Die Berliner Hochschule für Technik (BHT) untersucht in einem Forschungsprogramm, wie eine Zukunft mit Künstlicher Intelligenz aussehen könnte. Unter dem Titel „Berliner Initiative für Forschung im Bereich Foundation Models“ (Appl-FM) wird ein Team von zehn Forschenden aus verschiedenen Fachrichtungen mit einem Fördervolumen von fünf Millionen Euro über fünf Jahre unterstützt. Diese Initiative ist Teil der von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) ins Leben gerufenen Forschungsimpulse (FIP), die darauf abzielen, anwendungsorientierte Grundlagenforschung zu fördern. Sprecher des BHT-Programms Appl-FM ist Prof. Dr. Felix Alexander Gers, Fachbereich VI. Ein Interview über Forschungsförderung, neue Ansätze und Synergien.
Laut Jahresbericht 2022 gibt die DFG rund 3,9 Milliarden Euro jährlich für Forschungsförderung aus. Ein Prozent soll an HAW fließen – bisher wurde das nicht erreicht. Warum?
An der BHT sind wir gut aufgestellt und in der Lage, Fördermittel in erstklassige Forschung umzusetzen. Wir haben den Vorteil, in Forschungsclustern mit jeweils mindestens zehn Professor*innen aufgestellt zu sein. Das ist ein großer Vorteil gegenüber Forschenden, die allein agieren müssen. Vielleicht ist eine solche Infrastruktur für Spitzenforschung aber noch nicht an allen HAW verbreitet.
Mit den Förderlinien „Großgeräteaktion“ und „Forschungsimpulse“ spricht die DFG erstmals gezielt HAW an. Was bedeutet dieser Kurswechsel für die BHT und HAW?
Wir können unsere gesamte Ausrichtung damit forschungsorientierter gestalten. Durch die Aktivitäten in der Forschung fließt viel aktuelles Know-how zurück in unsere Lehre. Dies geschieht auch durch die Doktorand*innen, die aktiv an den Projekten teilhaben. Dadurch stärken sich Forschung und Lehre gegenseitig, so dass HAW für angehende Professor*innen attraktiver werden.
Die Lehre profitiert also auch?
Wenn ich wissen will, was die aktuelle Technologie für einen bestimmten Anwendungsfall ist, frage ich zuerst bei meinen Doktorand*innen nach. Sie lesen die neuesten Veröffentlichungen und orientieren ihre Projekte an den fortschrittlichsten Technologien, sonst könnten Sie in der Wissenschaft nicht mithalten. Dieser Impuls und das damit verbundene Wissen fließt direkt an unsere Studierenden zurück. Auch die Zusammenarbeit der Professor*innen in Forschungsverbünden fördert den Wissenstransfer und somit die Lehre. Gemeinsam Lehr- und Lernmethoden entwickeln, vielleicht auch hochschulübergreifend, ist etwas, das Hochschulen in ihre Lehre implementieren sollten – damit bleibt man auf dem neuesten Stand.
Das BHT-Team der „Berliner Initiative für Forschung im Bereich Foundation Models“ ist ziemlich vielfältig aufgestellt: Biologie trifft auf Data Science, Robotik und Medizin. Sieht so die Forschung der Zukunft aus?
Komplexe Fragestellungen können nur von heterogenen Teams von Forscher*innen mit komplementärem Wissen und Kompetenzen gelöst werden. Das können Sie an großen Forschungszentren und in der Industrie beobachten. Um mithalten zu können, müssen wir diesen Schritt auch an den Hochschulen gehen. Die Bereiche Biologie, Data Science, Robotik und Medizin haben viele Schnittstellen. In der Biologie und Medizin werden automatisiert und mit viel Technik Daten erhoben. Damit stellt sich zwangsläufig die Frage nach intelligenter Datenauswertung. An dieser Stelle ist maschinelles Lernen gefragt. Und ein Roboter ist erst einmal nur eine Hardware, ähnlich dem menschlichen Körper – ohne Gehirn bzw. intelligente Steuerung geht nichts.
Gibt es schon Pläne für die Zeit nach der Förderung?
Es ist geplant, ein Forschungsinstitut zu gründen, an dem das Promotionsrecht verankert werden soll. Dies ist wichtig, um eine konsistente Forschungslandschaft an der Berliner Hochschule für Technik zu etablieren. Wir sollten das möglichst zügig realisieren, um unseren aktuellen und neu einzustellenden Doktorand*innen die Sicherheit zu geben, bei uns auch mit einer Promotion abschließen zu können.
Zur Person
Prof. Dr. Felix Alexander Gers wurde 2005 als Professor für Programmierung multimedialer Software am Fachbereich VI an die BHT berufen. Der Experte für Maschinelles Lernen ist auch Sprecher des Forschungsprogramms „Berliner Initiative für Forschung im Bereich Foundation Models“ (Appl-FM).
Interview: Lenn Sawade