Mit der Bekanntmachung „Förderung von KI-Laboren und der Qualifizierung im Rahmen von Forschungsvorhaben im Gebiet Künstliche Intelligenz“ vom 17. April 2019 sollen Hochschulen und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen durch die Schaffung von KI-Laboren befähigt werden, neue KI Software-Engineering-Methoden zu erforschen und zu erproben, Testdatensätze zu erstellen und dabei zugleich die Aus- und Weiterbildung von Masterstudierenden und Anwendern aus der Wirtschaft voranzutreiben. Die Förderbekanntmachung ist eingebettet in die nationale Strategie für Künstliche Intelligenz (KI). Mit der Umsetzung der Bekanntmachung werden die nachfolgenden Handlungsfelder der KI-Strategie adressiert: Stärkung der Forschung in Deutschland, Transfer in die Wirtschaft, Ausbildung stärken und Daten verfügbar machen. KI-Labor für Industrie-zentrierte KI-Hard- und Software Engineering-Methoden Eine der übergeordneten Herausforderungen im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) ist die Transformation von universitärer Forschung in die industrielle Nutzung, um innovative Produkte und Dienstleistungen zu ermöglichen, welche den Industriestandort Deutschland stärken. Daher liegt die Zielsetzung des Forschungsvorhabens KI-LiveS in der Konzeptionierung und im Aufbau eines KI-Labors, um neue Industrie-zentrierte Hard- und Software Engineering-Methoden für die KI zu erforschen und zu erproben. Es geht um die Kombination von generischen KI Methoden mit anwendungsspezifischem Domänenwissen. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Aus- und Weiterbildung von Master- und Promotionsstudierenden sowie Anwenderinnen und Anwendern aus der Unternehmenspraxis. Ausgangspunkt der anwendungsgetriebenen Forschungsarbeiten sind Datenbestände, die sich in betriebliche und medizinische/epidemiologische Anwendungsszenarien einordnen lassen. Entsprechend konnten assoziierte Unternehmenspartner aus den Anwendungsgebieten Digitalisierung, IT-Projektmanagement, Logistik, Gesundheitswesen und berufliche Weiterbildung für das Forschungsprojekt gewonnen werden. Sie stellen umfangreiche heterogene Datenbestände zur Verfügung und begleiten die Forschung.