Wie lassen sich aktuelle KI-Methoden gezielt in der Forschung einsetzen, um komplexe Forschungsfragen effizienter zu lösen? Diese Frage stand im Mittelpunkt der zweiten gemeinsamen KI-Schule des Leibniz-Forschungsnetzwerks „Mathematische Modellierung und Simulation“ (MMS), der Universität Leipzig mit dem Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI) sowie des Leibniz-Instituts für Oberflächenmodifizierung (IOM).

Vom 6. bis 9. Oktober 2025 kamen KI-Interessierte aus mehr als 20 Einrichtungen der Leibniz-Gemeinschaft am IOM zusammen, um in einem intensiven Trainingsprogramm praxisnahes Wissen zu den Methoden und Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz zu erwerben. Damit trägt die Leibniz-KI-Schule als zentrales Format der Leibniz-Gemeinschaft zur Stärkung der KI-Kompetenz in ihren Forschungseinrichtungen bei – und macht Forschende fit für die Zukunft.

Unter dem Leitmotiv „Interdisziplinäres Lernen am Praxisfall“ wurde in vier intensiven Trainingstagen gezeigt, wie KI, Mathematik und Simulation ineinandergreifen. Die Teilnehmenden vertieften ihre Kenntnisse in High Performance Computing, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Data Wrangling und Visualisierungstechniken. In praxisnahen Übungen arbeiteten sie direkt mit Python, scikit-learn und PyTorch – stets mit dem Ziel, theoretische Methoden in konkrete Forschungsanwendungen zu übersetzen.

Ein besonderes Augenmerk galt dem Einsatz von Large Language Models (LLMs) in der wissenschaftlichen Arbeit. So demonstrierte das ScaDS.AI mit dem eigens entwickelten KI-Assistenten bia-bob, wie generative Modelle Forschende in JupyterLab bei der Programmierung und Datenanalyse unterstützen können. In spezialisierten Sessions präsentierten zudem das IOM die Anwendung der Bayesschen Optimierung zur effizienten Materialentwicklung, das Leibniz-Institut für Photonische Technologien (IPHT) KI-gestützte Ansätze in der Spektroskopie und die Universität Paderborn Methoden des Maschinellen Lernens für atomistische Simulationen.

Damit wurde Leipzig erneut zum Knotenpunkt für interdisziplinäres KI-Lernen innerhalb der Leibniz-Gemeinschaft – ein Ort, an dem Mathematik, Informatik und naturwissenschaftliche Forschung zusammenkommen, um neue Wege der Datenanalyse und Modellierung zu beschreiten.

Offenes Lernangebot online

Die Leibniz-KI-Schule richtete sich an Teilnehmende mit grundlegenden Python-Kenntnissen. Alle Lehrmaterialien stehen hier offen und frei zur Verfügung: https://scads.github.io/ai-school-iom-2025/intro.html