Unsere Expert:innen

Bernhard Krüpl-Sypien

Bernhard Krüpl-Sypien ist Gründer von Became AI, einer KI-Agentur für die ethische Anwendung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen und Organisationen. Außerdem unterrichtet er Generative AI an der TU Wien. Sein aktuelles Interesse gilt insbesondere den Schnittstellen von künstlicher Intelligenz und Gesellschaft, weshalb er sich auch im Digitalen Humanismus engagiert. Er beschäftigt sich schon seit vielen Jahren mit Aspekten menschlicher Autorenschaft, Partizipation und Datenschutz in IT-Systemen. Dabei leitete er die Entwicklung von zahlreichen, teils patentierten Systemen zur Informationsextraktion, Informationsdissemination, Entscheidungsfindung und anonymer Zutrittskontrolle. In seiner praktischen Arbeit spielt der Aufbau lokaler KI-Kompetenz, wie auch lokaler KI-Infrastruktur und -Modelle eine große Rolle.

Irinia Nalis-Neuner

Irina Nalis ist Psychologin und Postdoktorandin im Christian Doppler Lab for Recommender-Systems der TU Wien sowie am Institute for Transformative Change an der Johannes Kepler Universität (JKU) Linz. In ihrer Arbeit untersucht sie, wie digitale Systeme mit Verhalten, Entscheidungsfindung und Bias zusammenspielen, mit einem besonderem Fokus auf die gesellschaftlichen und psychologischen Dimensionen algorithmischer Technologien. Mit einem Hintergrund in angewandter Psychologie erforscht sie, wie digitale Infrastrukturen menschliches Potenzial und kollektive Handlungskraft unterstützen statt ausnutzen können.

Julia Neidhardt

Julia Neidhardt ist Assistenzprofessorin in der Research Unit Data Science an der Fakultät für Informatik der TU Wien. Sie war Gastforscherin an der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW) sowie Visiting Scholar an der Northwestern University, USA, und an der Universität Genf, Schweiz. Ihre Forschung konzentriert sich auf User Modeling und Recommender-Systeme im Tourismus, im News-Bereich und im E-Commerce sowie auf die Entwicklung von Methoden zur Erfassung von Online-Meinungsbildung und Online-Verhalten. Darüber hinaus untersucht sie die gesellschaftlichen Folgen der Digitalisierung, einschließlich ihrer Auswirkungen auf Sprache. Julia Neidhardt ist Mitglied der Digital Humanism Initiative an der TU Wien und Boardmitglied von CAIML. Sie leitet das Christian Doppler Lab for Recommender-Systems und hat seit 2023 den UNESCO Co-Chair für Digitalen Humanismus inne.

Stefan Neumann

Stefan Neumann ist Assistenzprofessor in der Research Unit Machine Learning an der Fakultät für Informatik der TU Wien, wo seine Forschung vom WWTF unterstützt wird. Er ist Experte für Data Science und soziale Netzwerkanalyse. Im Bereich Data Science beschäftigt er sich mit der Entwicklung zuverlässiger Algorithmen, wobei sein Schwerpunkt auf theoretischen Methoden liegt, die Muster in Daten erkennen und ausnutzen. In der sozialen Netzwerkanalyse untersucht Neumann, wie Empfehlungs-Algorithmen—etwa bei Facebook oder Twitter/X—die Polarisierung und Meinungsverschiedenheiten in Netzwerken beeinflussen. Vor seiner Tätigkeit an der TU Wien war Neumann Postdoktorand und Tenure-Track-Assistenzprofessor an der Königliche Technische Hochschule in Stockholm (KTH).

Emanuel Sallinger

Emanuel Sallinger ist Professor für Skalierbare KI in der Research Unit Databases and Artificial Intelligence an der Fakultät für Informatik der TU Wien und Vizestudiendekan der Fakultät für Informatik. Zuvor leitete er das VADA Lab an der University of Oxford. An der TU Wien leitet Emanuel Sallinger das Knowledge Graph Lab der Databases and Artificial Intelligence Group, eine vom WWTF geförderte Forschungsgruppe, sowie die SIG Knowledge Graphs bei CAIML. Seine Forschungsinteressen liegen in skalierbarem Datenmanagement und Technologien der Künstlichen Intelligenz, insbesondere solchen, die Theorie und Praxis verbinden. Dazu gehören insbesondere Ansätze, die symbolische KI – logisches Schließen – und subsymbolische KI, also Machine Learning einschließlich Large Language Models (LLMs), miteinander verbinden. Sein Fokus liegt auf Knowledge Graphs und skalierbarem Reasoning in solchen Systemen, sowohl in Bezug auf wissensbasierte/logikbasierte Schlussfolgerungen als auch auf Machine-Learning-basierte Schlussfolgerungen.

