large language models

Events

images/02_events/DH%20Lab%20WS.png#joomlaImage://local-images/02_events/DH Lab WS.png?width=800&height=300
Tuesday, February 3th 2026 | 12:00 - 14:00 p.m.

Potenziale ausbauen & Chancen nutzen: Der BITS SPACE der Uni Bielefeld als Beispiel für innovative Workspaces und Kreativräume an Hochschulen

DH-Lab der Bibliothek im Philturm (C2003)

Gastvortrag von Julia Katharina Saatkamp, Abteilungsleitung eLearning.Medien im Bielefelder IT-Servicezentrum (BITS) der Uni Bielefeld

Der BITS SPACE der Uni Bielefeld vereint verschiedene IT- und Medienservices des Bielefelder IT-Servicezentrums (BITS). Er bietet neben unterschiedlichen Medienräumen und Studios zu den Themen Podcast, Videoproduktion, XR und 3D-Druck auch moderne IT-Arbeitsplätze für Studierende sowie eine umfangreich ausgestattete Geräteausleihe. 
Der Beitrag liefert einen Einblick in die Konzeption des BITS SPACE als Servicebereich mit dem Anspruch zentrale IT- und Medieninfrastrukturen zukunftsorientiert, nachhaltig und bedarfsgerecht anzubieten. Wir möchten Sie einladen, nach dem Impulsvortrag mit uns in den Austausch zu treten.

Institutions
images/02_events/AI%20for%20good.png#joomlaImage://local-images/02_events/AI for good.png?width=800&height=300
Monday, March 31th 2025 | 16:00 - 17:00 p.m.

Teaching language models to speak chemistry: From design to synthesis

online

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.

Institution

  • AI for Good

Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg
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Universität Hamburg
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