ai

A multitude of ML tasks in particle physics, from unfolding detector effects to refining simulation and extrapolating background estimations, require mapping one arbitrary distribution to another. Several indirect methods have been developed to achieve this, such as classifier-based reweighting on a distribution level, or conditional generative models. However, training an ML model to perform a direct, deterministic mapping has long been a challenging prospect.

In this talk, I introduce the concept of Schrödinger Bridges, ML architecture closely related to Diffusion Models, which enables direct mapping of arbitrary distribution to arbitrary distribution. I demonstrate two implementation approaches with differing upsides and present state-of-the-art results applying Schrödinger Bridges to unfolding and refinement tasks.

Institutions

• UHH, Institut für Experimentalphysik

Die Einführung von generativen KI-Tools wie ChatGPT hat im Hochschulkontext zu einer großen Verunsicherung geführt. Viele Studierende nutzen die Tools bislang gar nicht, manche sind unsicher, was erlaubt ist und andere nutzen sie womöglich bereits intensiv für das Studium, ohne genau über Funktionsweise und Grenzen informiert zu sein.

In diesem Workshop sind die Grundlagen des Einsatzes von generativer KI im Studiumskontext das Thema. Gemeinsam betrachten wir verschiedene Tools hinsichtlich ihrer Funktionsweise, Möglichkeiten und Grenzen. Ziel ist es, dass die Teilnehmenden anschließend für sich geklärt haben, ob und wie sie generative KI in ihrem Studium einsetzen wollen – und dadurch auch andere Studierende in dieser Entscheidung begleiten können. Dafür basiert ein großer Teil des Workshops auf Austausch unter den Teilnehmenden, weshalb er sich an Anfänger:innen, aber auch an erfahrenere gKI-Nutzende richtet. Mehr hier

Teilnahme und Anmeldung: 

Dieses Angebot richtet sich fachübergreifend an alle regulär Studierenden der Universität Hamburg. Die Anmeldung erfolgt über das nachstehende Anmeldeformular.

Institutions

• DDLitLab, ISA-Zentrum

Im zweiten Teil des Workshops geht es darum, wie Lehrende die erlernten Grundlagen und Diskussionen über generative KI-Tools in ihre eigene Lehre integrieren können. Aufbauend auf den Inhalten aus Teil A, werden spezifische Strategien und Methoden entwickelt, um Studierenden den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Tools zu vermitteln. Ziel ist es, dass die Teilnehmenden praxisnahe Ansätze erarbeiten, die sie direkt in ihren eigenen Lehrveranstaltungen umsetzen können. Dies umfasst bspw. die Gestaltung von Inputs oder Aufgaben, die Nutzung von KI-Tools zur Förderung des Lernens und die Schaffung eines transparenten Rahmens für den Einsatz von KI. Durch den Austausch und die Zusammenarbeit im Workshop entwickeln die Teilnehmenden individuelle Konzepte, die zu ihrer eigenen Lehrpraxis passen.

• Entwicklung von Strategien zur Integration der erlernten Inhalte in die eigene Lehre
• Praxisnahe Ansätze zur Umsetzung in der eigenen Lehrpraxis erarbeiten
• Ziel: Förderung des verantwortungsvollen Umgangs mit KI bei Studierenden

ClipDrop ermöglicht es, mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) Bilder generieren zu lassen und diese zu bearbeiten. Es gibt die Möglichkeit, Gegenstände, Personen, Texte oder Unvollkommenheiten aus Bildern zu entfernen, den Hintergrund zu verändern, die Belichtung anzupassen, die Auflösung zu verbessern und noch viele weitere Funktionen, die wir uns in der 30-minütigen Schulung anschauen werden.

Für die Teilnahme an dieser Schulung werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.

Anmeldung hier

Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.

We are pleased to announce the summer school on »Optimization, Uncertainty and AI« that is organized by the Collaborative Research Center Transregio 154 and the Research Training Group GRK 2583.

Invited Speakers

Caroline Geiersbach (Weierstrass Institute)
Martin Gugat (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg)
René Henrion (Weierstrass Institute)
Michael Stingl  (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg)
Hans Georg Zimmermann (Fraunhofer IIS)

Program

The summer school will begin on Wednesday, August 7, 2024, at 9:00 am and is scheduled to close on Friday, August 9, 2024 at 5:30 pm. A detailed agenda will follow in due course.
A provisional program can be found here

Further information and registration

Institution

• Weierstrass Institute
• Universität Hamburg

The Network for Artificial Intelligence and Law (NAIL) invites you to its next event. We are pleased to welcome Prof. Dr. Michael Spannowsky to give a talk on the use of neural networks in particle physics. We will learn how neural networks are used to improve our understanding of fundamental scientific questions and how we use mathematical structures observed in nature to better understand neural networks. The lecture will be followed by a discussion around the topic. The event will be held in English.

