Am 27. November 2025 organisierte das Netzwerk INDIGO im Rahmen des KI Campus Ostbayern den „AI-Talk für Promovierende“.
Die anwesenden 20 Teilnehmenden hatten die Möglichkeit, Einblicke in innovative Anwendungen und Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu bekommen und sich untereinander zu vernetzen.
Das Format richtet sich primär an die Promovierenden der ostbayerischen Hochschulen, die aktuell an ihrer Promotion im Bereich der künstlichen Intelligenz arbeiten. In der Veranstaltung am 27. November 2025 wurden nach einer kurzen Vorstellung der Kooperationsplattform des KI Campus Ostbayern zunächst vier aktuelle KI-Promotionsprojekte präsentiert.
Im Rahmen des AI-Talks fanden sich Interessierte an der OTH-Regensburg ein, um Einblicke in vier Dissertationsprojekte zu bekommen und sich in einem Vernetzungsformat austauschen zu können.
Saskia Schmid (DIWAG & OTH Amberg-Weiden) führte in ihr Forschungsthema „Human-AI Collaboration in the Age of AI Agents: Transforming Professional Role Identity in Organizations“ ein. Sie legte dar, wie KI-Agenten als „digitale Kollegen“ nicht nur Arbeitsprozesse verändern, sondern auch die berufliche Identität von Mitarbeitenden prägen. Im Fokus stand die Frage, ob KI-Agenten als Bedrohung, Erweiterung oder Chance wahrgenommen wird – mit Implikationen für die zukünftige Arbeitsplatzgestaltung.
Michael Nieberl (HAW Landshut) stellte eine Sobol-basierte Analyse-Pipeline zur Identifikation dateninduzierter Schwachstellen in Objekterkennungsmodellen der Fertigungsindustrie vor. Sein Ansatz verbindet gezielte Bildmanipulation mit Sobol-Sensitivitätsanalysen, um datenbezogene Fehlerquellen in KI-Systemen messbar zu machen.
Nico Hambauer (Universität Regensburg) hinterfragte in seinem Vortrag „Bridging Performance and Explainability: Novel Machine Learning Models, New Evidence“ den vermeintlichen Zielkonflikt zwischen Leistung und Nachvollziehbarkeit von ML-Modellen. Seine Arbeit zeigt, dass moderne, intrinsisch erklärbare Modelle (etwa für Finanz- oder Gesundheitsdaten) diesen Kompromiss überwinden können.
Schließlich referierte Ahmad Alsheikh (TH Deggendorf & Krones AG) über den Ansatz eines Hybrid Neural Operator Frameworks, das Schwappverhalten in Flüssigkeitsabfüllanlagen über einen langen Zeitraum vorhersagt. Sein Framework reduziert den Rechenaufwand gegenüber klassischer Simulation deutlich und bietet eine vielversprechende Lösungsansatz für eine zuverlässige Vorhersage von Schwappbewegungen in industriellen Abfüllsystemen.
Im Fokus des zweiten Teils der Veranstaltung stand die Vernetzung: Die Teilnehmenden hatten die Möglichkeit, in einem Austauschformat neue Kontakte zu knüpfen und die Kooperationsmöglichkeiten des KI Campus Ostbayern zu nutzen. Es gab viel Raum für das gegenseitige Kennenlernen sowie den Erfahrungsaustausch über die aktuelle KI-Forschung, aber auch die allgemeine Organisation der Promotion sowie damit einhergehende Herausforderungen. Moderiert wurde das interaktive Vernetzungsformat zum Thema „Serendipity Networking – Connecting the Dots“ von Dr. Hendrike Werwigk (Universität Passau). Als Postdoktorandin am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Strategisches Management, Innovation und Entrepreneurship konnte Sie mit ihrer Expertise in diesem Bereich die Teilnehmenden hervorragend zum Austausch anregen und untereinander vernetzen. So wurden zunächst in Zweierteams verschiedene Fragestellungen bearbeitet und die Ergebnisse schließlich in einer Serendipity-Map mit allen Teilnehmenden zusammengeführt.
Links: Dr. Hendrike Werwigk mit INDIGO-Netzwerkmanager Fabian Hans Rechts: Die Serendipity-Map als Ergebnissicherung des Vernetzungsformats
Den vollständigen Nachbericht finden Sie hier.