Alexander Schmölz

Dr. Alexander Schmölz ist Professor für digitalen Humanismus an der Fachhochschule des BFI Wien, Chefredakteur der wissenschaftlichen Zeitschrift Digital Culture & Education und Researcher in Residence bei fit4internet. Er forscht und lehrt zu den Themen Humanismus und Digitalisierung mit besonderem Fokus auf Inklusion, Ko-Kreativität und Kompetenzen in der allgemeinen und beruflichen Bildung sowie förderlichen didaktischen und politischen Rahmenbedingungen. Neben seiner Forschungs- und Lehrtätigkeit ist Alexander Schmölz seit 20 Jahren in nationale und internationale Forschungs- und Entwicklungsprojekte zur humanistischen und inklusiven Gestaltung von digitalen Systemen involviert.

Stefan Szeider

Stefan Szeider ist Professor und Leiter der Research Unit Algorithms and Complexity an der Fakultät für Informatik der TU Wien. Er ist Co-Chair des Vienna Center for Logic and Algorithms. Vor seiner Tätigkeit an der TU Wien arbeitete er mehrere Jahre an Universitäten in Kanada und Großbritannien. Er ist der erste österreichische Informatiker, der eine Förderung des Europäischen Forschungsrats (ERC Starting Grant 2009) erhalten hat. Szeiders Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung und Analyse effizienter Algorithmen für Probleme, die in der Künstlichen Intelligenz und dem Automatisierten Schließen auftreten.

Doris Vickers

Doris Vickers studierte Klassische Philologie und Digital Humanities an der Universität Wien. Nach zehn Jahren in der Programmplanung und Qualitätssicherung der Wiener Volkshochschulen GmbH wechselte sie 2018 in die Stabsstelle Digitalisierung, die sie heute leitet. In dieser Rolle verantwortet sie nicht nur als Product Owner der VHS-eLearning-Plattform die strategische Weiterentwicklung digitaler Lernangebote, sondern gestaltet auch die organisationsweite digitale Transformation. Ihr Schwerpunkt liegt dabei auf Organisationsentwicklung, Change-Prozessen und dem Aufbau nachhaltiger digitaler Strukturen.

Gerhard Widmer

Gerhard Widmer hätte eigentlich Pianist werden sollen, doch mit 15 entschied er, dass Beethoven langweilig sei. Er studierte stattdessen Informatik an der TU Wien sowie Computer Science und Musik an der University of Wisconsin, Madison (USA). Seit 2004 ist er Professor und Vorstand des Instituts für Computational Perception an der Johannes Kepler Universität (JKU) Linz. Widmer ist weltweit einer der Pioniere der interdisziplinären Forschung an der Schnittstelle zwischen Artificial Intelligence und Musik. Für diese Arbeiten erhielt er zahlreiche nationale und internationale Auszeichnungen, darunter die beiden höchstdotierten Wissenschaftspreise Österreichs (START- und Wittgenstein-Preis) sowie zwei ERC Advanced Grants des Europäischen Forschungsrats. Er ist Mitglied der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW), im Beirat des Internationalen Forschungszentrums für Kulturwissenschaften (IFK), und unter seinen Kooperationspartnern finden sich heimische Startups ebenso wie Sony, B&O und das Königliche Concertgebouworchester Amsterdam. Auch seine Einstellung zu Beethoven hat sich inzwischen geändert.

