25 April 2026, 06:27

KIT-Netzwerk verbindet Industrie und KI-Forschung mit Hochleistungsrechnern

Eine Karte der Vereinigten Staaten mit Logos von Unternehmen, die die Standorte des Software-Ökosystems markieren, sowie begleitendem Text.

KIT-Netzwerk verbindet Industrie und KI-Forschung mit Hochleistungsrechnern

Neues Forschungsnetzwerk am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) öffnet sich für Industrieprojekte im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Vorhaben ermöglicht Unternehmen den Zugang zu Hochleistungsrechnern und fachkundiger Unterstützung. Das Netzwerk verfügt über moderne GPU-Technologie und wird vom Smart Data Innovation Lab (SDIL) begleitet. Das SDIL stellt nicht nur Rechenkapazitäten und spezialisierte Software bereit, sondern vermittelt auch Kontakte zu Datenexperten. Zudem bietet es Beratung zu standardisiertem Datenmanagement sowie einen sicheren Daten-Cleanroom für die gemeinsame Forschung mit industriellen Datensätzen an.

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Die Sicos BW GmbH, ein 2011 vom KIT und der Universität Stuttgart gegründetes Unternehmen mit Sitz in Stuttgart, ist dem Projekt beigetreten. Über ihr Smart Data Solution Center Baden-Württemberg (SDSC-BW) berät sie seit 2014 kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zu intelligenten Datenanwendungen. Künftig wird Sicos BW die Partner des SDIL bei der Entwicklung KMU-tauglicher Lösungen unterstützen und praktische Umsetzungsbegleitung anbieten.

Große Technologiekonzerne wie SAP, IBM und Software AG haben ihre Cloud-Dienste für das Netzwerk bereits ausgebaut. Die letzte Ausschreibungsrunde für Projektvorschläge läuft bis Dezember 2021; zudem ist für diesen Monat eine Informationsveranstaltung zur Nutzung des Clusters am KIT geplant.

Ziel des Netzwerks ist es, die Lücke zwischen akademischer Forschung und industrieller Anwendung zu schließen. Unternehmen können nun Fördermittel beantragen und Hochleistungsrechenressourcen nutzen. Die Initiative soll die Innovation in den Bereichen KI und maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen beschleunigen.

Quelle