EVENTS

Artificial Intelligence and High-Performance Computing (HPC) are transforming the way we solve scientific and industrial problems—from automating data analysis to scaling simulations and enabling generative applications with Large Language Models (LLMs). This 5-day intensive workshop is designed to give you a foundational yet practical introduction to these technologies, equipping you with the skills to apply them in real-world settings.

Through a combination of hands-on tutorials, interactive lectures, and expert-led sessions, you’ll gain a working knowledge of deep learning, HPC systems, and scalable model training. Whether you’re new to AI workflows or looking to bring large-scale computing into your domain, this workshop will empower you with tools and understanding you can apply immediately.

What You’ll Learn

How to Apply:
Spots are limited to 20 seats. Apply early to secure your place! The registration deadline is October 24, 2025. If accepted, you will be notified end of October 2025.

Register here

Die Veranstaltung richtet sich an alle, die bereits neue, KI-basierte Technologien nutzen oder nutzen möchten. Einerseits besteht natürlich der Wunsch, möglichst gut trainierte Systeme zu verwenden, andererseits müssen sensible Informationen und (Geschäfts-)Geheimnisse gewahrt bleiben. Wir zeigen, worauf zu achten ist. 

Vorläufiges Programm:

• Geheimnisschutz im digitalen Zeitalter – Was das GeschGehG verlangt 
  RA Björn Joachim, AdvInno GmbH 
• Wenn KI zu viel weiß – Risiken unbeabsichtigter Offenbarung
  Dr. Anna-Lena Hansen, Bereich Technologietransfer an der CAU Kiel 
• Wenn sensible Daten in falsche Hände geraten – was dann Herr Kommissar?
  Sönke Rasmussen, Polizei Hamburg 
• Sensible Daten schützen – Praktische Maßnahmen für KI-Anwendungen
  Dr. Marius Biedebach, Digital Transformation Manager, Stern-Wywiol Gruppe 

Institutions

• KI.SH
• ARIC
• Innovations- und Patent-Centrum
• IKS Hamburg

• UHH

Recent advances in machine learning have revolutionized dynamical modeling, yet AI weather and climate models often suffer from instability and unphysical drift when integrated over long timescales. This talk unifies three complementary works addressing this challenge. First, we present a theoretical eigenanalysis of neural autoregressive models that establishes a semi-empirical framework linking inference-time stability to the spectrum of the model’s Jacobian. This analysis reveals how integration-constrained architectures suppress unstable eigenmodes and enable predictable error growth. Building on this foundation, we identify spectral bias—a universal tendency of deep networks to under-represent high-wavenumber dynamics—as the root cause of instability in AI weather models. We demonstrate how higher-order integration schemes and spectral regularization, implemented in the FouRKS framework, mitigate this bias and produce century-scale stable emulations of turbulent flows. Finally, we translate these theoretical insights into practice with LUCIE-3D, a data-driven climate emulator trained on reanalysis data that captures forced responses to CO₂, reproduces stratospheric cooling and surface warming, and remains computationally efficient. Together, these results chart a rigorous pathway from mathematical theory to physically consistent AI climate models capable of stable, interpretable, and trustworthy long-term Earth-system emulation.

Institutions

• AI for Good

In dieser 30-minütigen Online-Schulung erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz die Musikproduktion revolutioniert. Sie erhalten eine grundlegende Einführung in die Möglichkeiten von KI-Tools für die Musikproduktion und Soundgenerierung.

Wir stellen Ihnen die gängigsten und benutzerfreundlichsten KI-Tools zur Musik- und Soundgenerierung vor, damit Sie selbst kreativ werden können – ohne musikalische Vorkenntnisse!

Diese Schulung ist speziell für Einsteiger*innen konzipiert, die wenig bis keine Erfahrung mit Musikproduktion oder KI haben.

