Junge Talente und innovative Ansätze in der Künstlichen Intelligenz

Innovationen am Puls der Zeit: Junge Talente gestalten die KI-Zukunft

Die Landschaft der Künstlichen Intelligenz ist dynamisch und wird maßgeblich durch innovative Forschung und die Entwicklung neuer Ansätze geprägt. Eine bemerkenswerte Entwicklung in diesem Kontext ist der Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz (BWKI), der junge Talente fördert und ihnen eine Plattform bietet, ihre visionären Projekte vorzustellen. Die diesjährige Hauptpreisträgerin, Leo Blume, hat mit ihrem Projekt "DEversAI" einen Ansatz präsentiert, der das Potenzial hat, unser Verständnis von Sprachmodellen grundlegend zu erweitern.

"DEversAI": Ein Perspektivwechsel für Sprachmodelle

Leo Blume, eine 17-jährige Schülerin, die bereits mit 16 ihr Abitur absolvierte, hat sich im Rahmen eines Bundesfreiwilligendienstes an der Hochschule Stralsund einem faszinierenden Forschungsprojekt gewidmet. Ihr Kernanliegen war die Untersuchung der Auswirkungen, wenn ein Sprachmodell darauf trainiert wird, Texte nicht in der üblichen Vorwärts-, sondern in der Rückwärtsrichtung zu generieren. Für "DEversAI" entwickelte sie einen eigenen Tokenizer und trainierte ein Sprachmodell grundlegend in beide Richtungen. Diese unkonventionelle Methode wurde auf zehn A100-Rechnern der Hochschule realisiert und ermöglichte es, die Auswirkungen dieses Ansatzes auf verschiedene Aspekte des maschinellen Lernens und diverse Textarten zu analysieren.

Die Präsentation ihrer Erkenntnisse erfolgte nicht über konventionelle Tabellen, sondern durch eine selbst entwickelte Web-App, die interaktive Visualisierungen bereitstellt. Nutzer können darin die Eigenschaften von Tokens explorieren und die Unterschiede zwischen den Embeddings eines klassischen Generators und denen des Rückwärtsgenerators visuell vergleichen. Die Jury zeigte sich beeindruckt von der Tiefe ihres Verständnisses, der Klarheit ihrer Vermittlung, ihrer Zielstrebigkeit und der präzisen Benennung noch bestehender Schwächen. Der Hauptpreis, dotiert mit 1.500 Euro und einem Praktikumsplatz bei FANUC, würdigt die Reife und Originalität von DEversAI.

Der Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz als Förderer

Der BWKI wurde 2019 von Forschenden des Tübingen AI Centers ins Leben gerufen. Das Tübingen AI Center ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördertes Kompetenzzentrum der Universität Tübingen und des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme. Die Carl-Zeiss-Stiftung fungiert als Hauptförderer des Wettbewerbs. Neben dem jährlichen Wettbewerb bietet der BWKI einen kostenlosen KI-Kurs für alle Interessierten an und zeichnet Schulen, die diesen Kurs intensiv nutzen, als "KI-Schule des Jahres" aus. Die Preisverleihung fand in diesem Jahr im Museum für Kommunikation in Frankfurt am Main statt, welches seine Sonderausstellungen 2025 dem Thema "Künstliche Intelligenz und Kommunikation" widmet.

Weitere ausgezeichnete Projekte

• "AI for Good" – Schlaganfalldiagnostik von Simon Ma: Simon Ma, ein 18-jähriger Schüler aus Hannover, erhielt den mit 1.000 Euro dotierten Preis "AI for Good". Sein Projekt „Chad CTP“ konzentriert sich auf die Auswertung von CT-Perfusionsdaten bei Schlaganfallpatienten. Durch den Einsatz von Videovorhersagemodellen konnte er die Anzahl der benötigten Gehirn-Scans halbieren und somit die Strahlenbelastung für Patienten reduzieren sowie wertvolle Diagnosezeit gewinnen. Die Beschaffung von hochwertigem, sensiblem Trainingsmaterial über Kontakte in den USA unterstreicht seine Initiative.
• "No risk, no fun!" – Nicht-invasive Blutzuckermessung von Peter Fuchs: Peter Fuchs wurde für sein Projekt "Glucodastra" mit dem "No risk, no fun!"-Preis ausgezeichnet. Er entwickelte ein Gerät, das den Blutzuckerspiegel nicht-invasiv durch einfaches Auflegen der Finger auf einen Sensor bestimmt. Die Glukosekonzentration wird dabei anhand der reflektierten Gewebeenergie prognostiziert. Um die Robustheit der Vorhersage zu gewährleisten, wurden auch Einflussfaktoren wie Hautfeuchtigkeit und Temperatur in sein Modell integriert.
• Publikumspreis – Gregorianische Choräle der Regensburger Domspatzen: Andreas Haberl, Lukas Zapf, Valentin Raab und Alexander Röhrl von den Regensburger Domspatzen gewannen den Publikumspreis für ihr Projekt "Choral Meets Machine Learning". Inspiriert durch einen Workshop in Budapest, trainierten sie ein Long-Short-Term-Memory-Netzwerk (LSTM) darauf, gregorianische Choräle auf Basis der Gregobase, einer Sammlung von 9000 Chorälen, zu komponieren. Die Schüler führten ihre selbst generierten Werke selbst auf.

