Druckansicht der Internetadresse:

Research Center for AI in Science & Society

Seite drucken

AI Day 2026 | 25.09.2026

Der AI Day 2026 findet am 25.09.2026 von 10:00 Uhr bis 15:30 Uhr auf dem Universitätsgelände der Universität Bayreuth (Gebäude RW I) statt.

Worum es beim AI Day geht:

Der AI Day 2026 wird vom Research Center for AI in Science and Society (RAIS²) organisiert und bringt wissenschaftliche Exzellenz und industrielle Innovation zusammen. Das Programm umfasst Fachvorträge, praxisnahe Einblicke, interaktive Ausstellungen, Workshops, eine Podiumsdiskussion sowie eine Poster-Session mit aktuellen Forschungsprojekten im Bereich KI und steht dieses Jahr unter dem Motto: Towards Responsible and Sovereign AI for Industry!

Anmeldung

Sie können sich über folgendes Formular oder per Mail an ai-day-2026@uni-bayreuth.de für das Event anmelden.

Programm

Es erwarten Sie zwei parallele Programmstränge: Im Hauptsaal erwarten Sie Keynotes aus Wissenschaft und Industrie zu aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen rund um KI sowie eine Podiumsdiskussion am Nachmittag. Parallel dazu findet eine Hausmesse mit Demonstratoren und Austauschmöglichkeiten mit Forschenden und Partnern im Foyer statt. Einlass ab 9 Uhr!

Programm im Foyer

Für Detailinformationen zu den einzlenen Punkten können Sie diese aufklappen.

AustellungsständeEinklappen

Auf der Hausmesse erwarten Sie insgesamt sieben Stände aus Wirtschaft, Wissenschaft und Transfer. Vertreten sind NeuroForge GmbH & Co. KG, TMT GmbH & Co. KG, das KMU-KI Innovationszentrum Bamberg, der XRHUB Bavaria, die Hochschule Coburg mit dem Projekt „Bias Scanner“, das TTZ Neustadt sowie das TTZ Oberfranken.

PosterEinklappen

Ergänzend zur Hausmesse präsentieren Forschende in einer Posterausstellung aktuelle Arbeiten rund um Künstliche Intelligenz. Die Themen reichen von der Entwicklung neuer KI- und Machine-Learning-Methoden bis hin zu deren Anwendung in Bereichen wie Materialwissenschaften, Life Sciences und Medizin, Bildung, Engineering sowie Business Process Management. Weitere Schwerpunkte liegen auf KI-Agenten, Entscheidungsunterstützung, Explainability, Responsible AI und gesellschaftlichen Fragestellungen.

