Vier OWL-Hochschulen ziehen Bilanz: Was SAIL zur sicheren, nachhaltigen und praxistauglichen KI-Forschung beiträgt – und was Unternehmen davon haben.
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OWL. Vier Jahre lang erforschten vier OWL-Hochschulen, wie KI sicher, nachhaltig und praxistauglich eingesetzt werden kann. Das Projekt SAIL ist beendet – doch die Zusammenarbeit und der Transfer in die Wirtschaft gehen aber weiter.
Künstliche Intelligenz ist längst in der Wirtschaft angekommen. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr nur, was KI leisten kann. Es geht zunehmend darum, wie sich intelligente Systeme zuverlässig, sicher, ressourcenschonend und sinnvoll in bestehende Arbeits- und Lebenswelten integrieren lassen .
Genau an dieser Frage hat das Forschungsnetzwerk SAIL fast vier Jahre lang gearbeitet. Beteiligt waren die Universität Bielefeld, die Universität Paderborn, die Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe (TH OWL) und die Hochschule Bielefeld (HSBI). Das vom Land NRW geförderte Projekt ist im Juli 2026 ausgelaufen. Die Zusammenarbeit der vier Hochschulen soll jedoch weitergehen. Für OWL ist das mehr als der Abschluss eines Forschungsprojekts. SAIL zeigt, wie sich unterschiedliche Kompetenzen der Region bündeln lassen – und welche konkreten Anwendungen daraus entstehen können.
SAIL steht für „Sustainable Life-cycle of Intelligent Socio-Technical Systems“. Dahinter steckt ein Ansatz, der bei der Entwicklung von KI über die reine technische Leistungsfähigkeit hinausgeht. Ein KI-System ist demnach nicht automatisch sinnvoll, nur weil es bei seiner Einführung gute Ergebnisse liefert. Es muss auch dann zuverlässig arbeiten, wenn sich Daten, Anforderungen oder Arbeitsabläufe verändern. Gleichzeitig spielen Energieverbrauch, Datenschutz, Verständlichkeit und gesellschaftliche Auswirkungen eine Rolle.
Das ist auch für Unternehmen relevant. Denn eine KI-Anwendung, die nur unter Laborbedingungen funktioniert, hilft in der Praxis niemanden. Unternehmen brauchen Systeme, deren Entscheidungen nachvollziehbar sind und die sich in bestehende Prozesse integrieren lassen.
SAIL-Forschung für die Praxis: Das Projekt verband deshalb Grundlagenforschung mit Anwendungen in Industrie und Gesundheitswesen . Rund 40 Doktorandinnen und Doktoranden sowie zahlreiche Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler arbeiteten dabei hochschulübergreifend zusammen.
Die Besonderheit des Projekts lag in der Kombination unterschiedlicher Fachrichtungen. Die Universität Bielefeld brachte unter anderem Kompetenzen aus der KI-Grundlagenforschung sowie aus den Geistes- und Sozialwissenschaften ein. Die Universität Paderborn arbeitete unter anderem an Sprachmodellen, Wissensrepräsentation sowie IT- und KI-Sicherheit. Die TH OWL steuerte ihre Expertise in industriellen Anwendungen und intelligenten technischen Systemen bei. Die HSBI setzte Schwerpunkte an den Schnittstellen von KI, Engineering, Gesundheit und Wirtschaftspsychologie.
Gerade diese Mischung ist für den Praxiseinsatz interessant. KI ist schließlich selten ein reines IT-Thema . Wenn sie in einem Unternehmen eingesetzt wird, betrifft sie auch Maschinen, Beschäftigte, Geschäftsprozesse und Kunden.
Wie das konkret umgesetzt werden kann, zeigt die Forschung an der HSBI. Lars Quakernack beschäftigte sich in der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Jens Haubrock mit intelligenten Verfahren für Niederspannungsnetze. Der Hintergrund ist bekannt: Elektroautos, Wärmepumpen, Photovoltaikanlagen und Batteriespeicher verändern die Anforderungen an die Stromnetze. Gleichzeitig schwankt die Einspeisung erneuerbarer Energien. Das kann zu Engpässen, Spannungsschwankungen oder einer hohen Belastung von Transformatoren führen.