Die Entwicklung souveräner europäischer Sprachmodelle

Parallel zu den Nachwuchswettbewerben laufen in Deutschland und Europa weiterhin Bestrebungen, eigenständige und datenschutzkonforme KI-Sprachmodelle zu entwickeln. Diese Initiativen zielen darauf ab, eine europäische Alternative zu den hauptsächlich englischsprachig trainierten Modellen aus den USA zu schaffen und damit die digitale Souveränität zu stärken.

"Teuken-7B" als europäische Antwort

Das im Rahmen des Forschungsprojekts OpenGPT-X entwickelte KI-Sprachmodell "Teuken-7B" stellt eine solche europäische Alternative dar. Es wurde von Grund auf multilingual mit den 24 europäischen Amtssprachen trainiert und umfasst sieben Milliarden Parameter. Die Entwicklung wurde maßgeblich vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert und von den Fraunhofer-Instituten für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) sowie für Integrierte Schaltungen (IIS) geleitet.

Ein wesentlicher Vorteil von "Teuken-7B" liegt in seiner Ausrichtung auf europäische Sprachen und Fachterminologien. Während US-Modelle, die primär auf englischen Datensätzen basieren, bei manchen europäischen Sprachen Schwächen aufweisen können, bietet "Teuken-7B" hier eine verbesserte Leistungsfähigkeit. Dies ist besonders relevant für Anwendungen in Behörden, Krankenhäusern und Unternehmen, die mit sensiblen, landestypischen oder fachspezifischen Daten arbeiten.

Das Modell ist als Open-Source-Software auf der AI-Community-Plattform "Hugging Face" verfügbar, sowohl für Forschungszwecke als auch unter der Apache 2.0-Lizenz für kommerzielle Anwendungen. Die Möglichkeit, das Modell lokal oder bei einem vertrauenswürdigen Cloud-Anbieter zu betreiben, ermöglicht es Unternehmen, sensible Daten im eigenen Umfeld zu halten und europäische Datenschutzrichtlinien einzuhalten.

Ein weiterer Fokus bei der Entwicklung von "Teuken-7B" war die Energieeffizienz. Durch die Optimierung des Tokenizers, der Wörter in sinnvolle Bestandteile zerlegt, konnten die Trainingskosten reduziert und die Effizienz des Modells gesteigert werden, insbesondere bei europäischen Sprachen mit langen Wörtern.

Schweizer "Apertus": Transparenz und EU-Konformität

Auch in der Schweiz wurde mit "Apertus" ein großes, multilinguales Sprachmodell mit 70 Milliarden Parametern entwickelt, das sich durch Offenheit und Transparenz auszeichnet. Forscher der ETH Zürich, des EPFL aus Lausanne und des CSCS in Lugano haben dieses Modell präsentiert, das bewusst die Urheberrechte respektiert und auf einem mit Ökostrom betriebenen Supercomputer trainiert wurde.

Obwohl "Apertus" als mittelgroßes LLM nicht den strengsten Anforderungen der europäischen KI-Verordnung unterliegt, haben sich die Entwickler freiwillig diesen Standards unterworfen. Damit liefert "Apertus" einen Proof of Concept für ein DSGVO- und AI-Act-konformes Sprachmodell. Das Projekt legt alles Wesentliche offen – von den Trainingsgewichten über den Quellcode bis hin zu den verwendeten Trainingsdaten und Filterprozeduren. Diese umfassende Dokumentation ermöglicht eine detaillierte Nachvollziehbarkeit der Funktionsweise des Sprachmodells.

Fazit

Die vorgestellten Projekte und Initiativen, sowohl auf Ebene des Nachwuchses als auch in der etablierten Forschung, unterstreichen die Innovationskraft im Bereich der Künstlichen Intelligenz in Deutschland und Europa. Die Fokussierung auf Transparenz, Datenschutz, Mehrsprachigkeit und die Entwicklung souveräner Alternativen zu global dominanten Modellen ist dabei von zentraler Bedeutung. Diese Entwicklungen tragen nicht nur zur technologischen Weiterentwicklung bei, sondern adressieren auch kritische Fragen der digitalen Souveränität und ethischen Verantwortung in der Anwendung von KI.

Bibliography

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• uni-wuerzburg.de. (2025, 29. Juli). CAIDAS trainiert erstes rein deutsches großes Sprachmodell.
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• Forschung & Lehre. (2024, 28. November). ChatGPT aus Deutschland: "Teuken-7B" ab sofort frei verfügbar.
• ki.nrw. (2024, 28. November). Forschungsprojekt OpenGPT-X veröffentlicht großes KI-Sprachmodell – Europäische Alternative für Wirtschaft und Wissenschaft.
• opengpt-x.de. (2024, 4. Dezember). OpenGPT-X.