Anmeldung hier

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

Join us for an engaging 4-day workshop where you’ll bring your own volumetric datasets to life through 3D visualization. We’ll start with impulse sessions on topics like volumetric rendering, mesh processing, and browser visualization. Then, with support from our experts, you’ll apply these techniques directly to your data. Along the way, you’ll work with tools like Fiji, VTK, Blender, and Neuroglancer, and programming skills will be helpful to get the most out of the experience. The workshop wraps up with a gathering where you’ll share your visualizations and experiences.

Learning goals here

Prerequisites

Participants should apply with a 3D dataset they wish to visualize during the workshop. Please ensure your dataset is publicly accessible and provide a link to it when applying, along with a brief description of its context. Basic programming skills—especially in Python (see “First steps in Python”) — are recommended for engaging with tools and scripting tasks we’ll cover.

An diesem Abend werden sich die Fanny Mendelssohn Artists mit den Möglichkeiten der KI in der Musik auseinandersetzen unter der thematischen Überschrift Vier Jahreszeiten. Mit seinem Werk 4 Seasons for Hasty People stellt Mathias Rehfeldt die klassische Programmmusik auf den Kopf – und die Frage nach Kreativität in Zeiten künstlicher Intelligenz ins Zentrum.

Während Vivaldis berühmter Zyklus der Jahreszeiten rund 45 Minuten dauert, durchläuft Rehfeldt Frühling, Sommer, Herbst und Winter in nur wenigen Minuten – verdichtet, zugespitzt und mit einem Augenzwinkern an eine Gegenwart, in der alles immer schneller gehen muss.

Das Besondere: Das Werk steht im direkten Vergleich zu einer Komposition, die nicht von einem Menschen stammt, sondern von einer künstlichen Intelligenz. Beide Werke werden anonym vom selben Ensemble präsentiert – das Publikum hört und entscheidet: Wer ist Mensch? Wer ist Maschine?

Rehfeldt nutzt dieses Setting nicht nur für ein musikalisches Experiment, sondern für eine Auseinandersetzung mit der künstlerischen Realität der allerneuesten Gegenwart: Was ist Originalität? Was ist Emotion? Und wie verändert sich unser Bild von Kreativität, wenn Maschinen beginnen, Kunst zu produzieren?

Bereits seit 2015 zeichnet der Fanny Mendelssohn Förderpreis junge Klassik Künstler:innen aus – dabei bewertet der international renommierte Preis nicht nur die technische Virtuosität der Bewerber:innen, sondern legt besonderen Wert auf innovative Konzepte und visionäres Gestalten. Den jungen Talenten wird bei ihren musikalischen Projekten absoluter Freiraum gelassen. So zeigt auch das »Festival der Preisträger«, das nun bereits zum siebten Mal im Kleinen Saal der Elbphilharmonie stattfindet, die künstlerische Kreativität und das außerordentliche Talent der Fanny Mendelssohn Artists.

Institutions

• Elbphilharmonie
• Oscar und Vera-Ritter Stiftung
• Fanny Mendelssohn Förderpreis e.V.

Working with data, code, images, or metadata? Then don’t miss the virtual roadshow hosted by the five Helmholtz Information and Data Science platforms – designed to connect you with the right resources that can elevate your research.

Whether you’re just starting your career or leading your own lab, each platform offers specialized support to meet your needs for free.

What’s in store:

• Fast-track introductions – Hear a short, dynamic overview of each platform’s focus and strengths.
• Interactive breakouts – Talk directly with platform representatives and explore tools, resources, and expertise that can boost your research.

Despite the huge success of foundation models across fields, they still suffer from hallucinations and can produce physically inconsistent outputs. To leverage foundation models for climate science, it is critical to integrate first principles and physical laws to the learning and reasoning of these models.  In this talk, I will discuss our on-going effort to ground foundation models, including diffusion models and large language models for climate science. In particular, I will discuss dynamics-informed diffusion models for emulating complex fluids and an adaptive framework for LLM agents to use scientific tools. I will demonstrate the use cases of our methods on building an autonomous LLM agent as a climate co-scientist.

