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Lehre und Forschung

© Staatskanzlei

Lehre und Forschung

Wir werden die Spitzenforschung weiter stärken. Erkenntnisse zu Künstlicher Intelligenz wollen wir systematisch für unsere Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen nutzbar machen.

Die Hochschulen sollen ihren Studierenden fächerübergreifend Kenntnisse über Künstliche Intelligenz vermitteln. Auch nicht-technische Fachrichtungen sollen niedrigschwellig Zugriff auf KI-Technologie erhalten.

Das erfordert noch stärkere interdisziplinäre Zusammenarbeit. Wir ermuntern die Hochschulen, bestehende Kompetenzen und Arbeitsgruppen zu bündeln und so nach außen wahrnehmbarer zu machen. Die digitale Transformation mit Schwerpunkt KI wollen wir in einem Strategieprozess mit den Hochschulen diskutieren und weiterentwickeln.

Vorhaben

Digital Learning Center

Wir entwickeln gemeinsam mit den Hochschulen ein Konzept für ein oder auch mehrere sogenannte "Digital Learning Center". Hier soll Erforschung und Entwicklung von KI als lernendes Software-System eng verknüpft werden mit der Erforschung und Anwendung des digitalen Lernens, Machine Learning, Lerntechnologien wie Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und Avatarentwicklung sowie mit Mensch-Maschine-Interaktionen. Diese KI-relevanten Zukunftsbereiche sollen strategisch erforscht, ausprobiert, gelehrt, gelernt und in der Anwendung miteinander kombiniert werden. Ein Digital Learning Center soll Anlaufstelle und Dienstleister für interdisziplinäre digitale Lehre und Forschung sein, Labor, Forschungszentrum und Transfer-Hub für Lehrende und Studierende an den Hochschulen aber auch für Partner in Wirtschaft und Zivilgesellschaft.

Strategieprozess zur Hochschulentwicklung

Die Landesregierung unterstützt und thematisiert im Rahmen eines neuen Strategieprozesses mit den Hochschulen die Förderung der digitalen Kompetenzen von Studierenden. Dies ist die Basis für die Beschäftigung mit Künstlicher Intelligenz und fördert die Diskussion über KI-relevante Querschnittsthemen wie neue Lernansätze für ein fächerübergreifendes, neugierde- und selbstgetriebenes Lernen an Hochschulen und die Stärkung der MINT-Fähigkeiten auch in MINT-fernen Fächern. Dazu gehören auch eine gesunde Learn-Life-Balance im digitalen Zeitalter sowie das Erfordernis einer neuen digitalen Ethik im Umgang mit Big Data und KI.

Lehr- und Lernplattform "Future Skills"

Im Rahmen dieses Strategieprozesses entwickeln wir eine hochschul- und standortübergreifende Lehr-Lern-Plattform zur digitalen Transformation. Hier sollen E-Learning- und Blended-Learning-Angebote zum Thema KI zielgruppengerecht angeboten werden. Ein digitaler Lehrplan soll die Technologien und Trends vermitteln, die für das Grundverständnis, die Erforschung und Entwicklung von KI grundlegend sind. Im Mittelpunkt stehen dabei digitale, technologische und soziale Kompetenzen.

Beispiele aus der Forschung

  1. Röntgenassistenz
  2. Asthma-Früherkennung
  3. Tierforschung

Röntgenassistenz

Künstliche Intelligenz als Röntgenassistent

Ein aus Bildpunkten zusammengesetzes 3D-Modell eines Menschen. Körpererfassung mit 3D-Time-of-flight-Kamera. (Vergrößerung öffnet sich im neuen Fenster) Körpererfassung mit 3D-Time-of-flight-Kamera. © Universität zu Lübeck

Künstliche Intelligenz als Röntgenassistent

Allein in Deutschland werden im Jahr etwa 150 Millionen Röntgenbilder aufgenommen. Die Universität zu Lübeck hat eine Künstliche Intelligenz entwickelt, die bei der Diagnose unterstützt und die Aufnahmen verbessert. Über eine spezielle am Röntgengerät angebrachte Kamera wird dabei zunächst die räumliche Lage des Patienten erfasst. Die KI erkennt, ob eine Aufnahme in dieser Position den geforderten Kriterien entspricht und für eine Diagnose gut geeignet ist.

Ist die Position in Ordnung, erfolgt eine Röntgenaufnahme. Liegt oder steht der Patient allerdings nicht optimal, zeigt der Computer an, wie die Position verändert werden muss. Das erhöht die diagnostische Qualität und vermeidet unnötige zusätzliche Aufnahmen – und sorgt so für eine geringere Strahlenbelastung beim Patienten.

Asthma-Früherkennung

KI hilft bei der Früherkennung von Asthma bei Kindern

Eine Frau blickt durch ein Mikroskop. Forschung, Wissenschaft, Mikroskop (Vergrößerung öffnet sich im neuen Fenster) Mithilfe von Mikroskop, Blut und Künstlicher Intelligenz wollen Wissenschaftler Asthma bei Kindern diagnostizieren. © M. Staudt / grafikfoto.de

KI hilft bei der Früherkennung von Asthma bei Kindern

Im Projekt "KILL-Asthma" erforscht das Lübecker Forscherteam der Fraunhofer Einrichtung für Marine Biotechnologie und Zelltechnik um Dr. Daniel Rapoport die KI-gestützte Analyse von Immunzellen für die Asthma-Diagnostik. Die Idee ist, Immunzellen aus einem Tropfen Blut mit einem speziellen Mikroskop zu beobachten und anhand ihrer Bewegungsmuster einzuschätzen, ob eine Asthma-Erkrankung vorliegt. Gerade bei Kindern ist es wichtig, Asthma frühzeitig zu erkennen, um eine schnelle Intervention zu ermöglichen und die Beschwerden zu lindern.

Eine Anwendung der Künstlichen Intelligenz soll charakteristische Muster in den komplexen Bewegungsmustern tausender Zellen erkennen. Dabei müssen diese Bewegungsmuster nicht unbedingt bekannt sein: Die KI kann sie anhand von Beispielen aus dem Blut bekannter Asthmapatienten selbst erlernen. Prinzipiell ließe sich die Methode auch auf die Diagnose anderer Krankheiten erweitern, sofern diese mit Veränderungen von Bewegungsmustern der Zellen einhergehen.

Tierforschung

KI zur Erkennung des Bewegungsverhaltens von Ferkeln

Ferkel in einer Aufzuchtbox. Ferkelzucht (Vergrößerung öffnet sich im neuen Fenster) Ein Forschungsprojekt der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel analysiert mithilfe von KI das Sozialverhalten von jungen Schweinen. © M. Staudt / grafikfoto.de

KI zur Erkennung des Bewegungsverhaltens von Ferkeln

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz versuchen Wissenschaftler der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU), das Tierwohl bei der Aufzucht von Ferkeln zu verbessern. Die KI soll in Zukunft das Bewegungsprofil der Tiere beobachten und analysieren, um daraus das Sozialverhalten der Tiere vorherzusagen. Derzeit forschen Mitarbeiter des Instituts für Informatik sowie der Agrarfakultät an der CAU gemeinsam mit dem Department für Nutztierwissenschaften der Georg-August-Universität Göttingen an KI-gestützten Verfahren zur Erkennung und Verfolgung der Tiere in der Bucht. Neuronale Netze helfen dabei, die Ferkel selbst unter schwierigen Sichtbedingungen genau zu lokalisieren.