24. Oktober 2026
In den letzten Jahren hat im Spannungsfeld von Wissenschaft und Künstlicher Intelligenz (KI) ein fundamentaler Wechsel stattgefunden: KI ist von einem Gegenstand der Forschung und Entwicklung selbst zu einem herausragenden Instrument der Wissenschaft geworden. Ein epochaler Wandel, dem die Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU) Anfang Oktober 2026 mit der Ausrichtung der "AI for Science Week" Rechnung getragen hat.
In der Mainzer "AI for Science Week" fanden gleich zwei Konferenzen statt: die 2. International Conference on AI for Science und die 29. International Conference on Discovery Science. Das Gipfeltreffen brachte Forschende aus der Anwendung von KI-Methoden mit Informatiker:innen zusammen, die solche Methoden entwickeln. Ein Mammutprogramm angesichts der avisierten Themenvielfalt, denn die Spannbreite reichte von den Sozial- und Geisteswissenschaften über Material- und Lebenswissenschaften bis zur Physik und Chemie. Offizieller Auftakt für die international hochkarätig besetzte Doppelkonferenz war eine große Eröffnungsveranstaltung im Kurfürstlichen Schloss zu Mainz mit entspanntem Get-together.
Entdeckungsreisen mit KI
Prof. Dr. Stefan Müller-Stach, JGU-Vizepräsident für Forschung und wissenschaftliche Karrierewege, nahm sein Grußwort zum Anlass, an den Mainzer Entdecker Georg Forster zu erinnern. Zusammen mit James Cook habe Forster mit seinen Entdeckungsreisen rund um die Welt den wissenschaftlichen Horizont seiner Zeit enorm erweitert, indem er Spekulationen Fakten gegenübergestellt habe. In dieser Tradition stehe auch die KI, mit der in vielfältiger Weise Faktenchecks oder Überprüfungen von Hypothesen möglich seien. Doch müsse der Mensch als Bewerter und Sicherheitsinstanz immer eine zentrale Rolle im wissenschaftlichen Prozess behalten, so Müller-Stach.
Der rheinland-pfälzische Wissenschaftsminister Clemens Hoch dankte in seiner Rede zunächst dem Organisator der Konferenz, Prof. Dr. Stefan Kramer, diese bedeutende Veranstaltung an die Universität und in die Landeshauptstadt geholt zu haben. Rheinland-Pfalz als herausragender Standort der Biotechnologie, als Heimat von Instituten der Fraunhofer- und der Max-Planck-Gesellschaft und nicht zuletzt der Johannes Gutenberg-Universität Mainz, die in der Allianz der Rhein-Main-Universitäten (RMU) gerade prestigeträchtig als Exzellenzverbund in der Exzellenzstrategie des Bundes und der Länder ausgezeichnet wurde, bildeten den passenden Rahmen für diese Konferenz.
Kongressorganisator Stefan Kramer, Professor für Data Mining und Machine Learning am Institut für Informatik der JGU und zugleich KI-Lotse des Landes Rheinland-Pfalz, appellierte an die Teilnehmer:innen der Konferenz, unvoreingenommen, aber auch realistisch über das Thema KI in der Wissenschaft zu diskutieren. Es gehe nicht darum, KI als wissenschaftliches Instrument einfach hinzunehmen, sondern sie zu formen.
Dann begrüßte Kramer Christopher Bishop, den Gründer und Direktor der Abteilung "AI for Science" bei Microsoft Research in Cambridge. Kramer betonte, er sei stolz und dankbar, dass er diesen herausragenden KI-Wissenschaftler, dessen Werk er seit Jahrzehnten bewundere, als Keynote-Speaker für die Eröffnungsveranstaltung habe gewinnen können.
Die Fähigkeit der Spezies Mensch
Die Diskussion über Künstliche Intelligenz, so Bishop, konzentriere sich im Moment auf Aspekte, die von KI bedroht sein könnten: Arbeitsplätze, Sicherheit, Wahrheit. Das seien wichtige Fragen, die wachsam und ernst diskutiert werden müssten. Doch er wolle in diesem Moment über die Chancen durch KI sprechen. Über Chancen auf bessere Medizin und Energieversorgung, auf optimierte Werkstoffe und die Fähigkeit der Spezies Mensch, sich ihren drängendsten Herausforderungen zu stellen. Zum Beispiel mit neuen Molekülen und Materialien.