Learning Objectives:

By the end of this session, participants will be able to:

• Identify the limitations of current foundation models in climate science.
• Understand how integrating first principles and physical laws can ground diffusion models and LLMs for reliable scientific use.
• Recognize emerging applications of autonomous LLM agents as climate co-scientists for simulation, reasoning, and tool use.

Institutions

• AI for Good

Institutions

• UHH

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.

Do robots need creativity in problem solving? Physical AI is a type of AI that enables robots to perceive and interact with a physical world. Early physical AI models follow the sense-plan-act framework where robots make decisions dominantly based on sensed information. While sensing is crucial for understanding the current physical environments, this paradigm of physical AI is fundamentally limited to support general tasks where humans solve problems creatively based on not only what they can observe now but also various predictions of the unseen spatiotemporal and social contexts, that is, seeing around corners. In this talk, I will illustrate why robots without creativity can fail to fulfill even simple goals and how we develop creative physical AI. 

If equipped with creative physical AI, can such robots promote human creativity as in creating arts? Generative AI has brought us numerous types of convenience in the digital art world. To create artifacts in the real world, creative physical AI is needed, for instance, to preserve traditional craftsmanship such as wood carving or claymation, which faces declining participation due to its labor-intensive nature. More broadly, our innovations in creative physical AI aim to encourage people to participate in more creative activities such as educational and therapeutic art sessions. I would like to invite the audience to think about how we can use technologies to promote human creativity for the next generation.

Institutions

• AI for Good

Institutions

We are calling in all AI enthusiasts in Hamburg. Let's talk and exchange thoughts and ideas!

Meet other AI and tech enthusiasts at our well-established AI Meetup, bringing together the Hamburg AI scene for more than three years. Join us for the AI Mix & Mingle at Sofabar, where you can chat casually, exchange ideas, or discuss your AI projects. There are no presentations—the focus is on networking and open conversation.

While your registration is not mandatory, it is appreciated. You would make our reporting easier if you sign up on Eventbrite. But feel free to drop by spontaneously, too, to connect with us and others, build networks, and dive into interesting conversations about AI and beyond!

We are lookimg forward to seeing you there!
For any questions, comments, or feedback, please email us at: cm@aric-hamburg.de
More information on our website: [https://aric-hamburg.de/veranstaltungen/ai-mix-mingle

Institutions

• Artificial Intelligence Center Hamburg (ARIC) e.V.

Gastworkshop mit Prof. Dr. Julian Schröter, LMU München

Der anwendungsorientierte Workshop führt mit der Bibliothek „Stylo“ in „R“ sowie anhand ausgewählter Korpora von Novellen des 19. Jahrhunderts und Heftromanen des 20. Jahrhunderts in die stilometrische Korpusanalyse ein. Er richtet sich an Interessierte aus geistes-, kultur- und sozialwissenschaftlichen Fächern. Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, aber kein Nachteil! Im Mittelpunkt stehen praxisorientierte Gruppenarbeiten, in denen literaturwissenschaftliche Fragestellungen – etwa zur stilistischen Vorbildfunktion einzelner Werke – explorativ untersucht werden. Ein theoretischer Impuls verknüpft Stilometrie als quantitatives Verfahren mit hermeneutischen Ansätzen und erläutert ihre methodischen Grundlagen. Die Textkorpora werden bereitgestellt, für die Teilnahme ist ein Zugang zum JupyterLab der UHH (https://code.min.uni-hamburg.de/hub; mit üblicher B-Kennung nutzbar) vonnöten. Sollten Sie Schwierigkeiten mit dem Login haben oder eine Kurzzeitkennung für den Zugang benötigen, melden Sie sich bitte rechtzeitig im Vorfeld bei digitale.gw@uni-hamburg.de

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

The Helmholtz Career Day for Data Science is the conference to kick-start your career in Data Science and IT at Helmholtz!

Join the virtual Career Day on November 26 and experience the exciting conference program with renowned speakers. Learn about different Data Science and IT career fields and meet Helmholtz employers and partners. 

