EVENTS

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.

Next talk in the Informatik-Kolloquium of the Department of Informatics at the University of Hamburg!
We have Prof. Dr. Fabian Kern, the Head of the Research Group Machine Learning in Bioinformatics here at the University of Hamburg, who will hold their inaugural lecture next Monday, December 8th. After the lecture, Prof. Dr. Kern welcomes all attendees to a reception.

Institution

• UHH

Earth system science increasingly relies on machine learning to analyze complex, multivariate, and spatiotemporal data. However, the validity of these models critically depends on the assumption that training and deployment data share similar statistical properties – a condition often violated in real-world environmental applications. This presentation addresses the risks associated with non-stationary training data distributions, arising from climate change, evolving land use, or sensor shifts over time. We show how such distribution shifts can lead to degraded model performance, biased predictions, and misleading scientific conclusions. Through different examples, we illustrate the mechanisms and consequences of non-stationarity. We then discuss methodological solutions, including domain adaptation, continual learning, and uncertainty quantification techniques, that help mitigate these effects and improve model robustness. By combining insights from machine learning and earth system science, this talk aims to foster awareness of distributional risks and promote the development of adaptive, interpretable, and trustworthy models for understanding and predicting Earth’s dynamic systems.

Institutions

• AI for Good

Die KI-Verordnung (KI-VO) ist ein Prestigeprojekt der EU. Es ist zu erwarten, dass das groß angelegte Regulierungsvorhaben die Verbreitung und den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Union und über ihre Grenzen hinaus erheblich beeinflussen wird.

In diesem Workshop wollen wir die Inhalte der KI-Verordnung, die Bezüge zum Urheber- und Datenschutzrecht, die Bezüge zu OpenData und insbesondere für (öffentliche) Hochschulen relevante Bezüge herausarbeiten.

Die Teilnehmenden sind eingeladen, vorab ggf. eigene Fragen/Fälle vorzubereiten und bei Interesse im Workshop vorzutragen.

Schwerpunkte sind:

• KI-Verordnung bzw. AI-Act
• DSGVO
• UrhG

Dirk Feuchter from Karlsruhe Institute of Technology (KIT) will join us at the HiRSE Seminar Series to talk about “Before Distributing Research Software - Impulses from an RSE&TTO-Perspective”

Before distributing research software, several considerations arise from both Research Software Engineering (RSE) and Technology Transfer Office (TTO) perspective. This talk addresses scenarios where RSEs approach the TTO to exploit and license RSE’s software to industry partners, spin-offs, or to explore via open-source business models. Let us outline the minimum requirements for a license-compliant software distribution and discuss whether RSEs can proactively collaborate on these preparations. Drawing on a common contribution to deRSE25, initial lessons learned will be shared, including essential information for source code files and tools such as Reuse and Fossology that might support for compliance. Finally, we highlight how to deal with emerging regulations like the Cyber Resilience Act or the new Product Liability Directive. The seminar is intended to encourage discussion on integrating compliance tools into development workflows to enhance sustainability and value of our research software developments.

The announcement and connection details are posted here:

• HiRSE-internal HiRSE Mattermorst channel,
• HIFIS Mattermost channel,
• Helmholtz Open Science Mattermost channel,
• FZJ-internal #rse Rocket.Chat channel,
• de-RSE mailing list and de-RSE Mattermost channel,
• Helmholtz Open Science Pro Mailinglist,
• RSE mailing lists of the HiRSE partners (if any).

If you are unable to join via one of these channels please email hirse@fz-juelich.de.

