Schneller, immer schneller

„Das Tempo des technologischen Wandels war noch nie so schnell wie jetzt. Und dennoch wird es nie wieder so langsam sein, wie es gerade ist.“ So beschreibt Sebastian Winkler die Quintessenz seines Keynote Talks „Entscheiden oder ersetzt werden – warum jetzt der langsamste Moment ist“, den er zur Neuen Wirtschaft Mitte an Vertreter des Thüringer Mittelstands richtete.

Was bewusst plakativ klingt, beschreibt eine reale Entwicklung. Die Geschwindigkeit technologischer Veränderung nimmt weiter zu. Gleichzeitig sinkt die Halbwertszeit von Wissen, Geschäftsmodellen und Prozessen. Technologien – insbesondere KI – werden nicht schlechter, sondern leistungsfähiger. Und sie sind für nahezu jedes Unternehmen verfügbar.

Hinter dem Projekt steht eine Arbeitsgruppe des ITnet Thüringen e.V., die sich ein klares Ziel gesetzt hat: die KI-Kompetenzen im Freistaat sichtbar zu machen und Unternehmen einen direkten Zugang zu regional entwickelten, praxiserprobten KI-Lösungen zu eröffnen.

Auf kinet42.de finden sich ab sofort Use Cases, Produkte und Dienstleistungen von Thüringer Firmen, die KI nicht nur diskutieren, sondern bereits erfolgreich umgesetzt haben. „Wir schaffen Transparenz über die enorme Breite an KI-Kompetenzen im Land“, sagt Daniel Böhme, Vorstandsmitglied des ITnet Thüringen e.V.

Für viele Unternehmen sei es ein entscheidender Vorteil, KI-Anwendungen nutzen zu können, die datenschutzkonform in Deutschland betrieben werden – und das mit regionalen Partnern, die man direkt ansprechen kann.

Der „Atlas der Thüringer KI-Produkte und -Dienstleistungen“ wird kontinuierlich wachsen und soll zu einem zentralen Schaufenster für die KI-Innovationen des Landes werden. Auch Björn Marz, ebenfalls Vorstandsmitglied des ITnet, sieht darin einen wichtigen Impuls für den Standort: Künstliche Intelligenz sei längst ein Wettbewerbsfaktor – und Thüringen zeige, dass es auf diesem Feld bestens aufgestellt ist.

Die Plattform ist mehr als eine Übersicht: Sie lädt Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Start-ups ein, ihre Lösungen sichtbar zu machen, sich zu vernetzen und Synergien zu heben. Wer sich aktiv einbringen will, kann sich im ITnet engagieren – insbesondere in der Arbeitsgruppe KInet42.

Gemeinsam, so die Botschaft, kann Thüringen seine Position als Innovationsstandort weiter stärken und die Zukunft der Künstlichen Intelligenz im Land mitgestalten.

Übernimmt die Künstliche Intelligenz bald die Arbeit der Ärzte?

Kuntze: Bei der Diagnostik, der Auswertung von Bildern, ist die KI uns im Moment schon in Teilbereichen überlegen. Wir haben auch modernste Diagnostikgeräte und smarte Bildgebung. Da sind schon viele KI-Funktionen integriert – eine explosionsartige Entwicklung, die sich auch von Jahr zu Jahr so fortsetzen wird. Das heißt, vieles, wo man früher lange Zeit als Radiologe, als Kardiologe oder auch mal als Herzchirurg vor den Bildern gesessen, gemessen und ausgewertet hat, nimmt uns heute in Sekundenschnelle die KI ab.

In den vergangenen Monaten hat KI viele Unternehmen im Sturm erobert, aber auch die Cyberbedrohungslage weiter verschärft. Die vielen neuen KI-basierten Tools vergrößern nicht nur die Angriffsfläche, sondern sind auch für Cyberkriminelle wertvolle Helfer bei der Vorbereitung und Durchführung von Attacken. Welche Gefahren bestehen durch neue bösartige KI-Tools?

Dafür müssen wir erst einmal festlegen, was wir unter „bösartig“ verstehen. Wie bei allen anderen Werkzeugen kann künstliche Intelligenz sowohl sinnstiftend als auch schadhaft eingesetzt werden. Mit einem Hammer kann ich ein Baumhaus für mein Kind bauen oder mutwillig eine Vase zerstören, mit Word einen Liebes- aber auch einen Drohbrief schreiben. Und mit einer Bild-KI kann ich eben entweder meine Präsentationen optisch aufwerten, oder Deepfakes erzeugen. Die Frage, die man sich in erster Linie also stellen muss, ist, ob und inwiefern KI zu bösartigen Zwecken eingesetzt werden kann.