The career day is your opportunity to learn about career paths with impact from data scientists and IT experts in exciting talks during the conference program.

You can also meet with data scientists and IT experts from Helmholtz Centers and our Information & Data Science Research Schools throughout Germany and international partner institutions in direct video chats in our networking sessions and expo area.

The event will take place online.

Institutions

• UHH

Despite significant advances in AI, robots still struggle with tasks involving physical interaction. Robots can easily beat humans at board games such as Chess or Go but struggle to skillfully move the game pieces by themselves (the part of the task that humans subconsciously succeed in). Learning manipulation skills is both hard and fascinating because the movements and behaviors to acquire are tightly connected to our physical world and to embodied forms of intelligence.

I will present an overview of representations and learning approaches to help robots acquire manipulation skills by imitation and self-refinement. I will present the advantages of targeting a frugal learning approach, where the term “frugality” has two goals: 1) learning manipulation skills from only few demonstrations or exploration trials; and 2) learning only the components of the skill that really need to be learned.

Toward this goal, I will emphasize the roles of geometry, manifolds, implicit shape representations and distance fields as inductive biases to facilitate human-guided manipulation skill acquisition. I will also show how ergodic control can provide a mathematical framework to generate exploration and coverage movement behaviors, which can be exploited by robots as a way to cope with uncertainty in sensing, proprioception and motor control.

Institutions

• AI for Good

Sie haben Sprachaufnahmen für einen Podcast gemacht, sind aber mit der Tonqualität nicht zufrieden? Es sind Störgeräusche zu hören, die entfernt werden müssen? Oder Sie möchten ein Transkript Ihrer Sprachaufnahme erstellen?

Diese 30-minütige Online-Schulung gibt Ihnen einen schnellen Überblick über die Möglichkeiten, Podcast-Aufnahmen mit Hilfe von KI innerhalb von Audacity zu bearbeiten.

Lernen Sie die kostenlosen KI-Tools kennen, die Sie direkt in Audacity einsetzen können und die Ihnen in Zukunft helfen werden, Ihre Aufnahmen mit wenig Einarbeitungszeit zu optimieren und für die Veröffentlichung vorzubereiten.

Grundkenntnisse in Audacity sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Schwerpunkte sind:

• Implementierung der KI-Tools in Audacity
• Erstellung eines Transkripts aus einer Sprachaufnahme
• Entfernung von Störgeräuschen
• Verbesserung der Audioqualität bestehender Sprachaufnahmen

Anmeldung hier

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

Prof. Dr. Edyta Jurkiewicz-Rohrbacher, Institut für Slavistik

Frühstücken und dabei Sketch Engine kennen lernen – ein einfach zu bedienendes Werkzeug, das sich besonders gut für die Analyse großer Textmengen eignet, beispielsweise in der Linguistik, Literaturwissenschaft oder Geschichtswissenschaft. Die Analysen, die auf der Häufigkeit von Lemmata und Wortformen basieren, erlauben es, typische Ausdrücke für bestimmte Texte oder ihre Autorschaft zu entdecken. Der Workshop soll einen leichten Einstieg in die Arbeit mit Sketch Engine ermöglichen und einen Überblick über dessen Funktionalitäten geben. Sketch Engine kann von Studierenden und Mitarbeitenden der Universität Hamburg kostenlos genutzt werden.

Vorbereitung (fakultativ): Zusätzlich zu den Knabbereien kann eine Sammlung von Texten in elektronischem Format (z. B. .txt, .docx, .pdf), die man in eigener Forschung oder eigenem Studium nutzt, mitgebracht werden. Es können zum Beispiel die gesammelten Werke eines Autors, eigene oder studentische Hausarbeiten oder Webadressen von Artikeln zu einem für Teilnehmende relevanten Thema sein. Bitte bringen Sie Ihren eigenen Laptop mit. Für Kaffee und Tee wird gesorgt!

