In Mainz dreht sich Anfang Oktober eine Woche lang alles um die Frage, wie Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Wissenschaft verändern können. Die „AI for Science Week“ findet vom 5. bis 9. Oktober 2026 statt. Rund 250 Teilnehmerinnen und Teilnehmer aus dem In- und Ausland werden erwartet – aus Informatik, Naturwissenschaften, Lebenswissenschaften sowie Geistes- und Sozialwissenschaften.

Eröffnet wird die Woche am Montag, 5. Oktober 2026, im Kurfürstlichen Schloss Mainz. Die Veranstaltung beginnt um 19:30 Uhr und endet voraussichtlich gegen 20:15 Uhr. Veranstaltungsort ist der Forstersaal, Peter-Altmeier-Allee 9, 55116 Mainz. Die Eröffnungsrede hält Prof. Dr. Christopher Bishop, Gründer von Microsoft Research AI for Science.

Auftakt im Schloss, Forschung auf dem Campus

Grußworte sprechen Clemens Hoch, Wissenschaftsminister von Rheinland-Pfalz, Prof. Dr. Stefan Müller-Stach, Vizepräsident für Forschung und wissenschaftliche Karrierewege der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU), sowie Prof. Dr. Stefan Kramer. Kramer organisiert die Veranstaltungswoche, ist Professor am Institut für Informatik der JGU und KI-Lotse des Landes Rheinland-Pfalz.

Im Zentrum stehen ziemlich praktische Fragen: Wie lassen sich KI- und maschinelle-Lernverfahren zuverlässig, interpretierbar und reproduzierbar gestalten? Wie können sie als Werkzeuge für wissenschaftliche Entdeckungen dienen? Und was erwarten Geistes- und Sozialwissenschaften, Lebenswissenschaften, Chemie, Materialwissenschaften und Physik von solchen Methoden?

Auf dem JGU-Campus folgen zwei Fachkonferenzen. Die methodenorientierte 29. International Conference on Discovery Science – DS 2026 – widmet sich vor allem neuen KI-Methoden für die Wissenschaft. Die anwendungsorientierte 2. International Conference on AI for Science, AI4Sci 2026, konzentriert sich vor allem auf Anwendungen Künstlicher Intelligenz in den Wissenschaften.

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Beide Konferenzen sollen Forschende aus Anwendungsgebieten und Informatik zusammenbringen, damit gemeinsam KI-Methoden, -Systeme und -Anwendungen für die Wissenschaft entstehen. AI4Sci 2026 basiert auf Abstracts. DS 2026 nimmt vollständige wissenschaftliche Beiträge auf; sie werden in den Springer Lecture Notes veröffentlicht, anschließend ist eine Sonderausgabe zum Thema im Fachjournal Machine Learning vorgesehen.

Die Konferenzen folgen auf DS 2025 und AI4Sci 2025, die im September 2025 in Ljubljana, Slowenien, stattfanden. Veranstaltungsort in Mainz ist das Institut für Informatik der Johannes Gutenberg-Universität, Staudingerweg 9, 55128 Mainz. General Chair ist Stefan Kramer von der JGU.

Die Nobel-Turing-Frage

Parallel dazu treffen sich am 5. und 6. Oktober im Schloss Waldthausen bei Mainz rund 30 international führende Expertinnen und Experten zum Nobel Turing Challenge Workshop. Die Leitfrage klingt nach Science-Fiction, ist aber ernst gemeint: Können Maschinen bis 2050 Wissenschaft auf einem Niveau betreiben, das grundsätzlich nobelpreiswürdig wäre – und wenn ja, wie?

Der Termin wurde im Zusammenhang mit der für den 5. Oktober angekündigten Bekanntgabe der diesjährigen Nobelpreise gewählt. Nach der Eröffnung im Schloss können Medienvertreter Fragen an Stefan Kramer und weitere Expertinnen und Experten stellen. Für alle Veranstaltungen der Woche gilt eine gemeinsame Teilnahmegebühr; die Eröffnung selbst ist kostenlos.

Wer dabei sein möchte, muss sich zur Eröffnung bis Donnerstag, 1. Oktober 2026, formlos per E-Mail an ki-lotse-rlp@uni-mainz.de anmelden. Veranstalter ist die wikonect GmbH, Hagenauer Str. 53, 65203 Wiesbaden. Für organisatorische Fragen gibt es außerdem ai4sci@wikonect.de; Stefan Kramer ist unter kramerst@uni-mainz.de erreichbar. Weitere Informationen stehen unter ai4sciweek.org.

