RAISE Doktorandennetzwerke für KI in der Wissenschaft (RAISE Pilot)

Erwartetes Ergebnis:

Diese Maßnahme baut auf der Ausschreibung MSCA Doctoral Networks 2026 (HORIZON-MSCA-DN-2026) auf.

Die Projektergebnisse sollen zu folgenden Ergebnissen beitragen:

Für geförderte Doktoranden:

• Neue Forschungs- und übertragbare Fähigkeiten und Kompetenzen in der Anwendung von KI in der Wissenschaft, die zu einer verbesserten Beschäftigungsfähigkeit und Karrierechancen innerhalb und außerhalb der Wissenschaft führen;
• Neues Wissen, das die Umwandlung von Ideen in Produkte und Dienstleistungen ermöglicht, wo relevant;
• Verbesserte Vernetzungs- und Kommunikationsfähigkeiten mit wissenschaftlichen Kollegen sowie mit der breiten Öffentlichkeit, die die Forschungs- und Innovationswirkung erhöhen und erweitern werden.

Für teilnehmende Organisationen:

• Verbesserte Qualität, Relevanz und Nachhaltigkeit von Doktorandenausbildungsprogrammen und Betreuungsregelungen;
• Verbesserte Zusammenarbeit und Wissenstransfer zwischen Sektoren und Disziplinen;
• Erhöhte Integration von Ausbildungs- und Forschungsaktivitäten zwischen teilnehmenden Organisationen;
• Gesteigerte F&I-Kapazität und Nutzung von KI in der Wissenschaft;
• Erhöhte Internationalisierung und Attraktivität;
• Regelmäßiges Feedback von Forschungsergebnissen in Lehre und Ausbildung bei den teilnehmenden Organisationen.

Umfang:

Erfolgreiche RAISE Doktorandennetzwerke und Doktoranden werden mit RAISE, der Ressource für KI-Wissenschaft in Europa, assoziiert. Sie werden Teil der RAISE Forschungsgemeinschaft und interagieren mit deren anderen Mitgliedern.

Daher ist der Umfang dieser Ausschreibung auf KI (Künstliche Intelligenz) in der Wissenschaft beschränkt, wie unten beschrieben. Vorschläge sollten daher klar darlegen, wie sie dieses Kriterium „KI in der Wissenschaft“ erfüllen.

Doktoranden sollen entweder innovative KI-Systeme, -Modelle, -Werkzeuge oder -Methodologien für ihr wissenschaftliches Fachgebiet entwickeln oder maßgeblich an deren Entwicklung mitwirken. Diese Systeme, Modelle, Werkzeuge oder Methodologien müssen die Art und Weise, wie wissenschaftliche Informationen analysiert werden, wesentlich innovieren und einen wissenschaftlichen Beitrag ermöglichen, der den Stand der Technik im Fachgebiet der Doktorarbeit voranbringt.

Die Entwicklung des KI-Tools, -Modells oder der Methodologie muss ein integraler und unverzichtbarer Bestandteil der Forschungsarbeit sein und im Forschungspaket klar abgegrenzt werden. Die wissenschaftlichen Fortschritte des Projekts sind direkt abhängig von den Fähigkeiten und der Anwendung dieser KI-Algorithmen, um die wissenschaftliche Untersuchung, Vorhersage oder das Verständnis voranzutreiben.

Vorschläge sollen Forschungsergebnisse im domänenspezifischen Fachgebiet der Doktorarbeit durch den Einsatz innovativer KI-Techniken erzielen, die über einen alleinigen Fokus auf die computerwissenschaftliche KI-Entwicklung (z. B. um nur in computerwissenschaftlichen KI-bezogenen Publikationen zu resultieren) oder die instrumentelle Nutzung bestehender KI-Systeme, -Methodologien oder allgemeiner Rechenwerkzeuge für die Datenverarbeitung/statistische Analyse hinausgehen.

Alle Doktoranden sollten eine spezielle Ausbildung auf Doktorandenniveau in KI in der Wissenschaft erhalten (wie oben beschrieben).

Um sich für die RAISE Doktorandennetzwerke-Ausschreibung zu bewerben, müssen Antragsteller ihren Vorschlag bei den Marie Skłodowska-Curie Maßnahmen (MSCA) Doktorandennetzwerke 2026 einreichen. Im Vorschlagsstadium können Antragsteller ihr Interesse bekunden, für die RAISE Doktorandennetzwerke berücksichtigt zu werden, und sollten in diesem Fall nachweisen, dass ihr Vorschlag in den Geltungsbereich der RAISE-Ausschreibung fällt.

Die im Rahmen der RAISE Doktorandennetzwerke eingereichten Vorschläge müssen alle Zulassungs- und Förderbedingungen der MSCA Doktorandennetzwerke 2026 erfüllen. Die RAISE-Vorschläge werden unter Anwendung der MSCA-Vergabekriterien und des MSCA-Bewertungssystems bewertet.

Am Ende des MSCA-Bewertungsverfahrens wird eine panelübergreifende Liste förderfähiger RAISE-Vorschläge mit den am höchsten bewerteten Reserven erstellt …