBH), PI: Sönke Knutzen