Besonders generative KI bietet die Möglichkeit, fehlendes Know-how bis zu einem gewissen Grad auszugleichen oder Einstiege in bestimmte Themen leichter zu machen. Leider trifft das aber auch auf den schadhaften Gebrauch zu. So wird beispielsweise digitales social Engineering – also die Manipulation von Menschen über digitale Kanäle – deutlich leichter, weil sich unseriöse Mailings nicht mehr durch offensichtliche Rechtschreibfehler oder holprige Übersetzungen auszeichnen. Dies senkt die Einstiegsbarrieren für ausgeklügelte Phishing-Kampagnen, die kaum von legitimer Kommunikation zu unterscheiden sind.

Wenn wir hingegen spezifisch von „bösartigen KI-Tools“ sprechen, meinen wir Programme, die explizit für schadhafte Zwecke wie Betrug, Datendiebstahl oder Sabotage konzipiert wurden. Ein Beispiel hierfür ist die Nutzung von KI in Ransomware, die ihre Verschlüsselungsmethoden dynamisch anpasst, um Entdeckung zu vermeiden. Die Gefahr bestand allerdings auch schon vor der weiten Verbreitung von KI. Die besondere Herausforderung liegt jetzt allerdings in der Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit, mit der solche Tools beziehungsweise Menschen mit solchen Tools agieren können.

Angriff und Verteidigung sind immer ein gegenseitiges Wettrüsten, meist durch den Angreifer initialisiert. Sich dagegen absichern zu wollen, heißt, sich selbst mit dem Thema beschäftigen zu müssen. Es erfordert eine Anpassung der Sicherheitsstrategien, die nicht nur reaktiv, sondern proaktiv und adaptiv sein müssen, um mit der sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungslandschaft Schritt zu halten. Bei fehlender Zeit und Expertise können hierbei spezialisierte Firmen unterstützen.

Die KI lebt durch die Trainingsdaten. Welche Gefahren bestehen durch die Manipulation dieser Daten und wie lassen sich mögliche Manipulationen erkennen?

Das Risiko und die Motivation zur Datenmanipulation variieren je nach Einsatzgebiet der KI. Beispielsweise könnten in der medizinischen Diagnostik manipulierte Daten Forschungsergebnisse verfälschen, während in einem Online Shop manipulierte Nutzerinteraktionen die KI-gestützten Empfehlungen verzerren könnten. Man muss allerdings beachten, dass KI-Modelle an sich eine große Menge an Daten benötigen, um zuverlässig zu funktionieren. Der Anteil an verzerrten Daten müsste im Verhältnis dazu signifikant sein, um eine spürbare Auswirkung zu haben. Solch ein „Data Poisoning“ ist zwar grundsätzlich möglich, erfordert aber Kenntnis über die Funktionsweise des konkreten KI-Modells.

Ein realistisches Beispiel für Data Poisoning bietet das Tool „Nightshade“. Mit diesem werden Bilder für menschliche Augen unsichtbar entfremdet. Infolgedessen passen das Bild und die Label nicht mehr zueinander und ein KI-Modell, das mit diesen Bildern trainiert wird, lässt zunehmend deutlich fehlerhafte Bilder entstehen. Dieses Tool ist allerdings zum Schutz von Kunstschaffenden gedacht, deren Bilder ohne Genehmigung zum Training verwendet werden,
und weniger als direkter Angriff. Im Umkehrschluss ergibt sich, dass der beste Schutz vor manipulierten Trainingsdaten in der Sicherung der Datenqualität und der Etablierung von Standards für die Datenakquise liegt.

Geht man aber von vorsätzlichen Manipulationsangriffen aus, wird man nur schwer ohne technische Gegenmaßnahmen auskommen. Im medizinischen Bereich könnten Anomalie- Erkennungssysteme ungewöhnliche Muster in Diagnosedaten aufspüren, die auf manipulierte Trainingsdaten hindeuten. Für Online-Shops, wo KI von Nutzerinteraktionen lernt, könnten Web-Analytics und Captcha- Systeme Bot-Aktivitäten identifizieren, die KI-Empfehlungen verzerren. Wichtig ist dabei, ein Gleichgewicht zu finden, um echte Bedrohungen zu identifizieren, ohne zu viele falsch positive Ergebnisse zu produzieren.

