Förderung von Künstlicher Intelligenz

Das Thema KI spielt in allen Forschungseinrichtungen eine immer wichtiger werdende Rolle. Foto: Soliman Cifuentes via Unsplash

Foundation Models sind KI-Anwendungen, die auf der Grundlage einer sehr breiten Wissensbasis in der Lage sind, eine Reihe von komplexen Problemen zu lösen. Sie sind damit deutlich leistungsstärker und flexibler als herkömmliche KI-Modelle und eignen sich somit auch für die Wissenschaft. Durch gezieltes Training mit umfangreichen Datenmengen und die Nutzung von generativer KI sind sie in der Lage, komplexe Zusammenhänge auf der Grundlage erlernter Muster zu verstehen, neue Zusammenhänge zu generieren sowie Prognosen zu erstellen. Dadurch lassen sich zum Beispiel weltweite Klimadaten stärker vernetzen oder medizinische Diagnosen fundamental verbessern. „Wir sind davon überzeugt, dass wir mit Foundation Models die Grenzen der Wissenschaft verschieben können. Helmholtz bringt dafür nicht nur herausragende Talente und umfassende Datensätze aus verschiedenen Forschungsbereichen, sondern auch eine einzigartige Computer-Infrastruktur zusammen,“ sagt Otmar Wiestler, der Präsident der Helmholtz-Gemeinschaft.

Ziel der auf drei Jahre angelegten Helmholtz Foundation Model Initiative (HFMI) ist es, voll funktionsfähige Modelle zu entwickeln. Dafür wurden vier Pilotprojekte ausgewählt, an denen Forschende aus zwölf Helmholtz-Zentren arbeiten. Über einen Zeitraum von drei Jahren erhalten die Projekte eine Förderung in Höhe von 11 Millionen Euro. Weitere 12 Millionen werden in den Ausbau von nötiger Infrastruktur investiert. Eine Synergy Unit forscht zudem an disziplinübergreifenden Fragestellungen, fördert den Wissensaustausch zwischen den einzelnen Projekten und übernimmt übergreifende Aktivitäten. Die geförderten Projekte sollen nicht nur einen klaren Mehrwert für die Wissenschaft bieten, sondern die finalen Ergebnisse auch als Open Source der Gesellschaft zur Verfügung stellen – vom Code über die Trainingsdaten bis hin zu den trainierten Modellen.

Das Helmholtz-Zentrum Hereon ist an zwei von vier Projekten beteiligt

Hereon-Forscher Dr. David Greenberg vom Institut für Küstensysteme wird federführend an HClimRep mitwirken. Foto: privat

HClimRep: Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre, Ozean und Meereis in einem neuartigen Klimamodell erfassen

Was wäre, wenn wir Vorhersagen über das zukünftige Klima noch genauer und viel schneller und effizienter treffen könnten? Könnten wir die Ursachen des Klimawandels dadurch besser bekämpfen und seine Folgen abmildern? Könnten wir die Auswirkungen der Erderwärmung dadurch für alle eindrücklich sichtbar machen? Das Projekt HClimRep hat sich zum Ziel gesetzt, genau solche Fragen zu beantworten. Mit dem Bau eines der ersten KI-Foundation Models für die Klimaforschung, das Daten aus der Atmosphäre, dem Ozean und dem Meereis miteinander kombiniert, entwickeln Forschende eines der präzisesten Wetter- und Klimamodelle der Welt. Dieses Deep-Learning-Modell mit mehreren Milliarden von Parametern wird dank umfangreichen Trainings auf Europas erstem Exascale Computer in der Lage sein, komplexe „Was-wäre-wenn“-Experimente sowie andere Modellierungsaufgaben des Ozeans und der Atmosphäre durchzuführen.

Beteiligte Helmholtz-Zentren: Forschungszentrum Jülich, Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung, Karlsruher Institut für Technologie und Helmholtz-Zentrum Hereon.

Prof. Francesca Toma, Leiterin des Hereon-Instituts für Funktionale Materialien für Nachhaltigkeit, freut sich auf die Arbeit an SOL-AI. Foto: Hereon/ Marcel Schwickerath

SOL-AI: Entwicklung und Optimierung von Photovoltaikmaterialien

Photovoltaik ist eine Schlüsseltechnologie für die Energiewende. Für den notwendigen Zuwachs der weltweiten Nutzung von kostengünstigem Sonnenstrom müssen innovative Solarzellkonzepte schneller umgesetzt werden. Die Aktivitäten in Forschung und Entwicklung hierzu nehmen rasant zu und führen zu einer Fülle an wissenschaftlichen Publikationen. Doch durch die schiere Menge an Daten kommt es zu Grenzen bei der Umsetzung der neuesten Erkenntnisse. Mit SOL-AI wird ein Foundation Model geschaffen, das die Materialinformatik auf diesem Gebiet grundlegend reformieren soll. Es ist in der Lage, die Vielfalt der experimentellen Daten und Ergebnisse im Bereich der Forschung zu Photovoltaikmaterialien zusammenzuführen, um Innovationen in verschiedenen Bereichen voranzutreiben: angefangen bei der beschleunigten Bauteilentwicklung und -optimierung bis hin zur Entdeckung neuer Solarmaterialien. SOL-AI soll Lösungsansätze entwickeln, die praktische Relevanz für Forschung und Industrie besitzen werden.

Beteiligte Helmholtz-Zentren: Forschungszentrum Jülich, Karlsruher Institut für Technologie, Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie und Helmholtz-Zentrum Hereon.