Name Title
Michael Altmann, Sebastian Speiser, Niki Balestrieri, Markus Kohlhuber, & Vedran Perić Predictive Charging Strategies for Extended EV Battery Life and V2X Revenue
Rodrigo Q. Albuquerque & Holger Ruckdäschel Machine Learning for Polymer Engineering: Bayesian Optimization, Active Learning, and Inverse Design
Henri Berntgen & Christopher Künneth Machine Learning for Predicting Microplastics Hazard
Daniel Buschek Human-AI Interaction for “Tools for Thought”
Ágnes Cseh Germany's Kidney Exchange Program: From Matching Theory to National Healthcare Infrastructure
Luca Deck, Domenique Zipperling, Leo Jessat, & Niklas Kühl Data-Centric Algorithmic Fairness: A Systematic Review of Data-Level Interventions for Algorithmic Fairness
Luca Deck, Anton Hummel, Paula Ziethmann, Katelyn Morrison, Philipp Spitzer, & Niklas Kühl 5(0) Shades of Wrong: Disentangling the Wrongness of AI Explanations
Christian Fikar & Christine M. Pardo Decision support systems for sustainable operations of local food networks
Doris-Muriel Finckh & Udo Latino Strategische KI-Integration zwischen organisationaler Befähigung und wertschöpfenden Quick Wins
Gesa Freimann, Caterina De Bacco, & Hadeer Elhabashy PINSTACK: A Probabilistic Generative Model for Link Prediction and Community Detection in Protein Interaction Networks
Sarah Gerner & Thomy Phan Decision Stability and Learning under Uncertainty
Maria Hecht, Peter Grohmann, Markus Zimmermann, Tobias Rosnitschek, & Stephan Tremmel ASSiSTance for Engineers: Gating SMEs from Automated Simulation Design to HPC
Christian Imenkamp, Henrik Kirchmann, Svenja Plumhoff, Matthias Weidlich, & Agnes Koschmider Glass-Box Activity Discovery from Raw Sensor Data
Georg Ludwig Lindinger, Nicolas J. Schiermeier, Dick L. Willems, Menno Tom Maris, Mona Khattab, Hanno L. Tan, Dennis Henzler, Marieke A. R. Bak, Eckhard Nagel, & Michael Lauerer Decision Support Rather Than Decision Delegation: What European Patients Expect from AI and Personalized Risk Prediction in ICD Care
Frédérick Madore, Oliver Baumann, Durgesh Nandini, Neeraj Thandayan Viswajith, Jiayu Yang, & Mirco Schönfeld Responsible AI Access to Research Repositories: An MCP Server for African Studies Data
Elahe Mahmoodpour Gilavaei, Saber Jelodari Mamaghani, & Heike Leutheuser Beyond Grounding: A Taxonomy of Failure Modes and Decoupled Evaluation in Medical RAG
Saber Jelodari Mamaghani, Michael Vieth, & Heike Leutheuser From Pixels to Prognosis: Developing Deep Learning Workflows for Barrett’s Esophagus
Carsten Miller & Alfred Wassermann JSXGraph and AI: Making Dynamic Mathematics Understandable for Intelligent Assistants
Carsten Miller Talking to a Figure: Bidirectional Natural-Language Construction in Dynamic Mathematics
Luca Mikula Kompetenzen im Bereich KI-Didaktik für (angehende) Lehrkräfte
Yannick Pensel, Julia E. Vogt, Sara Bachmann, Marie-Anne Burckhardt, & Heike Leutheuser Predicting Nocturnal Hypoglycemia in Children with Type 1 Diabetes Using Multimodal Wearable Data
Thomy Phan Multi-Agent Optimization via Streamlined Learning and Search
Mahshid Pournajar, Lukas Wölfel, Rodrigo Q. Albuquerque, Volker Eberhardt, André Lehmann, & Christopher Kuenneth AI-Driven Bayesian Optimization Platform for Accelerated Materials Discovery and Process Optimization
Ranganath Pujari, Naga Venkata Sai Jitin Jami, & Heike Leutheuser Wound Segmentation Using Graph Neural Networks
Jörg Rambau Showcase Discrete Optimization
Punith Raviswamy RECIPE: Rubber-Compound Engineering by Computational Inverse-design, Prediction and Eco-assessment
Florian Sammüller & Matthias Schmidt Multivariate hyperdensity functional theory for inhomogeneous equilibrium fluids: From first principles to simulation-based machine learning
Carsten Scholle & Thomy Phan Learning to Guide Agents to Improve Multi-Agent Path Finding
Astrid Schomäcker, Lorenz Meinen, Luca Deck, Maximilian Volland, Timo Speith, Christian Rückert, Niklas Kühl, & Lena Kästner For the Greater Good? Interdisciplinary Perspectives on Deepfakes in Criminal Law
Florian Stephan, Rodrigo Q. Albuquerque, & Holger Ruckdäschel Grid, Random, Sobol, or Active Learning? Sampling Strategies for Small-Data ML in Polymer Extrusion
Christopher Straub Scientific Machine Learning for Industrial Simulation and Optimization
Helen Vayntrub AI Language Fails: When Large Language Models Don’t Cut the Mustard
Andreas Winter, Jonas Föhr, & Claas C. Germelmann From Hype to HAIP: The Higher Artificial Intelligence Purpose as a Foundation for Responsible and Sovereign AI in Recruiting
Jonas Würdinger AI-Tutors Bavaria: Tandems of Learners and Teachers as a Design for Sovereign AI Literacy
Yorck Zisgen Privacy-Preserving Process Mining

Programm im Hauptsaal

Für Detailinformationen zu den einzelnen Punkten können Sie diese aufklappen. An der Stelle noch der Hinweis, dass die Keynotes und Diskussion auf Deutsch gehalten werden.

