Exkursion: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz

Wenn Wissenschaft und Wirtschaft sich zusammentun, dann nimmt die Innovation Fahrt auf.

So war zumindest unser Eindruck bei unserer Exkursion am 27. Februar 2026 im Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern. Das Interesse war groß. Der Termin war ausgebucht. MBA-Studierende der berufsbegleitenden Studiengänge der Hochschule „Digital & IT Management“ und „Business Innovation Management“ waren dabei, da die Exkursion Teil ihres Moduls „Digital Trends & Selected Topics“ ist. Aber auch Studierende anderer MBAs sowie Bachelor-Studierende der Hochschule Ludwigshafen und externe Gäste wollten sich diesen Einblick nicht entgehen lassen. Und es hat sich gelohnt!

DFKI als Partner für Praxis und Innovation

Christoph Lipps, Team Lead Cyber Resilience & Security, gab gemeinsam mit Kolleg*innen einen Überblick über das DFKI und sechs seiner Forschungsbereiche. Das DFKI versteht sich als Forschungspartner der Praxis und arbeitet eng mit Unternehmen zusammen, die reale Fragestellungen und Daten einbringen. Innovationen brauchen Zeit – oft bis zu 20 Jahre von der ersten Idee zur Marktreife –, weshalb frühzeitige Kooperationen zwischen Unternehmen und Forschung entscheidend sind. Ein zentrales Learning: Wie schon bei unserer BASF-Exkursion zeigte sich, dass Innovation häufig weniger an der Technologie als an fehlenden, nutzbaren Daten scheitert. Wer ausgewählte Unternehmensdaten teilt, schafft die Basis für gemeinsame, KI-gestützte Lösungen.

Das DFKI ist das weltweit größte Center of Excellence für grundlagen- und anwendungsorientierte KI-Forschung: 1988 in Kaiserslautern gegründet, mit heute 9 Standorten und 29 Forschungsbereichen. In Kaiserslautern besteht eine enge Verzahnung mit der RPTU, viele Forschende lehren parallel an der Hochschule. Rund 100 Unternehmensgründungen (Spin-offs), 33 Gesellschafter aus Wirtschaft und Forschung, rund 500 parallel laufende Projekte und über 1.000 Forschende aus Deutschland und aller Welt zeigen: KI-Forschung ist hier direkt mit industrieller Wertschöpfung verbunden. Empfehlung: Tag der offenen Tür im DFKI Bremen mit dem Robotics Innovation Center 🙂

Augmented Vision: Menschliche Bewegung und Wahrnehmung für virtuelle Hilfestellungen

Prof. Didier Stricker stellte den Forschungsbereich Augmented Vision vor – mit den Schwerpunkten Body Sensor Networks, Computer Vision sowie Virtual & Augmented Reality. Body Sensor Networks erfassen Bewegungen des menschlichen Körpers, digitalisieren sie und machen sie so etwa für humanoide Robotik oder als zusätzliche Grundlage in der orthopädischen Diagnostik nutzbar. Im Bereich Augmented Reality ging es um AR-Brillen (The next big thing?) in Entertainment, Produktentwicklung und Logistik. Zentrale Herausforderung ist die räumliche Erfassung von Objekten im Raum; Deep-Learning-Methoden zur Object Pose Estimation können beispielsweise Qualitätskontrolle in der Produktion oder Arbeitsschritte für Fachkräfte per Brille unterstützen. Dank Sparse-View-3D-Rekonstruktion lassen sich aus wenigen Keypoints dynamische 3D-Szenen generieren – etwa für personalisierte Videos im Gaming, Marketing und Vertrieb. Ergänzend wurde gezeigt, wie Text-, Punkt- oder Bilddaten dank KI-Modellen für CAD-Prozesse genutzt werden können (Text2CAD, Point2CAD, Image2CAD), um Produkte schneller und detaillierter zu gestalten.

SmartFactory-KL: Flexible Produktion mit KI

Im Labor SmartFactory-KL im Bereich Innovative Fabriksysteme werden gemeinsam mit Industriepartnern, so erklärte uns Mario Klostermeier, modulare Produktionssysteme entwickelt, die sich flexibel an- und abdocken lassen und über KI-Modelle andere Systeme verstehen und sich ihnen anpassen. Ziel sind wandlungsfähige Produktionsprozesse für individuellere Fertigung. Grundlage ist Federated Learning: KI-Modelle werden dezentral auf lokalen Systemen trainiert, ohne dass sensible Rohdaten das Unternehmen verlassen – ein wichtiger Hebel, um Datensouveränität mit gemeinsamen Lernprozessen zu verbinden.