Institutions

• Helmholtz Platform for Research Software Engineering - Preparatory Study

Mit der zunehmenden Bedeutung der Digitalisierung und insbesondere der Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) wachsen die Anforderungen an die verantwortungsvolle Entwicklung solcher Systeme. Informatikerinnen und Informatiker sind hier besonders in der Pflicht. Die EU hat mit dem AI Act das weltweit erste Gesetz zum verantwortungsvollen Einsatz von KI erlassen und dafür sowohl Lob als auch Kritik geerntet. Im Kern der KI-Verordnung werden vier Risikoklassen definiert und zusätzlich Regeln für den Einsatz von sogenannten General Purpose AI (GPAI) models definiert, wie sie etwa in großen Sprachmodellen wie ChatGPT, Gemini oder spezialisierten KI-Modellen etwa zur Bilderzeugung wie Midjourney oder DALL-E eingesetzt werden. Der Vortrag wird der Frage nachgehen, wie berufsethische Grundsätze für den verantwortungsvollen Umgang mit Hochrisiko-Anwendungen und sicherheitskritischen Systemen, Dual-Use und militärischen Einsatzszenarien aussehen könnten. An einigen Fallbeispielen (Drohnen, KI-Einsatz bei Cyberangriffen, Online-Marketing) wird gezeigt, wie schwierig die Abgrenzung zwischen den verschiedenen Risikoklassen ist, wie sie vom AI Act definiert werden.

Vortrag: Prof. Dr. Hannes Federrath, Universität Hamburg, Fachbereich Informatik

Der Eintritt zur Veranstaltung ist frei. Für die Teilnahme vor Ort ist eine Anmeldung erforderlich unter https://cloud.adwhh.de/index.php/apps/forms/s/EZ6xAa9PEfGLgGnmLLsJSRLG. Sie erhalten von uns eine Bestätigung.

Mit dem schlagartigen Aufkommen von KI-Generatoren für unterschiedlichste Medienformen seit Ende 2022 stehen Hochschulen hinsichtlich ihrer Lehre und ihrer digitalen Prüfungsumsetzung enormen Möglichkeiten aber auch Herausforderungen gegenüber. Neben Fragen des Urheberrechts und des Datenschutzes ist insbesondere der Bereich des Prüfungsrechts von diesen Entwicklungen betroffen und es bedarf geeigneter Maßnahmen für einen konstruktiven Umgang mit dieser technologischen Revolution.

Dabei stellt sich vor allem auch die Frage: Können per KI-Generator erstellte Texte und Medieninhalte überhaupt als künstlich generierte Inhalte erkannt und detektiert werden? Und wenn ja, wie verlässlich sind die Ergebnisse von KI-Detektoren und wie lassen sich diese im Prüfungsrecht berücksichtigen? Auch ergibt sich bei solch rasanten Technologieentwicklungen immer die Notwendigkeit einer staatlichen Regulierung, wie sie im Zuge des EU AI-Act beabsichtigt wird. Welche Implikationen bringt diese Regulierung allgemein und speziell für den Hochschulbereich mit sich?

Diesen und weiteren Fragen wollen wir uns im Rahmen dieses Workshops annähern und anschließend gemeinsam mit allen Teilnehmenden vertiefend darüber diskutieren.

Schwerpunkte sind:

• KI-VO-E bzw. AI-Act (Entwurf)
• Hochschulgesetze (der Länder, insbesondere Hamburg)
• Studien- und Prüfungsordnungen

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.

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.

Institutions

• UHH

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.

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

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.

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.

Cyber-physical systems are required to adapt to changing demands, often experience architectural changes over their lifetime, and generate a heterogeneous set of data. All of this leads to significant demands on monitoring and control software. This conference focuses on aspects of machine learning and related domains, such as predictive maintenance, self-optimization, fault diagnosis, re-planning, and reconfiguration. To build intelligent cyber-physical systems close cooperation between AI-research and industrial engineering is necessary. To facilitate such an exchange is the goal of this conference.

Register here: Registration

The 9th Machine Learning for Cyber Physical Systems (ML4CPS) conference offers researchers and users from various fields an exchange platform. The conference will take place March 2026, 19th till 20th at the Fraunhofer Forum in Berlin. Hosts are Fraunhofer IOSB, Helmut Schmidt University, Hamburg University of Technology, and the Chair of Production Engineering of E-Mobility Components (PEM) of RWTH Aachen.

In this year’s edition of the conference we also encourage submission of contributions from industry detailing scientific problems they encounter. To contribute, an extended abstract of a maximum of one page is required and must be submitted through the conference portal.

Institutions

• Fraunhofer IOSB
• Helmut-Schmidt-Universität Hamburg
• RWTH Aachen
• Hamburg University of Technology (TUHH)

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!

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More information on our website: [https://aric-hamburg.de/veranstaltungen/ai-mix-mingle

Institutions

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

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