Sobald wir aber in den Bereich der generativen KI voranschreiten, müssen wir beachten, dass nur die wenigsten Unternehmen oder Institutionen ihre KI von Grund auf selbst trainieren. Stattdessen wird auf Foundation-Models zurückgegriffen, die dann mit den eigenen Daten angepasst werden. Ab diesem Punkt kann man allerdings noch immer indirekt die Trainingsdaten beeinflussen, im neutralen Sinne:

Wenn ich beispielsweise für einen Chatbot Regeln festlege, wie mit welchen Anfragen umzugehen ist, dann manipuliere ich das Foundation-Model, um dem ganzen einen Rahmen zu geben. Dahinter kann auch ein guter Grund stehen. ChatGPT beispielsweise ist so instruiert, dass keine Erklärungen für illegale Aktivitäten gegeben werden. Das Modell ist dazu aber im Prinzip in der Lage. Neben den berechtigten Gründen für solch eine Einschränkung ergeben sich daraus auch Probleme. So ist etwa die Entscheidung, was die KI von sich geben darf und was nicht, durchaus kulturell geprägt und kommt von Einzelpersonen. Damit betrifft Manipulation nicht die Trainingsdaten, sondern deren Darstellung. Um den Output von KI reflektiert zu betrachten, muss ich mir als User dessen bewusst sein.

Wie kann man solche Manipulationen verhindern? Kann man das überhaupt?

Genau wie bei den Gefahren durch Manipulation richten sich auch die Methoden, diese zu verhindern, nach den spezifischen Anwendungsfällen. Häufig liegt der erste Schritt in der Erkennung von Unregelmäßigkeiten mit Hilfe technischer Maßnahmen. Für solche technischen Gegenmaßnahmen ist eine zwingende Voraussetzung, dass ein Bewusstsein für die Manipulationsmöglichkeiten vorherrscht.

Die wohl zielführendste Präventionsmaßnahme liegt schon vorher bei der Sicherung der Datenqualität durch die ausschließliche Verwendung von legitimen und verifizierten Datenquellen. Das erfordert streng einzuhaltende Richtlinien für die Datenakquise und -verwendung. Die Einhaltung derer kann innerhalb eines Unternehmens etwa dadurch unterstützt werden, dass die verwendeten Systeme zur Datenspeicherung durch Rollen- und Rechtemanagement nur ausgewählten Personen zur Verfügung stehen.

Bei der Nutzung von KI Tools, die mit natürlicher Sprache instruiert werden, wäre es natürlich von Vorteil, sowohl die Trainingsdatenbasis zu kennen als auch den Systemprompt. Insbesondere proprietäre Modelle sind dahingehend aber wenig transparent. Kritisches Denken ist gefragt: Nicht jeden KI Output darf man für bare Münze nehmen.

In jüngster Zeit war viel von Regulierung im Bereich KI zu lesen. Sowohl die EU als auch die USA sind hier auf dem Weg. Welches Ziel steckt dahinter?

Das Spannende ist, dass der AI Act der EU bereits 2019 angekündigt und ein erster Entwurf in der EU-Kommission 2021 veröffentlicht wurde. Die meisten wurden auf das Gesetzgebungsverfahren aber erst nach dem Livegang von ChatGPT im November 2022 aufmerksam. Spätestens ab diesem Punkt wurde es dringend notwendig, eine Gesetzesgrundlage zu entwickeln.

Zudem hat erst OpenAI generative KI für jede Person zugänglich gemacht. Viel mehr Menschen als vorher haben nun Ideen dazu, wie diese Technologie zukünftig eingesetzt werden könnte. Dieses Innovationspotenzial ist beeindruckend, birgt bei fehlender Regulierung allerdings auch das Risiko der unbedachten und damit potenziell schädlichen Verwendungen. Regulierungen sollten daher so gestaltet sein, dass sie nicht nur potenzielle Risiken minimieren, sondern auch die Innovation und den kreativen Einsatz von KI fördern.

