Die Hightech-Agenda Deutschland (HTAD) markiert ein neues Ambitionsniveau in der Forschungs- und Technologiepolitik. Die HTAD steckt klare Ziele und unterlegt diese mit konkreten Flaggschiff-Maßnahmen in sechs prioritären Schlüsseltechnologien: Künstliche Intelligenz (KI), Quantentechnologien, Mikroelektronik, Biotechnologie, Fusion und klimaneutrale Energieerzeugung sowie Technologien für die klimaneutrale Mobilität. Deutschlands Potenziale im Bereich der KI liegen dabei insbesondere in der strategischen Verknüpfung der exzellenten KI-Forschung mit herausragenden Kompetenzen in zentralen, wertschöpfungsstarken Wirtschaftszweigen wie dem produzierenden Gewerbe, dem Dienstleistungssektor, Handel und Verkehr. Insbesondere bei sicheren, vertrauenswürdigen, menschen­zentrierten und nachhaltigen KI-Anwendungen in Wissenschaft und Wirtschaft bieten sich für Deutschland erhebliche Chancen.

Um die Wertschöpfung durch KI nachhaltig zu steigern, müssen KI-Ansätze in ihrer gesamten Breite berücksichtigt werden. Ein starker Fokus auf einzelne, aktuell weit verbreitete Spielarten wie Chatbots auf Basis allgemeiner großer Sprachmodelle (LLMs) ist nicht ausreichend, um das vielfältige Potenzial von KI als Querschnittstechnologie zur Mustererkennung und Datenanalyse in zahlreichen Branchen auszureizen. Ziel muss es sein, passfähige Lösungen zu entwickeln, die die Stärken der deutschen Wirtschaft optimal aufgreifen und ein deutsches Alleinstellungsmerkmal bilden, um so die internationale Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Dabei soll das Momentum der HTAD sowie begleitender Aktivitäten auf EU-Ebene, wie etwa der 8ra-Initiative, den AI-Factories und Gigafactories, der Apply-AI Strategie und insbesondere des IPCEI Artificial Intelligence (IPCEI-AI) genutzt werden, um in ausgewählten Anwendungsdomänen die Nutzung von KI-Systemen durch Unternehmen voranzutreiben.

Im Zentrum steht hierbei industrielle, domänenspezifische KI. Damit sind KI-Systeme gemeint, die auf die spezifischen Anforderungen und Prozesse einzelner Branchen oder Anwendungsfelder zugeschnitten sind. Der Begriff „An­wendungsdomäne“ soll dabei zum Ausdruck bringen, dass die angestrebten KI-Modelle nicht notwendigerweise auf einzelne Branchen oder Wirtschaftssektoren begrenzt sein müssen. Industrielle, domänenspezifische KI-Systeme zeichnen sich durch tiefes Wissen aus, etwa über die jeweilige Fachsprache und die Verwendung spezifischer industrieller Datensätze und -formate, und bieten maßgeschneiderte Lösungen für konkrete Herausforderungen innerhalb einer vertikalen Wertschöpfungskette. Im Einsatz können diese Systeme domänentypische Daten zuverlässig ver­arbeiten, bei Arbeitsabläufen unterstützen und Problemstellungen effizient bearbeiten.

Hierdurch unterscheiden sie sich maßgeblich von großen Sprachmodellen, wie sie in aktuell weit verbreiteten KI-Lösungen, wie beispielsweise Chatbots, verwendet werden. Diese sind horizontal ausgerichtet und breit einsetzbar, da sie auf allgemeinen und domänenübergreifenden Daten basieren. Sie eignen sich für allgemeine Aufgaben in den Bereichen Textgenerierung und Bildanalyse oder für die Beantwortung allgemeiner Fragen, wobei ihre Ge­nauigkeit und Präzision jedoch begrenzt ist. Für den zuverlässigen Einsatz in spezialisierten Bereichen wie der Medizin oder dem Maschinenbau sind Allzweck-LLMs hingegen aktuell weniger geeignet. Je genauer und spezifischer die Anforderungen an ein KI-Modell sind, desto störender wirken sich allgemeine Inhalte großer Modelle auf Korrektheit und Rechenaufwand aus. Ein wesentlicher Grund für bisherige Defizite liegt im Mangel an spezialisierten, hoch­wertigen und bei Bedarf gezielt aktualisierten Daten, beispielsweise zu Fachsprachen, branchenspezifischen rechtlichen Rahmenbedingungen oder domänenspezifischem Spezialwissen. Die Nutzung derartiger Daten zum Training domänenspezifischer KI-Systeme birgt somit erhebliches Potenzial.

