16.06.2025
Ein europäisches Konsortium entwickelt KI-Systeme, die robust sind und mit verschiedensten Datenquellen umgehen können. Beteiligt ist auch der LMU Lehrstuhl von Professor Björn Ommer, an dem das Basismodell Stable Diffusion entwickelt wurde.
Professor Björn Ommer | © Ansgar Pudenz
Mit dem Projekt ELLIOT (European Large Open Multi-Modal Foundation Models For Robust Generalization On Arbitrary Data Streams) fördert die Europäische Kommission die Entwicklung einer neuen Generation von KI-Modellen für allgemeine Zwecke, die auf reale, datenintensive Anwendungen zugeschnitten sind.
Im Mittelpunkt von ELLIOT steht die Entwicklung von multimodalen Basismodellen: KI-Systemen, die allgemeines Wissen und Muster aus riesigen Datenmengen verschiedenster Art – von Videos, Bildern und Texten bis hin zu Sensorsignalen, industriellen Zeitreihen und Satellitenbildern – lernen und das bei einer Aufgabe gelernte Wissen auf eine Vielzahl anderer Aufgaben übertragen können. Im Gegensatz zu den derzeitigen Basismodellen, die in Bezug auf die Verallgemeinerungsfähigkeit und die Unterstützung multimodaler Daten vor erheblichen Herausforderungen bestehen, werden die Modelle von ELLIOT in der Lage sein, eine robuste Verallgemeinerung über dynamische, verrauschte und sich zeitlich verändernde multimodale Datenströme hinweg durchzuführen.
Das Konsortium, an dem 30 Forschungseinrichtungen und Unternehmen aus zwölf europäischen Ländern beteiligt sind, wird vom Institut für Informationstechnologien des Zentrums für Forschung und Technologie Hellas (CERTH-ITI), Griechenland, koordiniert. Mit dabei: Informatiker Professor Björn Ommer, der die Computer Vision & Learning Group an der LMU leitet. Eingebunden sind neben Ommers Team von der LMU aus Deutschland beispielsweise Forschende aus Tübingen, Jülich und Saarbrücken. Das Programm wird im Rahmen von Horizon Europe für vier Jahre mit 25 Millionen Euro gefördert.