In dieser 30-minütigen Online-Schulung geben wir Ihnen einen Überblick darüber, wie Sie mithilfe von KI-Tools Ihren eigenen digitalen Zwilling - einen Avatar - erstellen und für Ihren videobasierten Unterricht nutzen können.

Die Gestaltung von Lehrvideos mit einem Avatar, der mit Hilfe von KI-Tools erstellt wurde, kann eine effektive Methode sein, um automatisiert ansprechende und personalisierte Lerninhalte zu erstellen.

Diese Online-Schulung ist ideal für Einsteiger/innen, die sich mit der Erstellung von digitalen Zwillingen vertraut machen möchten.

Anmeldung hier

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

Climate variability and weather extremes pose profound challenges for prediction, preparedness, and resilience. Traditional approaches often rely on predefined indices or supervised learning methods, which can overlook unexpected patterns or reinforce biases inherent in labeled datasets. This keynote explores how unsupervised learning techniques can uncover hidden patterns in high-dimensional climate data. I will highlight recent innovations that adapt established methods to reveal properties not captured by conventional architectures, offering new perspectives on modes of variability and extreme events. For instance, a knowledge-guided autoencoder can disentangle distinct Pacific climate modes with differing spectral signatures, while a custom hyperparameter search can optimize self-organizing maps to produce smooth, interpretable pathways among weather regimes. Together, these advances help uncover processes and mechanisms that may underlie established climate and weather phenomena. Ultimately, unsupervised learning provides a powerful lens for scientific discovery, with implications for understanding, prediction, and decision-making in a changing climate.

Institutions

• AI for Good

Dr. Jonas Müller-Laackman, Staats- und Universitätsbibliothek

Bei kreativen Arbeiten geht dem finalen Produkt in der Regel eine Vielzahl von Arbeitsversionen voraus, seien es Skizzen, Ideen, ein erster Entwurf, oder die zahlreichen Varianten an Text, die in einem Begutachtungsprozess entstehen. Um dabei nicht den Überblick zu verlieren, ist ein gutes Selbstmanagement eine wichtige Voraussetzung. Dabei kann ein Konzept aus der Softwareentwicklung helfen, das sich in einigen Disziplinen und im Forschungsdatenmanagement bereits fest etabliert hat: Die Versionskontrolle oder das “Versionieren”. Im Workshop lernen Sie zunächst die Grundlagen der Versionierung und ihre praktische Umsetzung im wissenschaftlichen Arbeiten. Anschließend werden Sie erste Schritte in der Versionierungssoftware Git gehen, die Basisfunktionen von Git erlernen, und erfahren, wie man Git allein oder mit Kolleg:innen zur Zusammenarbeit nutzen kann. Ziel des Workshops ist es, eine theoretische und praktische Grundlage zu entwickeln, die bereits im Alltag eingesetzt werden kann. Darüber hinaus ist es möglich, weitergehende Perspektiven auf fortgeschrittene Funktionen wie Branches, Forks und den Umgang mit Konflikten zu erhalten. Technische Vorkenntnisse sind nicht vonnöten. Bitte bringen Sie Ihren eigenen Laptop mit, auf dem Sie zuvor Git (https://git-scm.com/downloads) installiert haben. Ein Zugang zum GitLab (https://gitlab.rrz.uni-hamburg.de/) der UHH sollte zudem bestehen.

Institutions

• UHH

Prof. Dr. Heike Zinsmeister, Institut für Germanistik

Unter dem Motto „KI, wie geht das?“ bieten wir für alle Interessierten eine Einführung in die Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und Co. Anschließend werden wir UHHGPT gemeinsam ausprobieren und den Einsatz anhand von konkreten Szenarien für die geisteswissenschaftliche Lehre, das Studium und die Forschung erkunden. Technische Vorkenntnisse sind nicht notwendig, bitte bringen Sie Ihren eigenen Laptop mit.