Die Idee ist, vorhandene Netze intelligenter zu nutzen. KI-basierte Verfahren sollen erkennen, wann Flexibilität im Netz verfügbar ist und wie diese genutzt werden kann. In einem untersuchten Niederspannungsnetz mit Haushalten, Photovoltaik, Speichern und Elektrofahrzeugen zeigten die Ansätze unter anderem Verbesserungen bei Spannungsniveau und Lastflüssen.
Für die Energiewende könnte genau dieser Ansatz zentral sein: Nicht auf jede zusätzliche Belastung muss mit einem weiteren Ausbau der Netze reagiert werden. Stattdessen kann die intelligente Steuerung dabei helfen, bereits bestehende Kapazitäten besser auszunutzen.
Ein anderes SAIL-Projekt ist unmittelbar am Menschen. Die HSBI-Arbeitsgruppe um Prof. Dr. Thorsten Jungeblut entwickelte mit SHARLY einen Smart-Home-Assistenten für Menschen, die möglichst lange selbstständig zu Hause leben möchten. Das System arbeitet mit handelsüblichen Sensoren. Bewegungen, Türen, Licht, Haushaltsgeräte oder Verbrauchsdaten können Hinweise darauf geben, wie der normale Tagesablauf einer Person aussieht. Die KI lernt dieses Muster und kann Abweichungen erkennen. Wenn sich beispielsweise Bewegungsabläufe deutlich verändern, kann das für Angehörige oder Pflegekräfte ein Hinweis sein, genauer hinzuschauen.
Interessant ist dabei nicht nur die Anwendung selbst. Die Verarbeitung der Daten soll möglichst vor Ort erfolgen. Dadurch müssen sensible Informationen nicht permanent in eine Cloud übertragen werden. Gleichzeitig sinkt der Bedarf an energieintensiver Datenübertragung . Das Beispiel zeigt, was mit „humanzentrierter KI“ gemeint ist: Die Technologie soll den Menschen nicht ersetzen. Sie soll Informationen liefern, mit denen Menschen bessere Entscheidungen treffen können.
Ein weiteres Thema der HSBI-Forschung ist Active Learning. Der Begriff klingt zunächst technisch, beschreibt aber ein Problem, das auch für Unternehmen sehr konkret ist. KI-Systeme benötigen Trainingsdaten. Diese müssen häufig von Menschen bewertet und gekennzeichnet werden. Je größer der Datensatz, desto höher können Zeit- und Kostenaufwand ausfallen.
Beim Active Learning entscheidet der Algorithmus selbst, welche Daten für sein weiteres Lernen besonders interessant sind. Statt sämtliche Daten bearbeiten zu lassen, können sich Menschen auf die Fälle konzentrieren, bei denen die zusätzliche Information besonders wertvoll ist.
Die HSBI-Forscher beschäftigten sich dabei auch mit der Frage, wie sich die Leistungsfähigkeit solcher Systeme verlässlich überprüfen lässt. Denn gerade bei wenigen Trainingsdaten ist Vertrauen in die Ergebnisse entscheidend. Für Unternehmen könnte das langfristig einen Mehrwert bringen, wenn KI auch dort eingesetzt werden soll, wo große Mengen sauber gekennzeichneter Daten nicht verfügbar sind.
Noch konkreter wird der Ansatz bei einem Forschungsprojekt von Prof. Dr. Axel Schneider. Dabei entwickelte Doktorand Neev Manavar ein KI-gestütztes Verfahren zur Überwachung der Druckverteilung bei Menschen, die längere Zeit im Bett liegen. Eine Tiefenkamera über dem Bett erfasst die Position des Körpers. Eine KI wertet die Informationen aus und berechnet, wie sich der Druck zwischen Körper und Matratze verteilt.