After the lecture and discussion, we would like to invite you to end the evening with us in a relaxed atmosphere, with pretzels and wine in the south lounge.

You can participate in presence or online. Please register for the event using the following link: Registration

Institutions

• Network for Artificial Intelligence and Law (NAIL)

bAIome Center for biomedical AI (UKE) and Bernhard Nocht Institute for Tropical Medicine (BNITM) will host the seminar series entitled “AI in biology and Medicine”. This series aims to capture a broad audience and promote cross institutional collaboration. Our expert speakers will give an overview and insight into particular AI/data science methods being developed in key areas of biology and medicine. We will have drinks and snacks following each seminar to facilitate exchange.

Angela Relógio, Medical School Hamburg MSH

For further details and hybrid links, please go to the webpage AI in Biology & Medicine

Im Rahmen der Reihe „Hinter den Bildern. Gespräche zu Kunst, Recht und Gesellschaft“

Derzeit macht generative KI im Wochentakt rasante Fortschritte, Systeme wie ChatGPT, Midjourney oder Suno bringen in Sekunden Bilder, Texte, Musik und Filme hervor. Während die KI-Schöpfungen selbst gemeinfrei sind, bedienen sich die Programme oft bei urheberrechtlich geschützten Werken. Diese Schieflage ist Stoff für heftige Konflikte zwischen Künstler:innen und Tech-Unternehmen und wirft die Frage auf, inwiefern das Urheberrecht die kreativen Leistungen Einzelner im KI-Zeitalter noch schützen kann. Der gerade in Kraft getretene „AI Act“, das weltweit erste Gesetz zur Regulierung von KI in der EU, spielt dabei eine wichtige Rolle und verändert die Situation. Stehen wir am Übergang in ein neues Zeitalter in der Kunst, in dem die menschliche Schöpfung hinter die technologische zurücktritt?

Darüber diskutiert Prof. Dr. Linda Kuschel, Juniorprofessorin für Bürgerliches Recht, Immaterialgüterrecht sowie Recht und Digitalisierung mit Julian van Dieken, Fotograf, Videoproduzent, Medienreferent und KI-Künstler und Julia Laatsch, Fotografin, Vorständin des Deutschen Fotorats und Beirätin des Berufsverbands FREELENS e.V.
Moderation: Ralf Schlüter, Kulturjournalist und Gründer der Agentur Kulturbotschaft

Eintritt frei. Anmeldung und weitere Informationen hier

Artificial Intelligence is transforming how we approach chemical research and synthesis. By teaching language models to understand and generate the language of chemistry, we have developed complementary AI systems that bridge the gap between computational design and experimental reality.

Our large language model system, ChemCrow, represents one of the first demonstrations of an AI system directly controlling robotic synthesis platforms, successfully executing the synthesis of compounds including organocatalysts and chromophores.

Complementing this, our small language model system, Saturn, currently the most sample-efficient molecular design algorithm, enables precise molecular generation with built-in synthesizability constraints. Saturn’s innovations include direct optimization against retrosynthetic predictions and integration of building block availability, ensuring that generated molecules are practically accessible.

Our work demonstrates how different scales of language models can work together to transform chemical research, from initial molecular design through to physical synthesis, potentially revolutionizing drug discovery, catalysis, and materials development.

As the planet faces accelerating environmental degradation and biodiversity loss, emerging technologies have an increasingly vital role to play in enhancing conservation efforts. Artificial intelligence (AI), in particular, is emerging as a powerful tool to address complex environmental challenges, from monitoring ecosystems and predicting habitat changes to combatting illegal wildlife trafficking. 

In this webinar, Professor Tshilidzi Marwala, United Nations Under-Secretary-General and Rector of the United Nations University (UNU), will outline the transformative potential of AI for biodiversity and conservation. He will examine how AI can support the ambitious targets of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework by enabling scalable, data-driven solutions that enhance our ability to understand and protect our ecosystems. 

Drawing on UNU’s global work at the intersection of AI and sustainability, Prof. Marwala will also reflect on the ethical, environmental, and equity-related challenges associated with AI, such as algorithmic bias, the digital divide, and its carbon footprint. Realising the promise of AI for biodiversity conservation will depend on our ability to govern it wisely, ensuring it serves as a force for equity, sustainability, and environmental stewardship.