So ergäben sich etwa für Small Molecules, also organische Verbindungen mit geringer Molekülmasse, die aussichtsreiche Kandidaten für neue medizinische Wirkstoffe darstellen, nach Schätzungen Form-Varianten in der unfassbar riesigen Größenordnung von 1060 oder einer Dezillion. Die Zahl sei tausendmal größer als die Zahl der Atome in der Sonne, erklärte Bishop. Für komplexere Biomoleküle und neue Materialien sei die Zahl nochmal um Größenordnungen höher. Beispiele dafür könnten Supraleiter sein, die bei Raumtemperatur verlustfrei Strom transportieren, oder neue Materialien, die es mit vertretbarem Aufwand ermöglichen, Kohlendioxid aus der Atmosphäre zu filtern. Bishop erklärte dem gebannt zuhörenden Publikum der Eröffnungsveranstaltung, dass er davon überzeugt sei, dass mit steigenden Rechenkapazitäten und Künstlicher Intelligenz die Lösungen für diese Herausforderungen gefunden werden könnten.
Bishop erinnerte auch an die Anfänge der Computersimulation, als etwa die Berechnung von Wettervorhersagen noch 24 Stunden in Anspruch genommen habe. Nicht wirklich hilfreich, wenn es um die Vorhersage des Wetters am nächsten Tag gehe. Doch während nach dem Mooreschen Gesetz die Rechenleistung von Computerchips in zehn Jahren etwa um den Faktor 30 steige, wachse die Leistungsfähigkeit der KI, so Bishop, in derselben Zeit um den Faktor von 10.000. Der Wissenschaft stehe damit eine beispiellose Beschleunigung bevor. Und das betreffe nicht nur die Disziplinen, die sich auf mathematische Gleichungen stützten. In den Geistes- und Sozialwissenschaften könnten Sprachmodelle Forschungsliteratur in einem Umfang auswerten, der längst das übersteige, was ein:e Forscher:in in einem Leben überhaupt lesen oder aufarbeiten könnte. KI könne aus dem bereits Bekannten, aus der wissenschaftlichen Literatur, Muster extrahieren und neue Forschungsansätze finden und diese selbständig verfolgen. Der Prozess sei in den Natur- wie in den Geistes- und Sozialwissenschaften grundlegend derselbe, nur die Rohdaten seien verschieden.
Deshalb sei auch das Programm der AI for Science Week 2026 so bedeutend: Viele der Teilnehmenden seien hier auf der Suche nach neuen Methoden für ihre eigenen wissenschaftlichen Fragestellungen. Andere seien hier, um für ihre innovativen Methoden interessante Probleme zu finden. Der Austausch zwischen diesen beiden Gruppen verspreche maximale Produktivität. Der anhaltende Applaus zeigte, dass Christopher Bishop den Anwesenden mit seiner 20-minütigen Keynote aus dem Herzen gesprochen hatte.
KI in leitender Position
Im Anschluss an die inspirierende Keynote des Direktors von Microsoft Research AI for Science eröffnete sich im Kurfürstlichen Schloss ein reger Austausch, unter anderem mit den Teilnehmenden des Nobel-Turing-Workshops, zu dem 30 führende Expert:innen in KI-Wissenschaften im Rahmen der "AI for Science Week" für zwei Tage ins Schloss Waldthausen im Lennebergwald bei Mainz eingeladen waren. Diese internationalen Workshops finden im Rahmen der Nobel Turing Challenge statt, die sich mit der Frage beschäftigt, ob und wie hochautonome KI- und Robotiksysteme bis zum Jahr 2050 eigenständig Wissenschaft auf einem Niveau betreiben können, das grundsätzlich einen Nobelpreis wert sein könnte. Unter den Teilnehmenden war auch Prof. Dr. Stefan Bräse vom Institut für Organische Chemie am KIT in Karlsruhe. In seinem Institut arbeitet KI bereits in "leitender Position", wie er berichtet. Synthesewege werden per Roboter umgesetzt und die Ergebnisse selbständig für die Entscheidung für weitere Versuchsreihen ausgewertet. Ein Labor, das sieben Tage pro Woche 24 Stunden am Tag KI-gesteuerte (teil-)autonome Wissenschaft betreibt, ist hier bereits Realität.