Was es braucht, ist Rechtssicherheit. Der AI Act, obwohl nicht perfekt, stellt einen wichtigen Schritt in diese Richtung dar, indem er einen rechtlichen Rahmen bietet, der es Unternehmen ermöglicht, zu planen und zu agieren. Es ist begrüßenswert, dass dazu unter anderem gehört, dass Betreiber einer KI-Anwendung eine Risikobewertung in Bezug auf den potenziellen Einfluss auf die Grundrechte der Nutzergruppen durchführen müssen. Das Ziel sollte sein, dass sich aktiv und weitsichtig mit potenziellen Risiken auseinandergesetzt wird, um konkrete KI-Leitlinien auf Basis der gesetzlichen Vorgaben aufzustellen. Dazu gehört es auch, Transparenz bei der Entscheidungsfindung von KI-Systemen zu ermöglichen, denn jede letzte Entscheidung muss beim Menschen liegen.

Viele Unternehmen glauben, sie müssten KI möglichst schnell einsetzen, um im Wettbewerb nicht zurückzufallen. Nach meiner Auffassung sollte es dabei aber nicht nur um Geschwindigkeit gehen, sondern auch Risikominimierung, sprich: Regeln, die den Abfluss sensibler Daten verhindern. Welche Regeln sollten Unternehmen beachten, die mit KI experimentieren beziehungsweise KI-Tools einführen wollen?

Die Einführung von KI-Tools bringt viel Bewegung und Veränderung in Unternehmen mit sich. Ein effizienter KI-Einsatz sorgt für Automatisierung. Automatisierung verlangt und fördert die Standardisierung von Prozessen – dabei können Expertenteams unterstützen. Eine weitere Herausforderung kann darin bestehen, die Mitarbeitenden vom Thema zu überzeugen. Es ist sinnvoll, Mitarbeitende in den Entscheidungsprozess einzubeziehen und Raum für Feedback und weitere Ideen zu schaffen. Dies fördert nicht nur die Akzeptanz, sondern nutzt auch das kollektive Wissen und die Erfahrungen der Belegschaft, um potenzielle Risiken frühzeitig zu identifizieren und zu adressieren. Gleichzeitig besteht meist aus Unkenntnis heraus die Angst, dass die eigene Arbeit durch KI ersetzt wird. Aus vermeintlichem Selbstschutz werden dann die bereitgestellten Tools nicht oder nur unzureichend genutzt, der erhoffte Mehrwert bleibt aus. Es ist daher wichtig, sich den Sorgen und Bedürfnissen derjenigen Mitarbeitenden anzunehmen, die dem Einsatz von KI kritisch gegenüberstehen. Durch Schulungen, Weiterbildungen und Ausprobieren wird meistens deutlich, dass die menschliche Expertise nicht nur weiterhin gebraucht wird, sondern sogar notwendig ist, damit KI-gestützte Prozesse weiterhin die Qualitätsansprüche erfüllen.

Ein solcher Change-Management-Prozess ist in mehrere Phasen aufgeteilt, die gleichzeitig auch zur Risikominimierung beitragen. Nachdem die Dringlichkeit erkannt wurde, ist es hilfreich, einzelne Personen im Unternehmen zu identifizieren, die in der richtigen Handhabung aufgeklärt und geschult werden und die sich durch ihre intrinsische Motivation mit dem Thema auseinandersetzen wollen. Sie werden damit zu Vorreitern und Ansprechpartnern.

Der Markt an KI-Tools ist über das letzte Jahr hinweg wenig überraschend stark angewachsen. Davon sollte man sich allerdings nicht einschüchtern lassen. Neben einer rechtlichen Prüfung, gerade hinsichtlich aller DSGVO-Belange, sollte man sich bei der Auswahl eines KI-Tools vor allem im Klaren darüber sein, welche Pain Points eigentlich bestehen. Bei der Einführung von neuen Systemen ist es wichtig, konkrete KPIs aufzustellen, anhand derer nach einer Test-Phase evaluiert werden kann, ob die jeweilige Anwendung das gesetzte Ziel erfüllt. Darüber hinaus sollten Unternehmen bereit sein, ihre KI-Strategien und -Ziele regelmäßig zu überprüfen und basierend auf den gesammelten Daten und Rückmeldungen anzupassen. Dies ermöglicht eine agile Herangehensweise, die es Unternehmen erlaubt, schnell auf Veränderungen zu reagieren. Das setzt voraus, dass im Unternehmen das Wissen darum vorhanden ist, was überhaupt möglich ist. Fällt der Einstieg dafür schwer, ist es auch durchaus legitim, Beratungsangebote in Anspruch zu nehmen.

