Europa hinkt in der KI-Entwicklung hinterher – das wollen LMU, TUM und TUD jetzt ändern. Mit dem Projekt gAIn und sechs Millionen Euro Förderung sollen energieeffiziente, sichere KI-Systeme „Made in Germany“ entstehen. Das Ziel: technologische Souveränität statt Abhängigkeit von US- und China-Technologien.
Sachsens Staatsminister für Wissenschaft, Kultur und Tourismus, Sebastian Gemkow (links) und Bayerns Staatsminister für Wissenschaft und Kunst, Markus Blume (rechts) auf der Eröffnungsfeier von gAIn.
(Bild: LMU)
Drei deutsche Spitzenuniversitäten bündeln ihre Kräfte, um Europas technologische Unabhängigkeit im Bereich Künstliche Intelligenz zu stärken. Im Projekt gAIn (Next Generation AI Computing) arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der LMU München, der Technischen Universität München (TUM) und der Technischen Universität Dresden (TUD) an neuen Grundlagen für eine energieeffiziente und zuverlässige KI.
Das Vorhaben wird von den Bundesländern Bayern und Sachsen mit rund sechs Millionen Euro über drei Jahre gefördert. Im Fokus stehen unter anderem alternative Hardware-Ansätze wie neuromorphe Chips, Quantencomputing und Biocomputing sowie neue mathematische Modelle für vertrauenswürdige KI-Systeme.
Der Bayerische Staatsminister für Wissenschaft und Kunst, Markus Blume, erklärte, man wolle beim „Mega-Thema Künstliche Intelligenz“ ganz vorne mitspielen und die weitere Entwicklung dieser Schlüsseltechnologie maßgeblich mitgestalten. gAIn befasse sich gezielt mit der Sicherheit und Energieeffizienz von KI und erforsche dabei das Zusammenspiel von Hard- und Software. Blume betonte, dass KI „sicher, smart und vertrauenswürdig“ sein müsse. Die Förderung von gAIn sei ein Beitrag dazu, die technologische Souveränität im KI-Zeitalter zu bewahren. Die beteiligten Universitäten aus Bayern und Sachsen stünden erneut beispielhaft für Zukunftsorientierung.
Auch Sebastian Gemkow, Sachsens Staatsminister für Wissenschaft, Kultur und Tourismus, hob die strategische Bedeutung hervor. gAIn sei ein zukunftsweisendes Vorhaben mit einer klaren Vision: Deutschland und Europa sollten nicht nur im Bereich KI mithalten, sondern sich an die Spitze der globalen Entwicklung setzen. Das Projekt werde von Experten geleitet, die ein tiefes Verständnis der KI-Herausforderungen mitbrächten und als visionäre Vordenker agierten. Ziel sei es, ein energieeffizientes, robustes und nachhaltiges KI-Ökosystem in Deutschland zu etablieren, das unabhängig von US-amerikanischen und chinesischen Lösungen sei.
Technologische Souveränität Europas ist dringend notwendig
Aktuell stammen viele der weltweit eingesetzten KI-Technologien aus den USA oder China – eine Abhängigkeit, die Europas Handlungsfähigkeit bedrohen könnte. Professorin Gitta Kutyniok, Inhaberin des Lehrstuhls für Mathematische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz an der LMU und Sprecherin von gAIn, warnte davor, den aktuellen Entwicklungen tatenlos zuzusehen: „Europa muss jetzt aufwachen und so schnell wie möglich einen eigenen KI-Weg einschlagen“, um nicht ins „digitale Steinzeitalter“ zurückzufallen, sollte der Zugang zu den heutigen KI-Systemen eingeschränkt werden. Technologische Souveränität sei unter Umständen überlebenswichtig für Deutschland und Europa.
Ein weiteres zentrales Thema ist laut Kutyniok die dringend notwendige Verbesserung der Ressourceneffizienz. Ohne signifikante Fortschritte könnte der Energieverbrauch des Kommunikationssektors in den nächsten zwei Jahrzehnten die heutige globale Energieproduktion übersteigen. Daher will gAIn alternative Hardware- und Softwareplattformen entwickeln, um den Energiebedarf von KI-Systemen drastisch zu senken.
Zudem sei eine höhere Zuverlässigkeit von KI-Systemen entscheidend, insbesondere für Anwendungen in sensiblen Bereichen wie Medizin und kritischer Infrastruktur. Mithilfe neuer mathematischer Modelle und alternativer Hardware-Software-Architekturen solle eine sicherere KI entstehen, die langfristig auch die gesellschaftliche Akzeptanz erhöhen könne, so Kutyniok.
Dieser Artikel erschien ursprünglich bei unserem Schwesterportal BigData-Insider.
Stand: 08.12.2025
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