Dieses Potenzial geht weit über die Entwicklung branchenspezifischer Sprachmodelle hinaus. Es bieten sich Möglichkeiten zur KI-Nutzung in zahlreichen Branchen durch die Einbindung weiterer Datenquellen, wie hochdimensionaler tabellarischer Daten und Sensordaten unter Verwendung passender Ansätze beispielsweise des Maschinellen Lernens, der Wissensrepräsentation, Computer Vision sowie hybriden Modellen. Hiermit können beispielsweise auf Basis multimodaler Messdaten die medizinische Diagnostik verbessert, die Effizienz in der Landwirtschaft durch die Auswertung von Wetterdaten, Luftaufnahmen und Sensordaten erhöht oder in der Industrie Lieferketten und Produktionsabläufe effizienter gesteuert werden.

Die gezielte Entwicklung domänenspezifischer KI-Systeme ermöglicht zudem eine engere Verzahnung mit bestehenden Systemen und Arbeitsprozessen, was die Effizienz und die Akzeptanz bei Fachanwendern steigert. Da spezialisierte Systeme oft mit wesentlich weniger Rechenleistung auskommen, können Eingabedaten lokal verarbeitet werden (Edge AI). Dies reduziert die Abhängigkeit von externen Anbietern und minimiert Risiken hinsichtlich des Daten­schutzes und der IT-Sicherheit. Eine verbleibende Hürde besteht in der Aufbereitung und Nutzbarmachung häufig unstrukturierter und heterogener Datenbestände. Diese Daten liegen in Unternehmen zwar häufig vor und können durch datensparende Ansätze lokal verarbeitet werden. Für die Entwicklung leistungsfähiger und übertragbarer KI-Lösungen sind jedoch oft Standardisierung, Qualitätssicherung und eine kooperative Anschlussfähigkeit der Daten erforderlich.

1.1 Förderziel

Mit dieser Bekanntmachung adressiert das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) die oben genannten Herausforderungen für den Forschungs- und Wirtschaftsstandort Deutschland. Die Förderrichtlinie zielt darauf ab, die Entwicklung und Implementierung solcher domänenspezifischen KI-Systeme entscheidend voranzubringen, die präzise auf die Anforderungen vertikaler Wertschöpfungsketten zugeschnitten sind. Dabei sollen sowohl spezialisierte Sprachmodelle als auch KI-Ansätze zur Verarbeitung multimodaler Datenquellen unter Einsatz von Deep Learning, symbolischen Ansätzen und hybriden Modellen erforscht werden. Übergreifende Ziele sind dabei, die Leistungsfähigkeit, Genauigkeit und Praxistauglichkeit von KI-Systemen in zentralen Anwendungsfeldern für die deutsche Wirtschaft wie zum Beispiel dem produzierenden Gewerbe, dem Maschinenbau und der Landwirtschaft zu verbessern.

Die Maßnahme soll die Entwicklung passfähiger, effizienter KI-Lösungen befördern, die durch lokale Datenverarbeitung und geringeren Ressourcenbedarf die technologische Souveränität stärken und ein deutsches Alleinstellungsmerkmal im globalen Wettbewerb bilden. Als Teil der Flaggschiffmaßnahme der HTAD für die Schlüsseltechnologie „Künstliche Intelligenz“ leistet sie einen wesentlichen Beitrag zur Sicherung der digitalen Souveränität Deutschlands sowie Europas und zur nachhaltigen Steigerung der industriellen Wertschöpfung durch innovative Querschnittstechnologien.

1.2 Zuwendungszweck

Zweck der Förderung ist die Umsetzung von Verbundvorhaben aus Wissenschaft und Industrie, die demonstrieren, wie durch die Spezialisierung von KI-Systemen auf konkrete Branchenanforderungen (Domänenwissen) deutliche Effizienzgewinne erzielt und neue Geschäftsmodelle realisiert werden können.

Die Ergebnisse sollen über die beteiligten Partner hinaus Wirkung zeigen und Standards für die jeweilige Branche setzen. Aufbereitet in Blaupausen sollen sie eine hohe Übertragbarkeit haben und damit den Transfer in die jeweilige Branche ermöglichen.

Die Ergebnisse des geförderten Vorhabens dürfen nur in der Bundesrepublik Deutschland oder dem Europäischen Wirtschaftsraum (EWR) und der Schweiz genutzt werden.

1.3 Rechtsgrundlagen

Der Bund gewährt die Zuwendungen nach Maßgabe dieser Förderrichtlinie, der §§ 23 und 44 der Bundeshaushaltsordnung (BHO) und den dazu erlassenen Verwaltungsvorschriften sowie der „Richtlinien für Zuwendungsanträge auf Ausgabenbasis (AZA/AZAP/AZV)“ und/oder der „Richtlinien für Zuwendungsanträge auf Kostenbasis von Unter­nehmen der gewerblichen Wirtschaft (AZK)“ des BMFTR. Ein Anspruch auf Gewährung der Zuwendung besteht nicht. Vielmehr entscheidet die Bewilligungsbehörde aufgrund ihres pflichtgemäßen Ermessens im Rahmen der verfügbaren Haushaltsmittel.