10:00 Uhr | Begrüßung | Prof. Dr. Stefan LeibleEinklappen

Der AI Day 2026 startet mit einer Begrüßung vom Präsident der Universität Bayreuth.

10:20 Uhr | Scientific Keynote | Prof. Dr. Niklas Kühl (UBT)Einklappen
A portrait photo of Niklas Kühl

Prof. Dr. Niklas Kühl ist Professor für humanzentrierte Künstliche Intelligenz an der Universität Bayreuth, Direktor des neu gegründeten AI Responsibility Centre, Gruppenleiter am Fraunhofer FIT sowie Director des Fraunhofer FIT Generative AI Labs und des FIM Forschungsinstituts für Informationsmanagement.

In seiner Keynote spricht Prof. Kühl über aktuelle Herausforderungen beim verantwortungsvollen und souveränen Einsatz Künstlicher Intelligenz und zeigt auf, worauf es dabei in der Praxis besonders ankommt.

10:50 Uhr | Industry Keynote | Dr. Lisa Precht (IBM)Einklappen

Dr. Lisa Precht ist Head of AI (IBM DACH) und beschäftigt sich insbesondere mit dem vertrauenswürdigen, souveränen und praxisnahen Einsatz Künstlicher Intelligenz. Zuvor sammelte sie unter anderem bei Siemens, Airbus und BMW Erfahrung an der Schnittstelle von KI und nutzerzentrierter Technologiegestaltung.

In ihrer Keynote „What if staying in control was your biggest AI advantage?“ zeigt sie, warum nicht mehr nur zählt, was KI kann, sondern wie sich ihr Einsatz kontrolliert und verantwortungsvoll gestalten lässt.

11:20 Uhr | Impuls | Martin Braun (NeuroForge GmbH & Co. KG)Einklappen

Martin Braun ist Mitgründer und Geschäftsführer von Neuroforge, einem 2019 in Bayreuth gegründeten Unternehmen für KI- und Softwarelösungen. Gemeinsam mit seinem Team unterstützt er Unternehmen dabei, Künstliche Intelligenz und Automatisierung praxisnah in bestehende Prozesse zu integrieren und aus Daten konkrete Mehrwerte zu schaffen.

In seiner Keynote Building AI on Your Terms: Why Industry Must Act Now to Stay Sovereign zeigt Martin Braun, wie Unternehmen ihre spezifischen Stärken und ihr vorhandenes Know-how nutzen können, um daraus konkrete und wertstiftende KI-Anwendungsfälle zu entwickeln - und warum es gerade jetzt darauf ankommt, die dafür notwendigen Grundlagen aufzubauen, um auch morgen technologisch handlungsfähig zu bleiben.

11:50 Uhr | MittagspauseEinklappen

Über den Tag hinweg ist selbstverständlich auch für Ihr leibliches Wohl gesorgt: Freuen Sie sich auf ein abwechslungsreiches Fingerfood-Buffet sowie eine Auswahl an Getränken, Kaffee und Kuchen.

13:00 Uhr | PodiumsdiskussionEinklappen

Prof. Dr. Niklas Kühl, Dr. Lisa Precht und Martin Braun sprechen über aktuelle Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz und das Umfeld, in dem sich Oberfranken, Deutschland und die Europäische Union künftig behaupten und weiterentwickeln müssen.