Learning Objectives: 

By the end of this webinar, participants will have developed their ability to:

• Identify key facing global biodiversity and conservation efforts.
• Describe the potential applications and limitations of artificial intelligence in addressing these challenges.
• Analyse real-world case studies illustrating how AI is being used to support biodiversity monitoring and conservation.
• Evaluate the role of the United Nations University in advancing research and innovation at the intersection of AI, sustainability, and biodiversity.

Professor Ignacio Cofone, McGill University

The Hamburg Network for Artificial Intelligence and Law (NAIL) invites you to its next event. We are pleased to welcome Professor Ignacio Cofone from McGill University in Montreal, Canada. He presents his latest book in which he demonstrates why our legal system is unable to adequately protect our privacy in the reality of new data-driven technologies such as AI. The lecture is followed by a subsequent discussion on the topic. The event will be held in English.

The event will take place in person at the University of Hamburg, Faculty of Law, Rothenbaumchaussee 33, Room A125. No registration is required for this.

There is also the option of participating online. Please sign up by emailing nail@ile-hamburg.de.

Institutions

• Network for Artificial Intelligence and Law (NAIL)

Estimating the geographic range of a species from sparse observations is a challenging and important geospatial prediction problem. Given a set of locations where a species has been observed, the goal is to build a model to predict whether the species is present or absent at any location. This problem has a long history in ecology, but traditional methods struggle to take advantage of emerging large-scale crowdsourced datasets which can include tens of millions of observations of hundreds of thousands of species in addition to multi-modal image and text data. In this talk, I will present recent work from my group on deep learning-based solutions for estimating species’ ranges from incomplete data. I will also discuss some of the open challenges that exist in this space.  

Learning Objectives:  

1. Understand the capabilities of current deep learning methods for species range estimation.
2. Recognise the limitations of these models in the context of current open challenges in this space  

Nachdem wir bereits Midjourney und DALL-E vorgestellt haben, sprechen wir in dieser 30-minütigen Online-Schulung über eine weitere Text-zu-Bild AI-Anwendung: Leonardo.AI. Wir zeigen das Interface, geben einen Einblick in das Prompting (Textaufforderung) und wie wir damit zu guten Bildern gelangen sowie in die Einsatzmöglichkeiten im Hochschulkontext. 

Für die Teilnahme an dieser Schulung werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.

Die Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) und das Netzwerk Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL) stellen wegen des großen Bedarfs an KI-bezogenen Qualifizierungs- und Unterstützungsmaßnahmen vielfältige Angebote zur Verfügung.

Anmeldung hier

Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.

We’re excited to invite you to a workshop, where we’ll introduce the NHR Network for Artificial Intelligence  and the vast array of services available in Göttingen.
These services can complement your local compute resources. Whether you’re a researcher, academic, or student, this session will empower you to leverage these powerful computing resources and expert support for your work.

Just join us on Monday, 24.11.2025, 10 am - 12 pm online via zoom (Meeting ID: 622 7696 1715, Passcode: 86806475)

Agenda Overview:

* Introduction to the NHR Alliance: Learn about this key initiative and how it supports high-performance computing across Germany.
* Presentation on NHR-Nord@Göttingen: Explore the services provided by Göttingen’s computing center.
* Comprehensive Service Offerings: Discover the extensive services available to researchers, including tailored advice, training, and specialized computing resources.
* Explore Science Domains: Gain insights into the wide range of disciplines supported by the NHR centers.
* KISSKI AI Service Center: Learn about the cutting-edge infrastructure for sensitive and critical applications.
* Access to Computing Clusters: Get the details on how you can use these systems for your research.
* Wrap-up: Key takeaways and resources for getting started.

What is NHR? The National High-Performance Computing (NHR) program is an integral part of Germany’s HPC infrastructure, classified as a Tier 2 center. With nine NHR centers across Germany, NHR provides free access to high-performance computing resources and expert support for universities nationwide.

Es besteht ein immer größer werdender Bedarf an Videoinhalten und Video-Formaten für die unterschiedlichsten Distributionskanäle.

Bildoptimierung, Nachbearbeitung, Text-to-Video, Videotranskription, Übersetzungen und Untertitelerstellung sind dabei einige der zentralen Anforderungen an die Produktion und Postproduktion. Zeit- und kostenintensive, physische Dreharbeiten und tagelange Nachbearbeitung werden hingegen immer weniger nötig sein, um Videos mit hoher Skalierbarkeit zu erstellen.

Ist es jetzt schon möglich, Videos ohne Profi-Kenntnisse, allein durch Texteingabe auf KI-Generatoren- und Plattformen Videoinhalte zu erzeugen?