Stefan Woltran

Stefan Woltran ist Professor und Leiter der Research Unit Databases and Artificial Intelligence an der Fakultät für Informatik der TU Wien. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen knowledge representation and reasoning, argumentation, complexity analysis in AI, und logic programming. 2013 erhielt den renommierten START-Preis des Österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF). Er hat mehrere vom FWF und dem Wiener Wissenschafts-, Forschungs- und Technologiefonds (WWTF) geförderte Projekte geleitet. Seit 2018 ist er Fellow der Europäischen Vereinigung für Künstliche Intelligenz (EurAI).

Vorträge

Gerhard Widmer: MUSIK > DATEN. KI & Musik-Forschung jenseits Generativer Modelle

In den letzten Jahren hat sich die Welt der KI dramatisch verändert. Riesige generative Modelle erzeugen beeindruckend komplexe und kohärente Texte, Bilder, Videos, im wesentlichen dank blinder Optimierungsalgorithmen und nahezu unvorstellbarer Mengen an Trainingsdaten. Das gilt zunehmend auch für die Musik. Aber Musik ist mehr als nur Daten: Musik ist eine menschliche Kunstform, ein Ausdrucksmittel, ein soziales Phänomen. Und KI ist weit mehr als nur Generative Modelle. In unserer Forschung untersuchen wir mittels KI-Methoden, wie Musik “funktioniert” — als Objekt der Wahrnehmung, als Kommunikations- und Ausdrucksmedium. Was heißt es, Musik zu hören, wahrzunehmen? Wie können Interpret:innen verschiedene Stimmungen oder Emotionen kommunizieren? Was bedeutet es, mit Anderen gemeinsam zu spielen, welche Fähigkeiten erfordert das? Indem wir versuchen, solche Fähigkeiten im Computer nachzubilden, entwickeln wir nicht nur praktisch nutzbare Technologien für die digitale Musikwelt, sondern lernen auch etwas über Musik selbst.

Emanuel Sallinger und Stefan Neumann: Wie lernen und denken Maschinen?

Künstliche Intelligenz hat in den letzten zehn Jahren eine beeindruckende Entwicklung genommen, die zunehmend unseren Alltag prägt. In diesem Vortrag geben wir einen allgemeinverständlichen Überblick über die grundlegenden Ideen hinter dem „Lernen und Denken“ von Maschinen und gehen auf die Durchbrüche der letzten zehn Jahre ein. Im zweiten Teil des Vortrags erklären wir, warum dafür derzeit riesige Rechenzentren mit abertausenden Grafikkarten nötig sind – und welche Rolle sie für den aktuellen KI-Boom spielen.

Stefan Szeider: ChatGPT und Co. — So funktionieren große Sprachmodelle

In diesem interaktiven Workshop entdecken wir die Grundprinzipien hinter KI-Sprachmodellen wie ChatGPT: Gemeinsam erleben wir ein interaktives Experiment, das auf Claude Shannon, dem Begründer der Informationstheorie, zurückgeht. Wir bauen Buchstabe für Buchstabe einen Text auf, wobei wir selbst zum Sprachmodell werden. Wir zeigen die Verbindung zu moderner KI und diskutieren, was diese das anders macht. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich – der Workshop ist hands-on, verständlich und lädt zum Mitdenken und Diskutieren über KI in unserem Alltag ein.

Podiumsdiskussion über KI und Digitalen Humanismus

Die digitale Transformation und insbesonders die KI verändern unsere Gesellschaft fundamental. Der digitale Humanismus begreift sich als interdisziplinärer Ansatz um diese Entwicklung zu analysieren und in Einklang mit Grundwerten wie Menschenwürde, Demokratie und Freiheitsrechten zu bringen. Wir wollen mit ExpertInnen aus verschiedenen Bereichen aktuelle Problematiken diskutieren und Handlungsanleitungen für eine aktive und verantwortungsvolle Gestaltung der Digitalisierung erörtern. Die Paneldiskussion wird gemeinsam mit der European Digital Humanism Initiative (EUDHIT) organisiert.

