Im Dezember nahm Prof. Dr. Arne Ewald an der EurIPS 2025 in Kopenhagen teil – einer neuen europäischen Konferenzwoche für Künstliche Intelligenz und Machine Learning.
EurIPS ist dabei kein beliebiges neues Event, sondern ein von NeurIPS offiziell unterstütztes Format: Forschende, deren Arbeiten bei NeurIPS angenommen wurden, konnten diese zusätzlich in Europa präsentieren. Die NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems) zählt weltweit zu den wichtigsten wissenschaftlichen Konferenzen im Bereich KI und Machine Learning. Dort werden neue Forschungsergebnisse in einem strengen Begutachtungsprozess ausgewählt und präsentiert – von Grundlagenfragen bis zu Anwendungen in Medizin, Naturwissenschaften, Sprache und Bildverarbeitung. NeurIPS gilt damit als eines der zentralen Schaufenster für den aktuellen Stand der KI-Forschung. Was hier vorgestellt wird, prägt häufig die Forschungsagenda der nächsten Jahre und findet oft schnell seinen Weg in die Praxis. EurIPS bringt genau dieses Niveau und diese Atmosphäre näher nach Europa und macht hochkarätigen wissenschaftlichen Austausch auch ohne Fern- und Flugreise möglich.
Ergänzt wurde die Woche durch eine ELLIS UnConference als Auftakt, die den Austausch innerhalb der europäischen KI-Community gezielt stärkt. ELLIS steht für European Laboratory for Learning and Intelligent Systems. Dahinter steckt ein europäisches Exzellenznetzwerk, das führende KI-Forschende und Standorte länderübergreifend verbindet. Ziel ist es, ein starkes europäisches Forschungsökosystem sichtbar zu machen und zu fördern – durch Kooperationen, Nachwuchsprogramme und Austauschformate wie die UnConference, die vor der EurIPS den Auftakt bildete.
Was Konferenzen dieser Größenordnung zusätzlich besonders macht: Hier laufen nicht nur „irgendwelche“ Vortragende herum, sondern Personen, die das Feld geprägt haben. Auf dem Foto zu diesem Beitrag ist beispielsweise Sepp Hochreiter zu sehen, einer der Erfinder der LSTM-Architektur (Long Short-Term Memory), die seit den späten 1990er Jahren eine Schlüsselmethode für das Lernen aus Sequenzen ist und in vielen Bereichen (u. a. Sprache, Zeitreihen) den Weg für moderne KI-Anwendungen mitgeebnet hat. LSTMs wurden 1997 von Sepp Hochreiter und Jürgen Schmidhuber beschrieben.
Warum ist EurIPS für die NORDAKADEMIE relevant? EurIPS zeigt sehr gut, wohin sich KI derzeit bewegt: weg vom reinen „immer größer, immer mehr Rechenleistung“ hin zu Lösungen, die zuverlässig funktionieren, effizienter werden und verantwortungsvoll eingesetzt werden können. Genau diese Verbindung aus wissenschaftlicher Tiefe und realer Anwendbarkeit ist auch für die Lehre und Forschung an der NORDAKADEMIE zentral.
Vier Eindrücke aus der Konferenzwoche
Tabellarische Daten gewinnen deutlich an Momentum: Wenn über KI gesprochen wird, geht es häufig um Texte oder Bilder. In Unternehmen steckt ein großer Teil wertvoller Daten jedoch in Tabellen. Auf EurIPS war deutlich spürbar, wie stark dieses Feld gerade an Fahrt aufnimmt. Fortschritte bei KI für tabellarische Daten sind besonders praxisrelevant, weil sie sich oft direkt in bessere Entscheidungen und effizientere Abläufe übersetzen lassen.
Fortschritt ohne Rechenleistungs-Rennen: Viele Diskussionen betonten, dass KI-Fortschritt nicht zwangsläufig über immer größere Modelle und steigenden Energieverbrauch laufen muss. Effizienz, Robustheit und „smarte“ Lernprinzipien rücken stärker in den Fokus. Das hat auch eine europäische Dimension: Nachhaltigkeit und technologische Souveränität werden zunehmend zu entscheidenden Leitplanken dafür, wie Forschung und Anwendungen gestaltet werden
Sprachmodelle treten in die Phase der Industrialisierung ein: Große Sprachmodelle wirken nach außen oft wie universelle Systeme. In der Forschung wird jedoch immer klarer: Der nächste Schritt liegt weniger im bloßen Größerwerden, sondern im Übergang zu spezialisierten, verlässlichen Lösungen – kleineren, zielgerichteten Systemen, die konkrete Arbeitsabläufe unterstützen und verantwortungsvoll betrieben werden können. Dieser Perspektivwechsel bringt KI näher an reale Prozesse, Qualitätsanforderungen und sichere Einsatzszenarien.
Erklärbarkeit wird kritischer diskutiert – und damit besser: Der Wunsch nach erklärbarer KI ist groß. Gleichzeitig wächst das Bewusstsein, dass manche Erklärmethoden anfällig für Fehlinterpretationen sein können. Auf EurIPS war diese Debatte sehr präsent – und das ist eine gute Nachricht: Je stärker Erklärbarkeit kritisch geprüft wird, desto eher entstehen Verfahren, die tatsächlich helfen, etwa bei Risikoabschätzung, Qualitätssicherung und verantwortungsvollen Entscheidungen.
EurIPS sendet ein wichtiges Signal: Die Zukunft der KI wird nicht allein durch Modellgröße definiert, sondern durch Effizienz, Zuverlässigkeit, Nachhaltigkeit und ein solides Verständnis dessen, was Methoden leisten – und was nicht. Dass EurIPS als europäisches, wissenschaftlich hochwertiges Format funktioniert und starke Resonanz erzeugt hat, stärkt die Sichtbarkeit der europäischen Forschungslandschaft. Für die NORDAKADEMIE ist das ein tolles Zeichen: Hochkarätige Forschung und praxisnahe Ausbildung sind kein Widerspruch sondern ergänzen sich, wenn sie konsequent zusammen gedacht werden.