The German Federal Ministry of Education and Research (BMFTR) funds 11 pilot projects that leverage insights from neuroscience to develop more efficient, robust, and interpretable AI systems. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMFTR) fördert 11 Pilotprojekte, die Erkenntnisse aus den Neurowissenschaften nutzen, um effizientere, robustere und interpretierbarere KI-Systeme zu entwickeln.
11 Projects11 Projekte
are working on neurobiologically- inspired AIarbeiten an neurobiologisch inspirierter KI
2025–2028
BMFTR-funded research as part of the "Hightech Agenda Deutschland"BMFTR-geförderte Forschung der Hightech Agenda Deutschland
InterdisciplinaryInterdisziplinär
Bridging neuroscience and artificial intelligence researchVerbindung von Neurowissenschaften und KI-Forschung
Research NetworkForschungsnetzwerk
Geographic distribution of NI:KI research groups. Click a marker to see projects and researchers at that location. Geografische Verteilung der NI:KI Forschungsgruppen. Klicken Sie auf einen Marker, um Projekte und Forschende an diesem Standort zu sehen.
Dashed markers: associated partners (no BMFTR funding). Gestrichelte Marker: assoziierte Partner (ohne BMFTR-Förderung).
Coordination office: Goldschmidtstraße 1, 37077 GöttingenKoordinationsstelle: Goldschmidtstraße 1, 37077 Göttingen
- Göttingen: PRISMA-V – Fabian Sinz, Alexander Ecker
- Tübingen: PRISMA-V – Katrin Franke, Matthias Bethge; DeepSync – Stefanie Liebe, Jakob Macke, Andreas Geiger; RealmNN – Anna Levina, Georg Martius
- Berlin: GROWUPAI – Radoslaw Martin Cichy; SWAMBIT – Felix Gers, Alexander Löser, Matthew Larkum
- Frankfurt am Main: GROWUPAI – Gemma Roig
- Bielefeld: SMILES – David Kappel
- Magdeburg: SMILES – Alessio Attardo; BRAINS – Markus Ullsperger
- Osnabrück: SELF – Sebastian Musslick, Tim Kietzmann, Pascal Nieters
- Chemnitz: BRAINS – Fred Hamker
- Mannheim: NAILit – Daniel Durstewitz
- Heidelberg: NAILit – Georgia Koppe
- Homburg (Saar): NAILit – Jonas Sauer
- Freiburg im Breisgau: CompSeq – Christian Leibold, Thomas Brox, Ilka Diester, Monika Schönauer
- Hamburg: CHAIS – Frank Steinicke, Timo Gerkmann, Stefano Panzeri, Claus Hilgedag
- Amsterdam (NL, associated partner):Amsterdam (NL, assoziierter Partner): DeepSync – Max Welling
- Bern (CH, associated partner):Bern (CH, assoziierter Partner): SWAMBIT – Walter Senn
- Bethesda (USA, associated partner):Bethesda (USA, assoziierter Partner): NAILit – Bruno Averbeck
Latest NewsAktuelle Neuigkeiten
NI:KI Now on LinkedIn
We are happy to announce that the NI:KI initiative is now on LinkedIn! Wir freuen uns, bekanntzugeben, dass die NI:KI-Initiative jetzt auf LinkedIn vertreten ist!
NI:KI Initiative Officially Launches
The BMBF-funded NeuroAI (NI:KI) initiative officially begins with 11 pilot projects. Die vom BMBF geförderte NeuroAI (NI:KI) Initiative startet offiziell mit 11 Pilotprojekten.
Our ProjectsUnsere Projekte
FREIBURG
CompSeq
Sequence Computations in Humans, Models and Machines Sequenzverarbeitung in Mensch, Modell und Maschine
OSNABRÜCK
SELF
Self-directed learning: a neuro-inspired path toward resource-efficient multi-task AI Selbstgesteuertes Lernen: Ein neuro-inspirierter Weg zu ressourceneffizienter Multi-Task-KI
TÜBINGEN
DeepSync
Oscillatory Synchronization as a Biologically Inspired Approach for Deep Neural Networks Oszillatorische Synchronisation als biologisch inspirierter Ansatz für tiefe neuronale Netze
CHEMNITZ
BRAINS
Brain-inspired Resourcefulness in Artificial Intelligence by leveraging Neurocomputational Shortcuts Gehirninspirierter Einfallsreichtum in der Künstlichen Intelligenz durch neurocomputationale Abkürzungen
HAMBURG
CHAIS
Consortium for Human-centered AI in Science Konsortium für menschenzentrierte KI in der Wissenschaft
BERLIN
GROW UP AI
Visual AI that grows up like the human brain for improved efficiency and robustness Visuelle KI, die wie das menschliche Gehirn heranwächst – für verbesserte Effizienz und Robustheit
TÜBINGEN
RealmNN
Recurrent Expressive Adaptive Leaky-Memory Neural Network Rekurrentes Expressives Adaptives Leaky-Memory Neuronales Netz
MANNHEIM
NAILIt
Neuro-Inspired AI for Learning and Inference in Non-Stationary Environments Neuroinspirierte KI für Lernen und Inferenz in nicht-stationären Umgebungen
GÖTTINGEN
PRISMA-V
Primate-inspired, spatio-temporally integrated active vision with working memory Primaten-inspirierte, raumzeitlich integrierte aktive Sichtsysteme mit Arbeitsgedächtnis
BIELEFELD
SMILES
Sparse Models to Identify Learning-Principles of Efficient Structures Sparse Models zur Identifikation von Lernprinzipien effizienter Strukturen
BERLIN
SWAMBIT
Shared Workspace and Memory for Brain-Inspired Transformers Geteilter Arbeitsraum und Gedächtnis für gehirninspirierte Transformer