KI Mitmachstationen

Autonome Rennfahrzeuge und Künstliche Intelligenz für die Mobilität der Zukunft

Mit Andreas Brandstätter, Felix Resch und Agnes Poks Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, unsere Mobilität grundlegend zu verändern, indem sie neue Formen des automatisierten und intelligenten Verkehrs ermöglicht. Ein typisches Beispiel dafür ist autonomes Fahren. An der TU Wien beschäftigen wir uns in Forschung und Lehre mit diesem Thema. Beim AI Festival demonstrieren wir unser autonomes Modellfahrzeug in Action. Trauen Sie sich, Platz zu nehmen und zu versuchen, unser autonomes Auto zu schlagen?

eduLAB: KI begreifen – Künstliche Intelligenz im Selbstbaukasten

Mit René Röpke und Lukas Lehner: Wirf einen Blick hinter die Kulissen künstlicher Intelligenz, indem du dir dein eigenes KI-System baust. Ganz ohne Computer! Alles aus dem Selbstbaukasten zum Anfassen und Begreifen.

Chord ai – Gitarre oder Klavier mit einer App lernen

Mit Guillaume Bellec und Gokhan Arslan: Wir demonstrieren die mobile App Chord ai. Chord ai ermöglicht es Ihnen, jedes beliebige Lied auf Ihrer Gitarre, Ihrem Klavier oder Ihrer Ukulele zu spielen. Die App verwendet einen KI-Algorithmus direkt auf dem Gerät, um Akkorde aus dem Audiosignal zu erkennen, den Takt zu verfolgen und anschließend eine benutzerfreundliche Oberfläche anzuzeigen. Die App ist kostenlos für Android- und Apple-Smartphones verfügbar.

KI für chemische Reaktionen

Mit Esther Heid, Konstantin Mark, Johannes Karwounopoulos, Anton Zamyatin, und Stephanie Gstöttenmayr: Unsere Station zeigt, wie Künstliche Intelligenz dabei helfen kann, chemische Reaktionen zu erforschen. Haben Sie schon einmal per KI ein Bild angefertigt? Die gleichen Modelle, die Pixel in ein Bild setzen, können auch die Bewegung von Atomen innerhalb eines Moleküls bei einer Reaktion erlernen. Können Sie die Atome in einer Reaktion besser platzieren als unsere KI?

KI und Empfehlungssysteme

Mit Julia Neidhardt, Thomas Elmar Kolb, Ahmadou Wagne, und Gwendolyn Rippberger: Unsere Station zeigt die Integration von KI im Kontext von Empfehlungssystemen. Unsere erste Demo zeigt, wie Chatbots den Empfehlungsprozess verbessern können, indem sie Fragen stellen und Attribute extrahieren, um Produkte herauszufiltern – so wie bei einem manuellen Filterprozess. Die zweite Demo zeigt die Ergebnisse der Verwendung verschiedener Sprachmodelle zur Erstellung von Artikelbeschreibungen im Modebereich.

Spot Roboter Demonstration

Mit Hannes Kaufmann und Mohammad Ghazanfari: Die Demonstration zeigt Spot, einen vierbeinigen Roboter von Boston Dynamics, der für agile und vielseitige Bewegungen entwickelt wurde. Besucherinnen und Besucher können sehen, wie Spot sich in seiner Umgebung bewegt, Hindernissen ausweicht und Treppen steigt.

Tic-Tac-Toe spielen gegen die KI

Mit Lucas Kletzander und Felix Winter: Wie kann eine KI lernen, Strategiespiele zu gewinnen? Bei unserer Station demonstrieren wir, wie die KI selbstständig aus Fehlern in vergangenen Partien lernt und so erfolgreiche Strategien für Spiele wie Tic-Tac-Toe entwickeln kann. Kommen Sie bei uns vorbei und probieren Sie selbst gegen die KI in einer Partie Tic-Tac-Toe zu gewinnen.

Zelluläre Intelligenz: Bio-inspirierte KI

Mit Benedikt Hartl und Matthias Lanzinger: Unsere Station zeigt, wie einfache „digitale Zellen“ zusammenarbeiten, um gemeinsam Probleme zu lösen, ganz ähnlich wie echte Zellen bei biologischen Wachstums- und Regenerationsprozessen. Besucher:innen können interaktive Simulationen von Neural Cellular Automata, selbstorganisierenden Texturen und evolutionären Bildgeneratoren ausprobieren und entdecken, wie komplexe Formen und kollektives Verhalten aus einfachen lokalen Regeln entstehen. Ziel ist es zu zeigen, dass KI-Forschung und das Verständnis biologischer Kollektive eng miteinander verbunden sind.

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