Im ersten Schritt wurde das Modell mit Hilfe der Wiener‘schen Systemtheorie gebildet. Dieses systematische Vorgehen ist nötig, um möglichst abstrahiert die nötigen Daten zu identifizieren, die für die Aufgabe nötig sind (Top-Down-Ansatz). Außerdem orientiert sich das Projekt am CRISP-DM-Modell, das die Nutzung von Produktionsdaten zur Wertschöpfung in sechs Phasen beschreibt. Dabei steht die Ermittlung des Werts von Daten hinsichtlich der zu lösenden Aufgabe im Vordergrund. Hintergrund für dieses Vorgehen ist, dass häufig bis zum Schluss unklar ist, welche konkreten Daten in welcher Datenqualität nötig sind, um valide Aussagen mit Hilfe des Modells von Konfigurationen zu gewinnen. Auch die Signifikanz des Datenmodells ist damit definiert. Als Eingangsgrößen wurden Konfigurationsdaten definiert, als Ausgangsgröße die Ausfallursachen der Maschinen im Feld. Die Daten selbst wurden aus schwach strukturierten Konfigurations- sowie Prozessdaten sowie aus Erfahrungswissen aus unterschiedlichen Datenquellen gewonnen.

Dr. Gabriel Kittler, Vorstandsvorsitzender des FIZ e.V. und Geschäftsführer der X-Fab Semiconductor Foundries GmbH in Erfurt, eröffnete den vollbesetzten Themenabend: „Künstliche Intelligenz kommt heute schon in vielen wirtschaftlichen Bereichen produktiv zum Einsatz, wie zum Beispiel bei der Auswertung von großen Mengen mikroskopischer Bildaufnahmen bei der Qualitätssicherung in der Halbleiterfertigung“. Gleichzeitig werden die Chancen, aber auch Risiken der KI im gesellschaftlichen Kontext nur unzureichend diskutiert, so Kittler weiter, der Erfurter Technologiedialog solle dazu anregen und einen Beitrag leisten. Und das tat er.

Der für Nichtinformatiker sicher nicht ganz einfach nachzuvollziehende Vortrag von Prof. Wolfgang Maaß (Lehrstuhlinhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre,
insbesondere Wirtschaftsinformatik im Dienstleistungsbereich der
Universität des Saarlandes) gab einen tiefen technischen Einblick in die Funktionsweisen von KI. Das Verständnis für formelbasierte Berechnung, Annäherung und Wahrscheinlichkeiten, vermittelte einen Eindruck in die ausschließlich mathematischen Prozesse und Logiken. Vor diesem Hintergrund bekommt die gesellschaftspolitische Diskussion zu den Möglichkeiten und den Anwendungsgebieten von KI eine dringende Notwendigkeit.

Die Vize-Präsidentin der IHK Erfurt, Kerstin Schreiber, Geschäftsführerin der Funkwerk AG, betonte den Bezug in die regionale Wirtschaft: „Der Erfurter Technologiedialog ist nicht nur eine Plattform für den Austausch über technologische Innovationen. Er ist auch ein Katalysator für die Entwicklung von Strategien, mit denen Unternehmen die Potenziale der Künstlichen Intelligenz optimal nutzen können. Heute können wir die Weichen für die Zukunft stellen und erkunden, wie KI unsere Arbeitsweise und Gesellschaft zum Besseren wandeln kann.“

Das Phänomen bei allen Problemen zunächst das Internet zu befragen, spiegelt die aktuelle gesellschaftliche Situation wider. Einerseits sehnen sich die Menschen nach mehr persönlichen Kontakten. Andererseits lösen die kleinen digitalen Helferlein bei vielen Usern Begeisterung aus. Chat – GPT ist nur das jüngste Beispiel dafür, welche Faszination die Künstliche Intelligenz (KI) hat.

Die KKH Kaufmännische Krankenkasse bietet seit Kurzem ihren ersten eigenen Chatbot für Fragen rund um die elektronische Patientenakte an. „Das Anbieten und Nutzen von Textrobotern steht nicht im Widerspruch zu persönlichem Service, sondern ist vielmehr eine sinnvolle Ergänzung“, meint die Ärztin Dr. Sonja Hermeneit. Sie analysiert für die Kasse Chatbots und andere neue Technologien unter medizinischen Gesichtspunkten. Eine Umfrage unter deren Versicherten habe bereits gezeigt, dass digitale Kommunikationskanäle immer beliebter werden: 43 Prozent halten es demnach für wahrscheinlich, in Zukunft für bestimmte Anliegen einen Chatbot zu kontaktieren. Bei den 18- bis 39- jährigen Versicherten ist es sogar jeder Zweite.