Damit gehört Bräses Labor zu den Szenarien, die in den letzten Wochen im Zusammenhang mit Sicherheitsbedenken gegenüber Künstlicher Intelligenz öffentlich breit diskutiert wurden: ein biochemisches Labor sozusagen in den Händen einer KI. Was sagt der Betreiber eines solchen Labors zu den Befürchtungen, eine "entfesselte KI" könne das Labor mit bösen Absichten hacken, mit eigener Agenda nutzen und heimlich Biowaffen herstellen? Stefan Bräse teilt diese Bedenken nicht. Er ist sich sicher, dass die Technik – etwa mit geeigneten Firewalls – betrieben werden kann, ohne dass sie eine Gefahrenquelle für ungewollte Entwicklungen darstellt.
Und seine Prognose für die Nobel-Turing-Challenge? Wann tritt KI in die Fußstapfen von Nobelpreisträger:innen? Als diese Variante des berühmten Turing-Tests im Jahr 2020 formuliert wurde, war die aktuelle KI-Technologie noch gar nicht etabliert. Kleiner Exkurs: Der klassische Test um zu prüfen, ob eine Maschine ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen besitzt, war 1950 vom britischen Mathematiker Alan Turing vorgeschlagen worden. Bei der Nobel-Turing-Challenge geht es nun um die Frage, wann Künstliche Intelligenz eine nobelpreiswürdige Arbeit vorlegen könnte, was die Expert:innen derzeit vorsichtig für das Jahr 2050 anvisieren. Dementsprechend lautet eine der leitenden Thesen des Mainzer Workshops: "Schneller als erwartet." Auf die Nachfrage, was konkret das bedeuten könnte, antwortet Biochemiker Stefan Bräse mit einem Lächeln: "Unterhalten wir uns darüber noch einmal in fünf Jahren."
"Wir müssen die Bedenken ernst nehmen"
Für Prof. Dr. Stefan Kramer von der JGU sind Fragen der Sicherheit im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Wissenschaftsbetrieb wichtig. Man müsse die Bedenken, wie sie seit den Vorfällen in den Laboratorien von Anthropic im Sommer 2026 öffentlich verstärkt diskutiert werden, ernst nehmen. Mit dem Einsatz von Agenten, die im gewissen Rahmen eigenständig Ziele entwickeln und verfolgen, habe die KI eine neue Stufe erreicht. Das eröffne neue Möglichkeiten im positiven wie im negativen Sinne – wie bei leistungsfähigen Werkzeugen üblich.
Kramer selbst arbeitet aktuell gemeinsam mit dem Max-Planck-Institut für Polymerforschung an einem System, das (teil-)autonom Experimente durchführt, aber zugleich auch die Sprache der Forschenden spricht. Dieses System eines "KI-Wissenschaftlers als Kollegen" wäre das Erste dieser Art und würde einer positiven Vision der KI in den Wissenschaften entsprechen. Kramer ist überzeugt davon, dass auf diese Weise ein verantwortungsvoller Umgang mit der enorm leistungsfähigen KI-Technik möglich ist und sich ihr Potenzial als Booster für Wissenschaft und Forschung nutzen lässt.
Mit einem ganz eigenen Blickwinkel nimmt Kirsten Köbschall am Mainzer KI-Kongress teil. Die Wissenschaftlerin hat gerade ihre Doktorarbeit zum Thema "Explainable AI" am Institut für Informatik der JGU eingereicht. Im Gegensatz zur vorherrschenden KI-Technik, bei der sich in einem Netzwerk aus Milliarden von Parametern die Entscheidungsfindung der KI nur schwer rekonstruieren lässt, spielen bei "erklärbarer KI" Baumstrukturen bei der Informationsverarbeitung eine wichtige Rolle. "Explainable AI" soll keine Black Box sein, sondern ein transparentes System. Auch arbeiten diese Künstlichen Intelligenzen schlanker und ressourcenschonender als die rechenintensiven Modelle von Open AI und Co.
Das umfangreiche Konferenzprogramm der Mainzer AI for Science Week bietet Expertenwissen und Diskussionsansätze für viele verschiedene Aspekte von KI und deren praktischer Anwendung. Genau diese Themenvielfalt ist Sinnbild für den vitalen, facettenreichen Aufbruch in ein neues Zeitalter der Wissenschaft. Oder wie es Keynote-Speaker Christopher Bishop zusammenfasst: Wenn ihn heute jemand frage, ob es eine gute Idee sei, sich für eine Arbeit in der Wissenschaft zu entscheiden, antworte er, dass es nie eine bessere Zeit gegeben habe.
Gastbeitrag von Dr. Frank Wittig,
Reporter und Redakteur in der Abteilung Wissenschaft beim SWR