EU-‘AI in Science’: So will Brüssel Forschung mit KI skalieren – jenseits von ‘Apply AI’

Forscher in Europa stehen vor einer Welle neuer Möglichkeiten. Die EU plant mit ihrer „AI in Science“-Strategie, Künstliche Intelligenz nicht nur als Werkzeug einzusetzen, sondern sie tief in den Forschungsprozess zu weben. Brüssel will damit die europäische Wissenschaft auf ein neues Level heben – skalierbar, effizient und offen für alle.

Stellen Sie sich vor, wie KI-Modelle riesige Datensätze durchforsten, Experimente vorhersagen und Entdeckungen in Medizin oder Klimaforschung vorantreiben. Doch es geht um mehr als schnelle Anwendungen. Die Strategie zielt auf stabile Strukturen ab: Von Fördermitteln über mächtige Rechner bis hin zu Plattformen, die Wissen teilen. In Zeiten globaler Konkurrenz sichert das Europa einen Platz an der Spitze.

Diese Initiative reagiert auf aktuelle Bedürfnisse. Mit Investitionen in Infrastruktur und Talente soll die EU-Forschungspolitik KI nutzen, um reale Probleme zu lösen. Im Folgenden schauen wir uns die Kernpunkte an: Welche Achsen formen die Förderung? Wie gewinnen Forscher Zugang zu Rechenpower? Und wie verknüpft sich alles mit dem Prinzip offener Wissenschaft? Die Antworten zeigen, dass der Weg zur Skalierung klar vorgezeichnet ist.

Die EU-Strategie „AI in Science“ ruht auf fünf klaren Säulen. Jede adressiert einen Baustein, der Forscher voranbringt. Zuerst geht es um den Ausbau von Kapazitäten. Hier investiert die EU in Tools und Methoden, die KI in Labore und Analysen bringen. Denken Sie an Projekte, die automatisierte Experimente ermöglichen – von der Biotechnologie bis zur Umweltforschung.

Der zweite Punkt betrifft den Zugang. Nicht jeder hat gleichermaßen Rechenleistung oder Daten parat. Die Strategie schafft Netzwerke, die diese Ressourcen teilen. Pilotprojekte erhalten ab 2026 rund 100 Mio. € aus dem Horizon Europe-Programm. Das umfasst Lab-Netzwerke in Agrar- und Klimawissenschaften, die KI nutzen, um Erträge zu optimieren oder Modelle zu verbessern.

„KI beschleunigt Entdeckungen, doch nur, wenn alle mitmachen können.“ – Aus der EU-Konsultation 2025

Talente sind der dritte Fokus. Die EU fördert Ausbildungen und Doktorandenprogramme, um Fachkräfte heranzuziehen. Initiativen wie Raise, ein virtuelles Institut, bieten Schulungen und Kooperationen. Governance kommt als vierter Aspekt hinzu: Richtlinien sorgen für ethische Nutzung und Integrität. Generative KI muss transparent sein, Bias vermeiden.

Schließlich geht es um Resilienz. Die Strategie stärkt Europa gegen Abhängigkeiten von US- oder chinesischen Technologien. Öffentliche Finanzierung priorisiert nicht-kommerzielle Forschung. Insgesamt fließen Milliarden in Programme wie Horizon Europe, das schon 2021-2022 über 14,7 Mrd. € für KI bereitstellte. Diese Achsen machen die Strategie zu einem Ganzen, das Skalierung ermöglicht.

Forscher profitieren direkt. Universitäten können Projekte einreichen, die KI in Peer-Reviews oder Datenanalysen einbinden. Die Konsultation mit 734 Beiträgen aus 43 Ländern hat gezeigt: Äquitable Mittel sind entscheidend. So entsteht eine inklusive Basis für Innovationen in Gesundheit und Umwelt.

Die Förderung vermeidet Streuung. Stattdessen bündelt sie Ressourcen in priorisierten Bereichen. Das reduziert Hürden und steigert Effizienz. Am Ende zählt: KI als Partner, nicht als Black Box. Diese Achsen legen den Grundstein für eine dynamische Forschung.

Rechenpower ist der Motor der KI-gestützten Forschung. Die EU setzt hier auf EuroHPC und den AI Continent Action Plan. Bis 2026 entstehen 13 AI-Factories, die Supercomputer mit KI optimieren. Die LUMI AI Factory in Finnland bietet kostenlosen Zugang zu Datasets und Rechnern für Startups und Universitäten.

Diese Zentren skalieren die Kapazitäten enorm. Partnerschaften mit NVIDIA liefern über 3.000 Exaflops Leistung – genug für komplexe Simulationen in Medizin oder Klimamodellen. In Frankreich und Deutschland entstehen Hubs wie HammerHAI, die Ingenieurwesen und Erdsysteme unterstützen. Horizon Europe pumpt 2025 400,5 Mio. € in Infrastrukturen, davon 52,5 Mio. € für KI-Bereitschaft.

Forscher greifen transnational zu. Das bedeutet: Ein Team in Italien kann Rechner in Polen nutzen, ohne eigene Hardware. Projekte wie Alice Recoque in Frankreich zielen auf Exascale-Computing ab, ideal für Gesundheitsforschung. Die EU will damit Souveränität sichern – weniger Abhängigkeit von externen Anbietern.

