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15 Anträge aus dritter Ausschreibungsrunde erfolgreich / Vier Förderungen im Rahmen der DFG-Beteiligung am 1.000-Köpfe-plus-Programm
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert weitere 15 Emmy Noether-Gruppen im Bereich „Methoden der Künstlichen Intelligenz“. Dies hat der Hauptausschuss der DFG in Bonn beschlossen. Vier dieser Förderungen erfolgen im Rahmen der DFG-Beteiligung am 1.000-Köpfe-plus-Programm des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (Global Minds Initiative Germany). Mit diesen Förderungen können Wissenschaftler*innen, die zuvor in Frankreich, Großbritannien, Schweden und den Niederlanden tätig waren, eine unabhängige KI-Forschungsgruppe in Deutschland aufbauen.
Die geförderten Projekte wurden im Rahmen eines zweistufigen Antrags- und Begutachtungsprozesses ermittelt. Ein international ausgewiesenes Expertengremium wählte aus 178 Projektskizzen 36 aus, deren Initiator*innen eingeladen wurden, Anträge einzureichen. Von diesen wurden 15 für die Förderung ausgewählt.
Alle geförderten Projekte verfolgen das Ziel, die methodischen und algorithmischen Grundlagen Künstlicher Intelligenz signifikant zu erweitern und neue Erkenntnisse hinsichtlich relevanter Eigenschaften wie Robustheit, Erklärbarkeit, Effizienz oder Skalierbarkeit zu gewinnen.
Thematisch decken die geförderten Projekte die mathematischen und informatischen Grundlagen von Neuronalen Netzen, Deep Learning und generativer KI ebenso ab wie domänenspezifische Anwendungspotenziale. Die Projekte widmen sich beispielsweise der Harmonisierung heterogener Geodaten, politischer Voreingenommenheit kommerzieller KI-Chatbots oder der medizinischen Risikobeurteilung anhand von Patientendaten.
Die Gruppe der Geförderten zeichnet sich durch Diversität im Hinblick auf Herkunft, geografische Verortung, Geschlecht sowie Karrierestadium aus. Insbesondere kommt die Förderung Wissenschaftler*innen in frühen Karrierephasen zugute. So soll einem Braindrain durch attraktive Forschungsbedingungen in Deutschland begegnet werden.
Die 15 neu Geförderten im Emmy Noether-Programm
[in alphabetischer Reihenfolge der Geförderten; Personen, welche die Ortswahl zur Ansiedlung der Emmy Noether-Gruppe noch treffen müssen, werden ohne Ortsnennung aufgeführt; GMIG verweist auf Förderung im Rahmen der DFG-Beteiligung am 1.000-Köpfe-plus-Programms (Global Minds Initiative Germany)]:
• Dr.-Ing. Nikita Araslanov, „ACTIVUS: Repräsentationen und Grundlagenmodelle für handlungsorientiertes visuelles Verständnis“, TU München
• Dr. André Biedenkapp, „Von mittelmäßigen zu meisterhaften Generalisten: Die Macht des Kontexts im RL“, KIT Karlsruhe
• Dr. Simon Buchholz, „Kausalität und Repräsentationslernen für interventionelle Grundlagenmodelle“
• Dr. Nicole Hartman, „KI erschließt das Potenzial des Higgs-Bosons“, Max-Planck-Institut für Physik, München
• Dr. Johannes Hertrich, „Flow-basierte Generative Modelle und Optimaler Transport für Sampling und Inverse Probleme“, Universität Göttingen (GMIG)
• Dr. Daniel Höller, „Neuro-Symbolische Methoden zur Sequentiellen Entscheidungsfindung“
• Dr. Jovita Lukasik, „Verbesserung der Effizienz neuronaler Netzwerke durch kombiniertes Lernen des Gewichtsraums mit Architektur-Suche“, Universität Siegen• Dr. Alireza Modirshanechi, „Kontrollsinn in natürlicher und künstlicher Intelligenz“
• Dr. Johannes C. Paetzold, „Struktur und Geometrie für KI-Modelle: Verbesserung von Vision (Language) Modellen mit Graphen, Topologie und menschenzentriertem Design“, LMU München
• Dr. Paul Röttger, „KI-Methoden zur Messung und Minderung von Politischer Voreingenommenheit in KI-Systemen“ (GMIG)
• Professor Dr.-Ing. Marc Rußwurm, „Earth Embeddings: Lernen von Konzeptkarten in Künstlichen Neuronalen Netzen“, Universität Bonn (GMIG)
• Dr. Mariia Seleznova, „RMT4DL: Zufallsmatrixtheorie für Deep Learning“, TU Darmstadt
• Chelsea Rose Sidrane Ph.D., „Verifizierung zum Lernen und Lernen zur Verifizierung“ (GMIG)
• Dr. Dominik Schreiber, „Skalierbares Automatisches Schlussfolgern“
• Dr. Sophia Wagner, „Multimodales Repräsentationslernen für verallgemeinerbare Patienten-Embeddings“, Universität Heidelberg
Die Förderung von Emmy Noether-Gruppen mit Fokus auf Methoden der Künstlichen Intelligenz stellt einen der beiden Schwerpunkte der strategischen Förderinitiative im Bereich Künstlicher Intelligenz der DFG dar, welche 2019 beschlossen und 2024 aktualisiert wurde. Darüber hinaus sind acht Forschungsgruppen im Bereich Künstliche Intelligenz gefördert worden.
Mit der Förderung erhalten exzellente Wissenschaftler*innen in frühen Karrierephasen mit Fokus auf KI-Methoden attraktive Rahmenbedingungen für herausragende KI-Forschung. Ziel ist es, die führenden KI-Forscher*innen der nächsten Generation zu etablieren.
Verteilt über vier Ausschreibungsrunden können im Rahmen der Initiative bis zu 45 Emmy Noether-Gruppen finanziert werden. In den beiden vergangenen Ausschreibungsrunden von 2020 und 2021 wurden bereits 15 KI-Emmy Noether-Gruppen eingerichtet. Die vierte und vorerst letzte Ausschreibung ist am 1. April 2026 erfolgt.
Das Emmy Noether-Programm richtet sich an hervorragend qualifizierte Postdocs sowie befristet beschäftigte Juniorprofessor*innen in einer frühen Phase ihrer wissenschaftlichen Karriere. Es ermöglicht ihnen, sich durch die eigenverantwortliche Leitung einer Emmy Noether-Gruppe über einen Zeitraum von sechs Jahren für eine Hochschulprofessur zu qualifizieren.
Weiterführende Informationen
Förderung zum Thema Künstliche Intelligenz
Ausschreibung 2026 im Emmy Noether-Programm zu „Methoden der Künstlichen Intelligenz“
Medienkontakt:
Presse- und Öffentlichkeitsarbeit der DFG, Tel. +49 228 885-2109, presse@dfg.de
Fachliche Ansprechpersonen in der DFG-Geschäftsstelle:
Dr. Melanie Melching,Tel. +49 228 885-3274
Dr. Florentin Neumann,Tel. +49 228 885-2499
ai-initiative@dfg.de
https://www.dfg.de/de/foerderung/foerderinitiativen/ki-initiative Förderung zum Thema Künstliche Intelligenz
https://www.dfg.de/de/aktuelles/neuigkeiten-themen/info-wissenschaft/2026/ifw-26... Ausschreibung 2026 im Emmy Noether-Programm zu „Methoden der Künstlichen Intelligenz“
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler
fachunabhängig
überregional
Wissenschaftspolitik
Deutsch
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