Wie Forschende KI heute schon einsetzen

Dass die Debatte nicht auf Konferenzbühnen beginnt, zeigt eine Umfrage unter Forschenden der Max-Planck-Gesellschaft und der Fraunhofer-Gesellschaft. Im Juni 2024 wurden alle Mitarbeitenden beider Organisationen eingeladen; Forschende und Support-Mitarbeitende wurden getrennt betrachtet. Die Auswertung beruht auf 6.215 vollständigen Antworten von Forschenden und ist für beide Organisationen weitgehend repräsentativ. Befragt wurde zu KI-Tools allgemein, nicht nur zu generativer KI. Veröffentlicht wurden die Ergebnisse in der peer-reviewten Fachzeitschrift Research Policy.

42,4 Prozent der Befragten sind mit KI-Tools sehr oder ziemlich vertraut. 44,0 Prozent haben sie bereits einige Male oder häufiger genutzt, 25,9 Prozent täglich oder öfter. Zugleich nutzen 22,2 Prozent KI nie für ihre Arbeit. Jüngere Forschende greifen tendenziell häufiger darauf zurück als ältere; wer ein höheres Bildungsniveau hat, ist im Durchschnitt besser mit den Tools vertraut.

Frauen berichten eine geringere Erfahrung mit KI-Tools als Männer. Der festgestellte Gender Gap bei der Nutzung lässt sich weitgehend durch Unterschiede in der Vertrautheit mit den Tools erklären – laut den detaillierten Daten nicht durch geringere Fähigkeiten oder negativere Einstellungen von Frauen. Sobald Frauen KI-Tools nutzen, bewerten sie deren Nutzen ähnlich wie Männer.

Zum Einsatz kommt KI in allen Phasen des Forschungsprozesses. Häufig genannt werden das Testen von Ideen, das Schreiben von Programmcode und das Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten. Besonders gern landet die Technik bei Aufgaben, die viel Zeit fressen. 50,4 Prozent nutzen KI, um ihre Arbeit zu beschleunigen.

Zwischen Tempo, Prompt und Unsicherheit

Die Erwartungen sind entsprechend groß: 69,2 Prozent gehen davon aus, dass KI ihr Fachgebiet innerhalb der nächsten zehn Jahre verändern oder revolutionieren wird. 40,6 Prozent sehen in ihr mehr Chancen als Risiken für die Gesellschaft, 22,2 Prozent mehr Risiken als Chancen. Wer KI bereits nutzt, bewertet mögliche Auswirkungen auf Forschungsqualität, Kompetenzentwicklung und Gesellschaft tendenziell positiver.

Ganz reibungslos läuft es trotzdem nicht. Wirksame Nutzung verlangt unter anderem, geeignete Prompts zu formulieren. In einem Test sollten die Befragten einen Prompt erstellen, mit dem ein großes Sprachmodell ein visuelles Phänomen identifizieren konnte. Als erfolgreich galt ein Prompt, wenn innerhalb von zehn Iterationen mindestens einmal die richtige Antwort genannt oder das Hochladen des Bildes in ein LLM vorgeschlagen wurde. Nur 21,0 Prozent schafften das.

Deutlich häufiger gute Prompts formulierten Personen, die eine Schulung zur Prompt-Erstellung und KI-Nutzung absolviert hatten. Als wichtigste Hindernisse für eine häufigere Nutzung nannten die Befragten rechtliche Unsicherheiten (17,6 Prozent), mangelndes Wissen (17,4 Prozent) und die begrenzte Verfügbarkeit geeigneter Tools (16,6 Prozent). Rechtliche Fragen beschäftigen besonders Forschende mit umfangreicher Verwaltungsarbeit, etwa im Personal- und Projektmanagement.

Viele wünschen sich klarere allgemeine Leitlinien. 58,7 Prozent erwarten solche Vorgaben von supranationalen Institutionen wie der EU, 51,3 Prozent von ihren eigenen Forschungsorganisationen. Die Studie kommt zu dem Ergebnis, dass KI zunehmend in zentrale Forschungsaktivitäten integriert wird. Bei den langfristigen Folgen für Innovation, Kompetenzentwicklung und Gleichberechtigung gehen die Einschätzungen auseinander. Einig sind sich die Befragten darin, dass sich die Forschungspraxis erheblich verändern wird.

Die Untersuchung soll zeigen, wer KI für welche Aufgaben nutzt und welche Hindernisse bestehen, damit Strategien für eine wirksame und verantwortungsvolle Einführung entwickelt werden können. Angegeben ist sie als: Chugunova, Harhoff, Hölzle, Kaschub, Malagimani, Morgalla und Rose (2026), „Who Uses AI in Research, and for What? Large-Scale Survey Evidence from Germany“, Research Policy, 55(2), 105381.