Embedded Intelligence: Smarte Sensorik und neue Interaktionen

Der Forschungsbereich Embedded Intelligence zeigt, wie reale und digitale Welt zusammenwachsen. Bo Zhou, stellvertretender Leiter der Abteilung, erklärte wie sie vernetzte Sensor-Aktuator-Systeme und energieeffiziente Systeme, die integrierte KI, Sensorik und menschliche Interaktion verbinden. Anhand von Bioimpedanz-Sensoren (BIA) wurde deutlich, wie nicht-invasive Gesundheitsmessungen mit Machine Learning kombiniert werden können – etwa für Anwendungen in Sport, Ernährung und Medizin oder eine „Yoga-Matte“ mit Bewegungssensoren. Auch Sensorik in Kleidung eröffnet neue Nutzungsszenarien für Telefonie, KI-Funktionen und Apps und wird bereits im Modedesign genutzt. Ein besonderes Highlight war ein „Roboter-Hund“, dessen beeindruckende Balance und Reaktionsfähigkeit auf der intelligenten Auswertung von Sensordaten basiert.

Intelligente Netze, 6GHub und Cyber Resilience

Im Labor Intelligente Netze erwarteten uns dann Jan Herbst, Florian Herrmann und Christoph Lipps. Hier wird an innovativen Konzepten für komplexe Kommunikations- und Informationstechnik geforscht, die z. B. Fertigungsautomation in cyber-physischen Produktionssystemen ermöglichen könnte. Die Autonomen mobilen Roboter (AMR) werden in dem Raum über an der Decke und am Boden verteilte Kameras und Sensoren geortet und kabellos gesteuert werden zu können. Ein Schwerpunkt ist Cyber Security & Resilienz im Kontext der 6G-Plattform mit dem Ziel einer menschenzentrierten, nachhaltigen Kommunikationstechnologie, die KI und Mikroelektronik eng verknüpft. Koordinator des Open6GHub+ und dieser Abteilung ist Prof. Dr. -Ing. Hans Dieter Schotten. Wichtige Bausteine des Konzepts sind Hardware- und Wireless Security, Semantic Communications, Trusted & Trustworthy AI sowie biometrische Verfahren; ein Cyber-Resilience-Lifecycle stellt die Sicherheit entlang des gesamten Systemlebenszyklus sicher. Zur Abteilung zählt auch Robotic AI, etwa mit Schuheinlagen, die über integrierte Sensoren medizinische Daten erfassen oder Personen identifizieren können – mit Perspektiven für Medizin, Produktion und Logistik.

Data Science Anwendungen: Wissensgraphen für bessere Entscheidungen

Jan Tauberschmidt gab Einblicke in Data-Science & its Applications, die anhand modernster Forschung nachhaltige Lösungen bieten möchte, die Menschen und Organisationen langfristig zugutekommen. Ein Beispiel sind Wissensgraphen. Diese strukturieren komplexe, semantische Daten in Knoten und Beziehungen und machen sie für Menschen interpretierbar. So könnten etwa aktuelle medizinische Forschungsergebnisse deutlich schneller und transparenter in die Versorgung einfließen, wenn Ärztinnen und Ärzte über eine Applikation individuell passende Informationen, vielfältige Medikationen und Therapieoptionen abrufen können.

Smarte Daten & Wissensdienste: Unternehmensgedächtnis CoMEM

Zum Abschluss stellte Dr. Heiko Maus das Projekt Unternehmensgedächtnis CoMEM im Bereich Smarte Daten & Wissensdienste vor. Ziel ist es, aus heterogenen Datenquellen und -silos eines Unternehmens smarte Daten zu generieren und darauf aufbauend Wissensdienste zu entwickeln. Eingesetzt werden Maschinelles Lernen, Deep Learning, semantische Technologien und Reasoning AI. Am Beispiel einer Liegenschaftsverwaltung konnten wir sehen, wie auf Basis eines Wissensgraphen ein Dashboard entsteht, das Informationen und deren Kontext ohne lange Recherche zugänglich macht – und damit Ressourcen für anspruchsvollere Problemlösungen und strategische Aufgaben freisetzt.

Vielen Dank an Christoph Lipps für die Organisation und an das Team des Deutschen Zentrum für Künstliche Intelligenz in Kaiserslautern! Das war ein grandioser Einblick in die Vielfalt der Forschung und Möglichkeiten in diesem Bereich.