Solche Ressourcen machen Skalierung möglich. Früher brauchten Forscher Monate für Berechnungen; heute laufen sie parallel. Die EU plant jährlich 20 Mrd. € in KI zu stecken, um den Bedarf zu decken. Herausforderungen wie Energieverbrauch werden angegangen, mit Fokus auf grüne Rechner.

In der Praxis nutzen Institute diese Power für reale Anwendungen. In der Landwirtschaft hilft KI, Ernteerträge zu prognostizieren. Die Verteilung sorgt für Fairness: Kleinere Länder wie Bulgarien oder Slowenien bekommen eigene Hubs. So wird Recheninfrastruktur zu einem europäischen Asset.

Die Strategie integriert das nahtlos. Forscher beantragen Zugang über Plattformen, und Projekte laufen EU-weit. Das stärkt Kooperationen und treibt Fortschritt. Am Ende gewinnt die Wissenschaft an Tempo, ohne dass Kosten explodieren.

Open Science und KI ergänzen sich perfekt in der EU-Strategie. Die European Open Science Cloud (EOSC) wird mit KI-Tools erweitert, um Daten zugänglich zu machen. Projekte wie AI4EOSC integrieren Machine Learning in die Plattform, sodass Forscher FAIR-Daten – findbar, zugänglich, interoperabel, wiederverwendbar – nutzen können.

Generative KI findet hier Anwendung. Mit 37,5 Mio. € aus GenAI4EU entstehen Workflows für wissenschaftliche Analysen. In der Landwirtschaft erkennt KI Pflanzenkrankheiten anhand von Satellitenbildern. Die Schnittstelle zu Open Science sorgt dafür, dass Ergebnisse geteilt werden, nicht weggeschlossen.

„Offene Daten machen KI wirkungsvoll – und umgekehrt.“ – EU-Richtlinie zu FAIR-Prinzipien

Die Strategie fordert lebende Leitlinien für KI-Nutzung. Das umfasst ethische Standards und Transparenz. Projekte wie AI4LIFE bauen Modelle für Lebenswissenschaften, die frei verfügbar sind. So profitieren alle von Fortschritten in der Medizin oder Biologie.

Finanzierung unterstützt das. Horizon Europe gibt 15 Mio. € für KI-Bereitschaft in EOSC aus. Forscher laden Modelle hoch, teilen Datasets und kollaborieren. Das reduziert Duplikate und beschleunigt Entdeckungen. In der Praxis bedeutet das: Ein Modell für Krebsforschung wird EU-weit genutzt.

Herausforderungen wie Datenschutz werden gelöst. Die EU betont Souveränität: Daten bleiben in Europa. Schnittstellen zu Common European Data Spaces erleichtern den Austausch. Am Ende entsteht ein Ökosystem, wo KI Open Science antreibt und Wissen für alle zugänglich macht.

Universitäten spielen eine Schlüsselrolle. Sie implementieren Tools für automatisierte Datenkuratierung. Die Strategie fördert Schulungen, damit Teams KI in offene Prozesse einbinden. So wird Open Science lebendig und skalierbar.

Die Umsetzung der Strategie startet mit konkreten Schritten. Ab 2026 laufen Pilotnetzwerke, die KI in Labore bringen. Raise als zentrales Institut koordiniert Rechenzugriffe und Talentaustausch. Universitäten reichen Anträge ein, und Förderungen fließen über Horizon Europe.

Auswirkungen zeigen sich schnell. In der Gesundheitsforschung verkürzt KI Entwicklungszeiten. Doch Herausforderungen lauern: Finanzierung muss fair verteilt werden, damit nicht nur Großländer profitieren. Die EU adressiert das mit transnationalen Grants und Widening-Programmen für osteuropäische Staaten.

Ethik ist ein Knackpunkt. Generative KI birgt Risiken wie Bias oder Falschinformationen. Die Strategie setzt auf Monitoring und Richtlinien, die Integrität wahren. Forscher lernen, Modelle zu validieren, bevor sie Ergebnisse publizieren.

Internationale Kooperationen stärken die Position. Die EU verhandelt mit Partnern, teilt Best Practices. Innenpolitisch pushen Op-Eds für fokussierte Investitionen, statt Streuung. Der Competitiveness Fund mit 409 Mrd. € bietet Potenzial.

Forscher sehen Chancen: Mehr Effizienz, weniger Zeitverlust. Universitäten bauen AI-Strategien auf, integrieren Open Science. Die Umsetzung braucht Zeit, aber erste Erfolge motivieren. Am Ende balanciert die EU Innovation mit Verantwortung.

Monitoring ist essenziell. Jährliche Berichte tracken Fortschritte. Anpassungen sorgen für Flexibilität. So wird die Strategie zu einem Modell für nachhaltige KI-Forschung.

Die EU-Strategie „AI in Science“ schafft eine solide Basis für skalierbare Forschung. Förderachsen, Rechenressourcen und Open-Science-Verknüpfungen treiben Effizienz und Inklusion voran. Mit Investitionen in Piloten und Infrastrukturen positioniert sich Europa als Vorreiter.

Ethik und Fairness bleiben zentral, um Risiken zu managen. Forscher gewinnen Tools, die Entdeckungen beschleunigen. Die Initiative verbindet Kontinente und Disziplinen.

Insgesamt verspricht sie langfristigen Impact für Gesellschaft und Wissenschaft.