14:00 Uhr | WorkshopsEinklappen

Das Event klingt mit verschiedenen interaktiven Workshops aus. Aktuell sind drei Workshops geplant. Details zur Anmeldung zu den einzelnen Workshops werden 1 bis 2 Wochen vor der Veranstaltung an alle Teilnehmenden geschickt:

Workshop 1 | Was ist Ihr KI-Vorteil? Vom industriellen Know-how zum echten Use Case | Martin Braun | NeuroForge GmbH & Co. KG

Was macht Ihr Unternehmen schwer kopierbar – und wo kann KI genau diesen Vorteil verstärken? In diesem interaktiven Workshop betrachten die Teilnehmenden ihre eigenen Prozesse, Daten und ihr Fachwissen, um konkrete KI-Potenziale zu identifizieren. Statt bei einem bestimmten Modell oder Tool anzufangen, betrachten wir typische industrielle Problemstellungen: Entscheidungen, Optimierung, Qualität, Wissen, Planung und Automatisierung. Gemeinsam klären wir, woran sich ein sinnvoller KI-Use-Case von einem technologiegetriebenen Experiment unterscheidet, welche Daten und Fähigkeiten dafür notwendig sind und wie technologische Souveränität von Anfang an mitgedacht werden kann. Ziel ist ein konkreter Ansatzpunkt für KI, die im eigenen Unternehmen echten Mehrwert schafft.

Workshop 2 | Tandem Industrie-Wissenschaft: KI-Assistenten der Zukunft | Prof. Dr. Agnes Koschmider | Universität Bayreuth

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, das Erfahrungswissen ausscheidender Mitarbeitender zu sichern und es für die Einarbeitung neuer Mitarbeitender nutzbar zu machen. Hierfür wird in KI-gestützten Assistenzsystemen ein großes Potenzial gesehen. Allerdings unterliegen viele Unternehmen Einschränkungen hinsichtlich Datenschutz und Systemintegration, die den Einsatz von KI-Lösungen häufig erschweren oder ausschließen. Ziel des Workshops ist die Vermittlung von Anforderungen zum Aufbau einer solchen KI-basierten Wissensdatenbank sowie der Austausch zwischen Unternehmen und Wissenschaft, um gemeinsam ein entsprechendes Modul zu entwickeln. Ausgangspunkt ist der Aufbau einer unternehmenseigenen Wissensdatenbank zur Dokumentation von Erfahrungswissen. Im Anschluss wird diskutiert, wie die dort gespeicherten Daten als Grundlage für ein lokal trainiertes, datenschutzkonformes Sprachmodell (LLM) genutzt werden können, das unternehmensintern als KI-Assistent zur Wissensvermittlung eingesetzt wird. Aus dem gemeinsamen Austausch werden konkrete Anforderungen abgeleitet, die als Grundlage für die Umsetzung dienen. Der Workshop dient als Auftakt für ein Tandem-Format zwischen Industrie und Wissenschaft, aus dem sich konkrete Folgeprojekte entwickeln können.

Workshop 3 | KI-Governance entmystifiziert | Valentin Mayer | AI Responsibility Centre

KI entwickelt sich zunehmend vom Assistenten zum Akteur: KI-Agenten greifen selbstständig auf Systeme zu, treffen Entscheidungen und führen Aktionen aus. Gleichzeitig nehmen neue Angriffsszenarien und der regulatorische Druck zu. Unternehmen stehen daher vor der Frage, wie sie Künstliche Intelligenz sicher, verantwortungsvoll und zugleich innovationsfreundlich steuern können.

Der Workshop entmystifiziert das Thema KI-Governance und vermittelt die wichtigsten Grundlagen kompakt und praxisnah. Im Mittelpunkt stehen aktuelle Risiken, regulatorische Anforderungen sowie konkrete Beispiele für die Umsetzung in Unternehmen.

In einer interaktiven Gruppenarbeit wenden die Teilnehmenden die Inhalte anschließend auf konkrete Fragestellungen an und bringen eigene Perspektiven ein. Ziel ist es, KI-Governance nicht als zusätzliche Bürokratie, sondern als Grundlage für einen sicheren und zugleich innovationsfreundlichen Einsatz von KI zu verstehen.

