mPACT-Fachaustausch „Künstliche Intelligenz in der Mobilitätsforschung“

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Agenda

Den Auftakt bildet eine Begrüßung des BMDV und eine Keynote von Holger Hoos, Alexander-von-Humboldt-Professor für Künstliche Intelligenz an der RWTH Aachen. In sechs Panels haben Sie anschließend die Gelegenheit, praxisorientiert mit führenden Köpfen aus Wissenschaft, Wirtschaft und Verwaltung verschiedene Perspektiven und Lösungsansätze von KI in Forschung und Innovation kennenzulernen. Darüber hinaus erhalten Sie in unserem Infobereich Informationen und Beratung zu Förder- und Beratungsangeboten verschiedener Initiativen und Kompetenznetzwerke. Den Abschluss der Veranstaltung bildet ein informelles Get-Together, das Raum für vertiefende Gespräche und neue Kontakte schafft. Gemeinsam wollen wir Synergien fördern, Impulse setzen und Innovationen entlang des gesamten Innovationszyklus vorantreiben!

09:00 – 10:00    Eröffnung durch das BMDV
Keynote Prof. Holger Hoos (RWTH Aachen), Impulsvortrag mFUND

10:00 – 12:00    Parallel-Sessions I 

• Fachpanel 1: Datenbereitstellung und Datennutzung 
  Ãœberblick zu relevanten Datenquellen, Strategien zur Datenerhebung 
  Methoden zur Datenaufbereitung
  Datenstandards und Stärkung der Datenkooperation 
  
  
• Fachpanel 2: Rechenkapazität und Infrastruktur
  Zugang zu notwendiger Rechenkapazität und Dateninfrastruktur 
  Standards und Schnittstellen für reibungslose Integration und Interoperabilität
  Nachhaltige Skalierung von Rechenkapazitäten für KI-Projekte
  
  
• Fachpanel 3:  KI-Geschäftsmodelle und Start-ups
  Finanzierungsquellen und Förderprogramme 
  Erfolgreiche Kooperation und Ansprache 
  Erfolgsfaktoren von KI-Geschäftsmodellen

12:00 – 13:30    Mittagspause
13:30 – 15:30    Parallel-Sessions II 

• Fachpanel 4: Rechtliche Rahmenbedingungen und Herausforderungen in der Forschung mit KI. 
  Anforderungen des EU AI Act
  Anforderungen der DSGVO
  Standards für transparente und verantwortungsvolle Datenverarbeitung in FuE-Projekten 
  
  
• Fachpanel 5: KI-Modelle und Algorithmen
  Nutzung spezifischer KI-Modellen und Algorithmen für relevante Anwendungsfälle
  Anforderungen an robuste und leistungsfähige Modelle
  Methoden des Testing und der Validierung 
  
  
• Fachpanel 6: Datenlücken und KI-Bias –​​​​​​​ Was sollte die Forschung für eine gerechte Mobilität berücksichtigen?
  Gender Data Gap berücksichtigen und vermeiden 
  Ansätze zur Vernetzung und Erhöhung der Sichtbarkeit von Frauen in KI 
  Perspektiven zum Abbau institutioneller Hürden der Gleichstellung

15:30 – 16:00    Kaffeepause

16:00 – 17:00    Podiumsdiskussion 
Perspektiven und Herausforderungen der Datenpolitik und KI; Schlusswort

17:00 – 18:30    Get Together - Networking Event