Wie können zukünftige Videoproduktionsprozesse skaliert und optimiert werden?
Inwieweit ist eine Automatisierung von Abläufen in der Videoproduktion sinnvoll?

Und wie groß sind die Effizienzpotenziale in der Anwendung von KI-Generatoren hinsichtlich der Produktionskosten, des zeitlichen Aufwands und der Komplexität? 
In dieser Online-Schulung werden KI-Generatoren für die Optimierung der Videoproduktion vorgestellt.

Anmeldung hier

Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.

The VISOR initiative is designed to strengthen interdisciplinary collaboration in AI research across Hamburg by fostering partnerships between PIs, enabling innovative projects, and preparing for major grant applications. This event will be a valuable platform to learn more about VISOR, the current call for projects, and how to get involved.

Prof. Luisa Lucie-Smith of UHH and Dr. Sebastian Götschel of TUHH will offer exciting insights into their research on ML in physics. Following the talks, PIs will have an opportunity to meet and network over lunch and learn how they can team up with other PIs to apply for the opportunities VISOR has to offer.

Participation (including lunch) is free, but registration is required. Registration deadline for in-person attendance: February 20. Remote (zoom-only) registration will be possible until the end of the event.

For further information and registration, please see the Indico page.

Institutions

• UHH
• TUHH

Unter dem Motto „Sozial. Intelligent. Kompetent.“ findet am 10. September 2024 die ViTeach-Online-Konferenz des VCRP, des MMKH und des ELAN.eV statt.

Die diesjährige Veranstaltung – mit Dr. Sandra Schön, Bob Blume, Wolfang Wichmann und vielen mehr – widmet sich den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI und sozialen Medien in der videobasierten Lehre. Soziale Medien bieten innovative und kreative Wege, Lerninhalte zu vermitteln und fördern gleichzeitig die Vernetzung und Interaktivität unter den Lernenden. Wir wollen dabei u.a. einen eingehenden Blick darauf werfen, wie Künstliche Intelligenz die Lehre ergänzen kann, ohne jedoch den Fokus von den grundlegenden Basiskompetenzen für die Erstellung von Lehr-Lernvideos zu verlieren.

Unsere Ziele bleiben beständig: Wir möchten Lehrende dabei unterstützen, Studierende auf ihrem Weg hin zu verantwortungsvollen und selbstbestimmten Menschen bestmöglich zu begleiten. Dabei stehen auch (aktuelle) gesellschaftliche Prozesse im Fokus.

Ob Sie bereits Erfahrung in der videobasierten Lehre haben oder einfach nur neugierig sind, wie soziale Medien und KI die Bildung transformieren können – unsere Veranstaltung bietet Ihnen wertvolle Erkenntnisse und Inspiration. Wir freuen uns auf Sie!

Institutions

• Virtueller Campus Rheinland-Pfalz

Die ViTeach 25 widmet sich am 23. September 2025 der Frage, wie videobasierte Lehre im digitalen Zeitalter zukunftsfähig, gemeinschaftlich und verantwortungsvoll gestaltet werden kann. Unter dem Motto „Intelligent. Kollaborativ. Verantwortungsvoll.“ nehmen wir zentrale Entwicklungen in den Blick, die Lehren und Lernen nachhaltig verändern – von KI-gestützten Tools über kollaborative Formate bis hin zu medienethischen Perspektiven.

In einer Zeit, in der Technologien wie Künstliche Intelligenz und Avatare rasant an Bedeutung gewinnen, stehen Lehrende vor neuen Chancen – aber auch Herausforderungen. Wie können solche Technologien sinnvoll in die Lehre eingebettet werden? Welche didaktischen Konzepte eignen sich für Video- oder Podcastformate? Und wie gehen wir verantwortungsvoll mit audiovisuellen Medien und personenbezogenen Daten um?

Die ViTeach 25 bietet ein vielfältiges Programm mit verschiedenen thematischen Tracks – u. a. zu KI & Avataren, (Video-)Podcasting, Technik, Didaktik und ethischen Fragestellungen. Ziel ist es, Räume für Austausch, Reflexion und Inspiration zu schaffen – praxisnah, kritisch und offen für neue Perspektiven.

Ganz gleich, ob Sie erste Schritte in der videobasierten Lehre unternehmen oder bereits erfahren sind: Die ViTeach 25 lädt Sie ein, sich gemeinsam mit anderen Lehrenden, Mediendidaktiker*innen und Technikinteressierten auszutauschen und die Zukunft der digitalen Lehre mitzugestalten.