Anmeldung an: digitale.gw@uni-hamburg.de

Institutions

• UHH

Das KI-Interface HAWKI von der Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst Hildesheim/Holzminden/Göttingen (HAWK) zeigt, wie Open-Source-KI-Technologie im Bildungsbereich praktisch und datenschutzkonform eingesetzt werden kann. So bauen beispielsweise UHHGPT der Universität Hamburg und der Chatbot "TUKI" der TU Hamburg auf HAWKI auf und stehen dort allen Mitgliedern der Universität zu Verfügung. Die HfMT Hamburg verfügt über einen eigenen Chatbot "Frag Wolfgang", der auf ChatGPT-4 Turbo beruht.

In dieser 30-minütigen Online-Schulung lernen Sie das KI-Interface HAWKI kurz kennen und erhalten einen praxisnahen Einblick in die Anwendung und Einsatzmöglichkeiten im Hochschulkontext. 

Dabei werden sowohl Chancen als auch Herausforderungen aufgezeigt, um einen praxisnahen Umgang mit HAWKI zu ermöglichen. 

Vorkenntnisse werden nicht benötigt.

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.

This is a global startup pitching session to find the most promising solutions using AI to address challenges in the healthcare sector. The competition is open to any innovative startups using artificial intelligence, machine learning, and advanced algorithms to improve the access and affordability of healthcare services around the world. It focuses on AI for global health improvement, making AI solutions accessible and impactful across diverse health systems, particularly in low-resource settings and through integration into existing healthcare systems.

Benefits for startups

The Winner of the session receives:     

• AI for Good Innovation Factory Grand Finale ticket at the AI for Good Global Summit 2026 
• Speaker Pass to attend the AI for Good Global Summit 2026 
• Startup pod at the AI for Good Global Summit 2026  
• Pitching opportunity in the Frontier Stage at the AI for Good Global Summit 2026 
• Exclusive access to the AI for Good Innovation Factory Startup Accelerator Programme 2026   
• Featured startup in the Innovation Factory Exhibition on the AI for Good Neural Network     
• Exclusive follow-up mentoring from judges after the session
• Exclusive access to AI for Good Innovation Factory Alumni Network
• Networking opportunities with the UN and other potential business partners 

Institutions

• AI for Good

The International Conference on Computational Science is an annual conference that brings together researchers and scientists from mathematics and computer science as basic computing disciplines, as well as from other various application areas, who are pioneering computational methods in sciences such as physics, chemistry, life sciences, and engineering, as well as in arts and humanitarian fields, to discuss problems and solutions in the area, identify new issues, and shape future directions for research.

ICCS 2026 in Hamburg, Germany will be the twenty-sixth edition in this series of highly successful conferences.

The conference theme for this year is “At the Forefront of Science through Computation and Data”.

This conference will be a unique event focusing on recent developments in: scalable scientific algorithms; advanced software tools; computational grids; advanced numerical methods; and novel application areas. These innovative novel models, algorithms and tools drive new science through efficient application in areas such as physical systems, computational and systems biology, environmental systems, finance, and others.

This Dagstuhl Seminar seeks to ignite a focused dialogue on the strategic positioning and practical implementation of digital transformation in scientific research. Central to our discussion will be the role of Digital Centers or Hubs as flagship components of modern research infrastructure and the significance of Research Software Engineering (RSE) and Research Data Management (RDM) as essential enablers of their success.

The seminar's guiding question is: How can digital transformation be effectively embedded in the research landscape? Should it be steered centrally via comprehensive digital centers or emerge through decentralized, institution-driven initiatives? We will explore the strengths, limitations, and potential synergies of both models, with the goal of deriving actionable insights for sustainable digital infrastructure strategies.

Another focus is on the tension between disciplinary specificity and transdisciplinarity: Should digital competence centers closely align with specific research domains, or should they work across disciplines to foster collaboration and shared innovation? Understanding this balance is crucial for building effective, scalable digital ecosystems across institutions and research communities.

For more information please read here

Institutions

• Indiana University - Bloomington, US
• Universität Kiel, DE
• Universität Innsbruck, AT
• HCDS, Universität Hamburg, DE