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.

In den ersten vier Auswahlrunden des Förderprogramms wurden bereits 10 Kandidatinnen und Kandidaten gefördert. Nun wird das Förderprogramm erneut in einer 5. und 6. Auswahlrunde ausgeschrieben.

Anträge können für die 5. und 6. Auswahlrunde zu folgenden zwei Stichttagen eingereicht werden:

5. Auswahlrunde: 14.10.2022 

6. Auswahlrunde: 31.03.2023

Schicken Sie ihre Unterlagen bitte an folgende Adresse:

Projektträger Jülich
Forschung und Gesellschaft NRW
Technologische und regionale Innovationen (TRI)
Forschungszentrum Jülich GmbH
52425 Jülich

Einreichungsfrist:Einreichungsfrist für die fünfte Runde ( abgelaufen: 28. Juni 2022 – 14. Oktober 2022 )
Einreichungsfrist:Einreichungsfrist für die sechste Runde ( noch 114 Tage )
Startdatum: 28. Juni 2022 Enddatum: 31. März 2023 Heute 07. Dezember 2022

Informationen zur Förderung


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.

 


Gewinnerinnen und Gewinner der Auswahlsymposien (Runde 1 bis 4)


Die Auswahlsymposien haben in den ersten vier Runden folgende zehn 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

 

 

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