Das Ziel ist, Pflegekräfte frühzeitig auf kritische Situationen aufmerksam zu machen. Statt Menschen ausschließlich nach einem festen Zeitplan umzulagern, könnten sie gezielter reagieren. Noch ist daraus kein fertiges Serienprodukt geworden. Das Beispiel zeigt aber, wie aus KI-Forschung eine konkrete Anwendung im Gesundheitsbereich entstehen kann.
Der Transfer in die Wirtschaft ist eine der entscheidenden Fragen bei öffentlich finanzierter KI-Forschung . Auch hier bietet OWL bereits einige Anknüpfungspunkte. An der Universität Paderborn entstand beispielsweise mit „Arbeitswelt Plus“ ein regionales Kompetenzzentrum für KI in der Arbeitswelt des industriellen Mittelstands . Das Projekt bringt Forschung mit Unternehmen zusammen und soll insbesondere kleinen und mittleren Betrieben Zugang zu Wissen und Transferprojekten ermöglichen.
Ein aktuelles Beispiel aus Bielefeld ist „OptimizationChat“. Das Projekt untersucht, wie generative KI industrielle Optimierungsprobleme aus einer Beschreibung in Alltagssprache erkennen und in mathematische Modelle übersetzen kann. Für ein Unternehmen könnte das beispielsweise bedeuten, Produktionsreihenfolgen, Touren oder Ressourceneinsatz zu optimieren, ohne dass die Beschäftigten zunächst selbst mathematische Modelle entwickeln müssen. Gerade für mittelständische Unternehmen kann diese niedrigere Einstiegshürde interessant sein.
Auch an der TH OWL spielt der Transfer von KI in die Praxis eine zunehmende Rolle. Das Projekt KI.BAU untersucht beispielsweise, wie KI Planungs-, Produktions- und Montageprozesse im Bauwesen verändern kann. Genannt werden unter anderem Anwendungen für die Erkennung und Klassifizierung von Materialien, neue Fertigungsprozesse mit Robotik und KI sowie die Entwicklung komplexer Holzkonstruktionen.
Damit zeigt sich ein Muster, das für die Wirtschaftsregion OWL interessant ist: KI wird nicht nur als Software betrachtet. Sie wird mit Maschinen, Produktionsprozessen, Energieversorgung, Gesundheit und Arbeitsorganisation verbunden.
Mit dem Ende der vierjährigen Förderung endet die Zusammenarbeit der vier Hochschulen nicht. Das Forschungsnetzwerk hat laut Universität Bielefeld Kompetenzen gebündelt und neue Kooperationen ermöglicht. Ein Teil dieser Zusammenarbeit soll künftig über bestehende Strukturen fortgesetzt werden.
Dazu gehört auch das Joint Artificial Intelligence Institute (JAII). Die bisherige Zusammenarbeit der Universitäten Bielefeld und Paderborn wird um die HSBI und die TH OWL erweitert. Damit soll die gemeinsame KI-Forschung in OWL weiter sichtbar gemacht und ausgebaut werden. Für die Region ist das ein wichtiger Punkt. Denn der Wettbewerb um KI-Kompetenzen findet nicht nur zwischen einzelnen Unternehmen statt. Auch Hochschulstandorte müssen zeigen, dass sie Forschung, Fachkräfte und industrielle Anwendung zusammenbringen können.
SAIL bildet dafür die Grundlage. Die Beispiele aus Energienetzen, Pflege, Produktion und Arbeitswelt zeigen zugleich, wohin die Reise gehen kann. Die entscheidende Frage für OWL lautet nun weniger, ob die Region über KI-Kompetenz verfügt. Sie lautet vielmehr: Wie schnell gelingt es, aus dieser gebündelten Kompetenz Anwendungen zu entwickeln, die Unternehmen, Beschäftigten und Gesellschaft einen messbaren Nutzen bringen?
Mit der zunehmenden Verbreitung Künstlicher Intelligenz wachsen auch die Anforderungen an Unternehmen. Neben Forschung und praktischen Anwendungen rücken deshalb Fragen der Regulierung und des verantwortungsvollen KI-Einsatzes in den Mittelpunkt.
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