Innovationsraum für generative KI am KIT

Das Strategiefondsprojekt verfolgt das Ziel, den kompetenten Einsatz generativer KI am KIT zu fördern und gleichzeitig Risiken verantwortungsvoll zu adressieren. In Zusammenarbeit von drei zentralen Einrichtungen – dem Scientific Computing Center (SCC), dem Digital Office (DO) und dem Zentrum für Mediales Lernen (ZML) – soll ein Entwicklungsrahmen für die Nutzung von generativer KI am KIT entwickelt werden, der sowohl die technologische Infrastruktur als auch praxisorientierte Anwendungen voranbringen soll. Durch die Kombination von explorativen Ansätzen und konkreten Use Cases soll die nachhaltige Nutzung von KI am KIT sichergestellt und die Weiterentwicklung der Technologie aktiv mitgestaltet werden. Ein besonderes Augenmerk liegt darauf, auch Kolleg:innen ohne Vorkenntnisse den Zugang zu generativer KI zu erleichtern.

Zentrale Ziele:

  • Entwicklungsrahmen für die Nutzung generativer KI am KIT: explorative Erprobung von Large Language Models (LLMs) und pilothafte Umsetzung von Use Cases in Forschung, Lehre, Administration
  • Definition eines Serviceangebots für den KI-Einsatz am KIT
  • Qualifizierungsangebote und Netzwerke für relevante Akteure
  • Kontinuierliche Kommunikation ins KIT

 

                  

 

Zentrum für Mediales Lernen (ZML)

Das Zentrum für Mediales Lernen (ZML) begleitet Lehrende und Forschende dabei, generative KI sinnvoll in die Lehre zu integrieren. Ziel ist es, die Potenziale dieser neuen Technologien didaktisch fundiert zu nutzen und sowohl Chancen als auch Herausforderungen im Bildungsbereich zu reflektieren.

Im Rahmen des Projekts liegt der Fokus des ZML auf Qualifizierungsangeboten, die Lehrende mit den Möglichkeiten und Grenzen generativer KI vertraut machen. Durch Workshops und Schulungen vermittelt das ZML grundlegendes Wissen und erfasst gleichzeitig den spezifischen Bedarf an KI-Anwendungen am KIT. Ergänzend dazu bietet das ZML Beratung und Informationsangebote, um Lehrende bei einer reflektierten und fundierten Integration generativer KI in ihre Lehre zu unterstützen.

Ansprechpersonen am ZML
Svenja Geißler
Tel.: +49 721 608-48154
E-Mail: svenja.geißler∂kit.edu

Jennifer Heck
Tel.: +49 721 608-48167
E-Mail: j.heck∂kit.edu

Daniel Weichsel
Tel.: +49 721 608-48207
E-Mail: daniel.weichsel∂kit.edu

Scientific Computing Center (SCC)

Das Scientific Computing Center (SCC) stellt die technische Infrastruktur und Expertise für generative KI am KIT bereit. Es bietet Forschenden und Studierenden leistungsstarke Rechenressourcen sowie sichere Zugänge zu KI-Anwendungen und unterstützt deren praktische Nutzung in Forschung und Lehre.

Im Rahmen des Projekts liegt der Fokus des SCC auf der technischen Umsetzung konkreter Use Cases für generative KI. Das SCC stellt hierfür nicht nur die erforderlichen Rechenkapazitäten bereit, sondern begleitet auch die Umsetzung und Analyse der Anwendungen. Ergänzend dazu bietet das SCC technische Beratung und Unterstützung, um den effektiven und sicheren Einsatz generativer KI-Modelle am KIT zu ermöglichen.

Ansprechpersonen am SCC
Suleiman Elkhoury
Tel.: +49 721 608-48982
E-Mail: suleiman.elkhoury∂kit.edu

Philip Hoyer
Tel.: +49 721 608-45094
E-Mail: philip.hoyer∂kit.edu

Ulrich Weiß
Tel.:  +49 721 608-44868
E-Mail: weiss∂kit.edu

Digital Office (DO)

Das Digital Office unterstützt das KIT bei der strategischen Nutzung generativer KI und begleitet die Entwicklung sowie Umsetzung KI-bezogener Initiativen. Dabei stellt es sicher, dass KI-Anwendungen die digitale Infrastruktur des KIT gezielt weiterentwickeln und den Bedürfnissen der Nutzenden entsprechen.

Ein besonderer Fokus des DO liegt auf der Entwicklung von Leitlinien, die den verantwortungsvollen und effektiven Einsatz generativer KI am KIT fördern. Durch den Austausch mit verschiedenen Akteuren werden Rahmenbedingungen geschaffen, die sowohl technische als auch ethische und organisatorische Aspekte berücksichtigen.

Ansprechpersonen am DO
Alexander Haas
Tel.: +49 721 608-41034
E-Mail: alexander.haas∂kit.edu

Jan Kröger
Tel.: +49 721 608-43158
E-Mail: jan.kroeger∂kit.edu