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KI-Starter

eine Initiative des Ministeriums für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen

Die Landesregierung von Nordrhein-Westfalen hat sich zum Ziel gesetzt, einer der führenden Standorte für Künstliche Intelligenz in Europa zu sein. Aus diesem Grund soll die Förderlinie Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen (KI/ML) des Ministeriums für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen (MKW) die Ausbildung von KI-Fachkräften vorantreiben.

Das Förderprogramm „KI-Starter“ richtet sich an junge Forscherinnen und Forscher, deren Einstieg in eine akademische Karriere erleichtert werden soll. Somit sollen insbesondere junge Forschende unmmittelbar nach Ihrer Promotion im Bereich Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen für eine akademische Karriere gewonnen werden.

Im Rahmen von sechs Auswahlrunden wurden von einem Auswahlsymposium 16 Kandidatinnen und Kandidaten ausgewählt. Eine Übersicht dieser geförderten Projekte finden Sie unten.

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Bekanntmachung

Bekanntmachung zur Ausschreibung von Projektförderungen für junge Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler im Bereich der grundlagenorientierten Forschung - Förderprogramm KI-Starter

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Hinweise zur Antragstellung für Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler (aktualisiert 10.03.2023)

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Call for project funding application for junior researchers in the field of fundamental research - Funding program for initial AI research projects - KI Starter

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Notes on applications for junior researchers (March 2023)

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Wer wird gefördert?

Alle Universitäten in staatlicher Trägerschaft des Landes Nordrhein-Westfalen können eine Förderung beantragen. Pro Universität dürfen maximal zwei Anträge pro Ausschreibungsrunde eingereicht werden. Interessierte Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler wenden sich an diejenige antragsberechtigte Universität, an der sie forschen möchten.

Was wird gefördert?

Mit dem Förderprogramm KI-Starter wird der Einstieg in eine akademische Karriere gefördert. Zuwendungsfähig sind in erster Linie Personalausgaben für den Nachwuchswissenschaftler/die Nachwuchswissenschaftlerin. Die Universität stellt die Grundausstattung zur Verfügung.

Wie wird gefördert?

Das Auswahlverfahren ist zweistufig. Die Begutachtung der Anträge erfolgt durch unabhängige Gutachterinnen und Gutachter anhand eines Kriterienkatalogs. Anschließend stellen sich die am besten gerankten Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler in einem Auswahlsymposium vor. Das Auswahlsymposium für die fünfte Auswahlrunde findet voraussichtlich im Februar 2023 in Düsseldorf statt. Der Termin für die sechste Auswahlrunde wird frühzeitig kommuniziert. Das Ministerium entscheidet auf Basis ihrer Förderempfehlung und der verfügbaren Haushaltsmittel, welche der Anträge bewilligt werden können.

Die Fördermittel betragen bis zu 175.000 Euro für maximal 2 Jahre. Erwartet wird, dass die jeweilige Universität sich in Höhe von mindestens 10 Prozent der Ausgaben an der Finanzierung beteiligt.

Die Auswahlsymposien haben in den bereits stattgefundenden Runden folgende zwölf Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler zur Förderung empfohlen:

Auswahlrunde	Name	Universität in NRW	Titel
1. Auswahlrunde	Jun.-Prof. Dr. Benjamin Risse	Westfälische Wilhelms-Universität Münster	Learning from Neuroscience to Investigate the "IQ" of Deep Neural Networks
1. Auswahlrunde	Dr. Burim Ramosaj	Technische Universität Dortmund	Statistical Inference Analysis with Machine Learning
2. Auswahlrunde	Dr. Andrea Horbach	Universität Duisburg-Essen	Explaining Al predictions of semantic relationships
2. Auswahlrunde	Dr. Hannes Rapp	Universität zu Köln	Bio-inspired AI
3. Auswahlrunde	Dr. Andrew Melnik	Universität Bielefeld	Learning to plan with Deep Neural Networks
3. Auswahlrunde	Dr. Kira Maag	Ruhr-Universität Bochum	Reliability Assessment and Image Segmentation Improvement by Uncertainty Estimates using Ensemble and Expert Methods and by False Negative Reduction
3. Auswahlrunde	Dr. Leonardo Galli	Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen	Robustness and Generalization in Training Deep Neural Networks
4. Auswahlrunde	Robin Chan	Universität Bielefeld	Out-of-Distribution Detection via Generative Modeling of Deep Latent Representations
4. Auswahlrunde	Dr. Zora Lähner	Universität Siegen	Robust Geometrie Deep Learning
4. Auswahlrunde	Dr. Anand Subramoney	Ruhr-Universität Bochum	Sparse asynchronous deep learning on low-power hardware
5. Auswahlrunde	Dr. France Rose	Universität zu Köln	Novel Deep Learning Methods for quantification of mouse kinematics in 3D
5. Auswahlrunde	Dr. Daniel Horn	Technische Universität Dortmund	Efficient Multi-Objective Hyper-Parameter Tuning of Machine Learning Methods

6. Auswahlrunde	Petra Bevandic	Universität Bielefeld	Leveraging class relations for multi-dataset semantic segmentation
6. Auswahlrunde	Jun.-Prof. Tanya Braun	Universität Münster	Human-aware PGMs and Probabilistic Inference via Lifted Model Reconciliation
6. Auswahlrunde	Dr. Friedrich Solowjow	RWTH Aachen	Probabilistic Machine Learning for Dynamical Systems
6. Auswahlrunde	Dr. Tim Quatmann	RWTH Aachen	Verifying AI Systems Under Partial Observability