Der AI Day 2026 wird dankenswerterweise unterstützt von:

Logo NeuroForge

Neuroforge – Maßgeschneiderte Lösungen für Ihre digitale Transformation

Seit 2019 entwickeln wir individuelle Lösungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data. Ob in der Technologieberatung, der Analyse großer Datenmengen oder der Entwicklung maßgeschneiderter Software für die Industrie – wir begleiten Sie von der Idee bis zur Umsetzung. Dabei setzen wir auf modernste KI-Lösungen, um Ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Ein aktuelles Highlight: die Entwicklung von maßgeschneiderten KI-Mitarbeitern. Diese digitalen Kollegen sind mehr als nur reine Chatbots, sie ergänzen und stärken Ihre Belegschaft – von der Automatisierung wiederkehrender Aufgaben bis hin zur Unterstützung in strategischen Entscheidungen: https://www.neuroforge.de/de


logo

TMT unterstützt seit über 25 Jahren Unternehmen in der Region und darüber hinaus mit maßgeschneiderten Technologie- und Medienlösungen: Wir bieten sichere IT-Infrastrukturen in eigenen lokalen Rechenzentren, leistungsstarke Glasfaserverbindungen, technisch anspruchsvolle Websites und Softwarelösungen, ausdrucksstarke Video- und Filmproduktionen sowie effektive Digital Signage-Anwendungen.

Unser Portfolio erweitern wir zudem um selbst entwickelte KI-Anwendungen, die individuell an die Bedürfnisse unserer Kund:innen angepasst werden können. Zum Beispiel iNFOFLOW: Eine Plattform, die Unternehmenswissen strukturiert aufbereitet und über KI-gestützte Chats anpassungsfähig einsetzbar macht – sei es im Intranet, als Support-Feature auf Websites oder interaktiv über Digital Signage

                                                                                                    https://www.tmt.de/



Ob Sie ein bewährtes Produkt oder eine individuell angepasste Lösung suchen: Frenzelit findet für Sie die optimale Kombination aus Material und Funktion. Hochfunktionale Dichtungsmaterialien und technische Textilien setzen wir um in Dichtungen und Isolationen, auf die Sie sich auch in der anspruchsvollsten Praxis verlassen können. Unsere Kompensatoren entstehen als maßgeschneiderte Komponenten für die Anlagentechnik. Und mit hicoTEC® bieten wir ein Portfolio innovativer Verbundwerkstoffe an.

Einsatz finden unsere Produkte im Industrie- und Mobilitätssektor wie auch in den wichtigen Zukunftsfeldern Wasserstofftechnologie, E-Mobilität, Brandschutz und erneuerbare Energien. 140 Jahre Expertise und 600 Mitarbeiter sichern Ihren Erfolg – durch erstklassigen Service und innovative Produkte. Mehr Informationen finden Sie hier: https://www.frenzelit.com/


M.A.i – innovative automation. Seit mehr als 25 Jahren entwickeln wir maßgeschneiderte Automatisierungslösungen: vom ersten Konzept über Konstruktion und Software bis zur schlüsselfertigen Anlage. Als Sponsor des UBT AI Day 2026 tragen wir zur Plattform für Austausch zwischen Wissenschaft und Industrie bei. Denn gerade auf dem Weg vom Machine Learning zum nächsten Schritt der KI in industriellen Anlagen entscheidet sich, wie leistungsfähig, sicher und souverän Automatisierung von morgen wird. Unser Anspruch: KI, die nicht nur analysiert, sondern in realen Produktionsumgebungen mitdenkt und handelt. Mehr Informationen finden Sie hier: www.m-a-i.de


Vielen Dank unseren weiteren Unterstützern.


Verantwortlich für die Redaktion: Dr. Timo Speith

Facebook Youtube-Kanal Instagram LinkedIn UBT-A Kontakt