Für gesundheitliche Fragen gibt es viele Möglichkeiten, sich persönlich beraten zu lassen. Bei den Krankenkassen, in Arztpraxen oder Apotheken erhält man fachkundigen Rat. „Viele Menschen wollen sich aber in Ruhe selbst belesen und informieren, bevor sie in ein Gespräch gehen oder manchmal nur kurz prüfen, ob sie etwas aus einer medizinischen Beratung richtig in Erinnerung haben“, weiß Dr. Hermeneit aus eigener Erfahrung. Die große Menge an Suchergebnissen im Internet sei für Patientinnen und Patienten aber oft schwer einzuordnen. „Da wirken neue Technologien wie Chatbots verlockend, da sie die Fülle an Informationen scheinbar schnell und einfach zu Antworten zusammenfassen“, erklärt die Ärztin. Doch es sei Vorsicht geboten: Denn wie gut und zuverlässig die Antworten eines Textroboters sind, hängt davon ab, mit welchen Daten er trainiert wurde. Wichtig ist deshalb zu wissen, dass Chatbots zwar leicht verständliche Informationen und Handlungsempfehlungen liefern können, aber keine individuelle Diagnose erstellen können, geschweige denn einen daran anknüpfenden Therapieplan.

Persönlicher Service bedeute auch, die digitale Gesundheitskompetenz der Versicherten zu fördern, sagt die Ärztin. Patientinnen und Patienten müssten die Fähigkeit entwickeln, relevante Informationen zu filtern, zu verstehen und zu erkennen, wann es zusätzlich notwendig ist, Fachleute zu kontaktieren. Patientinnen und Patienten wollen selbstbestimmt mitentscheiden. Damit sie das in unserem komplexen Gesundheitssystem mit einer Vielzahl von Versorgungsangeboten tun können, müsse man sie individuell unterstützen. (tl)

Ilmenauer Wissenschaftsnacht 2023: Staunen und Mitmachen

Im Internet kann man sich nicht nur vorab über die 240 Programmpunkte informieren, sondern auch ein auf die eigenen Interessen und Vorlieben zugeschnittenes Programm individuell zusammenstellen. Wenn für einzelne Veranstaltungen eine vorherige Anmeldung nötig ist, können Tickets schon gebucht werden. Umrahmt wird das große Wissenschaftsabenteuer von einem reichhaltigen Kultur- und Musikprogramm und einer Aftershow-Party. Die findet ab 22 Uhr auf der Ehrenbergwiese auf dem Campus der TU Ilmenau statt.

Informatik, Physik, Chemie, Maschinenbau oder Medientechnik: Bei Vorführungen, Experimenten und Vorträgen lüften Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universität, von Forschungsinstituten und Unternehmen der Region die Geheimnisse hinter verblüffenden Phänomenen.
Aber auch die Unterhaltung kommt nicht zu kurz: Der Eco-Funparcour auf dem Marktplatz, mehrere Escape Rooms oder die E-Rennwagen der Formula Student warten auf ein interessiertes Publikum: Anfassen und Ausprobieren sind ausdrücklich erlaubt.

Virtual Reality und Energiewelt

Besucherinnen und Besucher der Ilmenauer Wissenschaftsnacht erhalten einen Crashkurs durch die Energiewelt, sie erleben, wie das Unsichtbare sichtbar wird, können auf Roboter-Rallye gehen oder Neues über Lichtverschmutzung und nachhaltige Elektronik lernen. Im neuen I3TC, dem Ilmenau Interactive Immersive Technologies Center, erleben sie Virtual Reality live: Sie werden von täuschend echten Schallquellen verblüfft oder können auf einem virtuellen Basketballfeld Körbe werfen.

Das Regionalmanagement der Land kreise Ilm-Kreis und Gotha „Thüringer Bogen“ wird sich auf einem Gemeinschaftsstand mit dem Technologie- und Gründerzentrum Ilmenau präsentieren. Hier erhalten interessierte Gäste Einblicke in spannende Projekte aus Wirtschaft und Wissenschaft. Für ihre individuelle Berufs- und Karriereplanung stehen vielfältige Informationen über berufliche Chancen oder die Gründung eines eigenen Unternehmens bereit.
Die Ilmenauer Wissenschaftsnacht ist eine Gemeinschaftsveranstaltung von TU und Stadt Ilmenau, Ilm-Kreis, Thüringer Bogen und der Technologieregion Ilmenau Arnstadt.