Nach dieser Förderrichtlinie werden staatliche Beihilfen auf der Grundlage von Artikel 25 Absatz 1 und 2 Buchstabe b und c sowie Artikel 28 Absatz 1 und 2 Buchstabe a der Allgemeinen Gruppenfreistellungsverordnung (AGVO) der Europäischen Kommission (EU-Kommission) gewährt.¹ Die Förderung erfolgt unter Beachtung der in Kapitel I AGVO festgelegten Gemeinsamen Bestimmungen, insbesondere unter Berücksichtigung der in Artikel 2 der Verordnung aufgeführten Begriffsbestimmungen (vergleiche hierzu die Anlage zu beihilferechtlichen Vorgaben für die Förderrichtlinie).

Gefördert werden risikoreiche industrielle Forschungs- und vorwettbewerbliche Entwicklungsvorhaben in Form von Verbundprojekten, die als Transfer-Leitprojekte konzipiert sind. Im Zentrum der Projekte steht die Entwicklung von KI-Systemen, die mit Hilfe domänenspezifischer Daten und der Modellierung tiefen domänenspezifischen Wissens auf die realen Anwendungsfälle einer spezifischen Domäne ausgerichtet sind. Die Projekte müssen dabei zwingend die folgenden thematischen Schwerpunkte adressieren:

–

Entwicklung domänenspezifischer KI-Modelle und -Systeme: Anpassung oder Neuentwicklung von KI-Architek­turen und maßgeschneiderten Open-Source-Modellen, die spezifisches Fachvokabular, Prozesswissen und/oder physikalische Gesetzmäßigkeiten einer Branche (zum Beispiel chemische Strukturformeln, Ingenieurswissen) nativ integrieren;

–

Vertikale Verankerung und Dateninfrastruktur: Schaffung spezifischer Datenpipelines und Integrationsschichten zur Anbindung branchenüblicher IT-Systeme sowie die Nutzung branchenspezifischer Datenquellen innerhalb be­stehender industrieller Ökosysteme;

–

Datenzugänglichkeit und offene Standards: Erarbeitung technischer Lösungen zur Überwindung von Datensilos und Etablierung offener Standards sowie tragfähiger Governance-Modelle für den Datenaustausch innerhalb einer Branche, branchenübergreifend sowie zwischen Wirtschaft und Wissenschaft.

Der Einsatz eines oder mehrerer der folgenden methodischen Ansätze wird bei der Bewertung positiv berücksichtigt:

–

Entwicklung und Anwendung von Physics-Informed Neural Networks, um physikalische Gesetzmäßigkeiten wie Thermodynamik oder Strömungsmechanik in KI-Modelle zu integrieren;

–

Einsatz von Retrieval-Augmented Generation und Knowledge Graphs, um KI-Modelle in Echtzeit mit strukturiertem Domänenwissen und unternehmenseigenen Wissensbasen zu verknüpfen;

–

Nutzung von Agentic Workflows, in denen KI-Systeme autonom mehrstufige Arbeitsabläufe planen und mit externen Datenbanken oder Werkzeugen interagieren;

–

Implementierung von Federated Learning, um Modelle kooperativ über verteilte Akteure hinweg zu trainieren, ohne sensible Daten zu teilen;

–

Anwendung von Modellkompression, um die Nutzung leistungsfähiger KI direkt auf Endgeräten zu ermöglichen, die Abhängigkeit von Cloud-Infrastrukturen zu reduzieren und Echtzeitfähigkeit sowie Energieeffizienz sicherzustellen;

–

Anwendung von Data Augmentation, um reale Datenbestände durch synthetische Daten anzureichern, insbesondere wenn geringe Datenquantitäten die Generierung von effizienten Modellen erschweren;

–

Verwendung von Transfer Learning, um bestehende Modelle effizient auf spezifische industrielle Zielaufgaben anzupassen und Entwicklungszeiten zu verkürzen;

–

Etablierung von MLOps-Frameworks, um automatisierte Pipelines für Training, Testing und Deployment zu schaffen und durch kontinuierliches Monitoring (zum Beispiel Drift-Detection) einen stabilen industriellen Dauerbetrieb zu gewährleisten;

–

Integration von Explainable AI, um Entscheidungsprozesse der Algorithmen für Fachanwender interpretierbar zu machen, das Vertrauen in die Technologie zu stärken und die Zertifizierung in regulierten Domänen zu erleichtern;

–

Einsatz von formaler Verifikation, um mathematisch zu beweisen, dass die KI-Modelle innerhalb definierter Sicherheitsgrenzen agieren und keine kritischen Systemzustände verursachen;

–

Entwicklung und Anwendung von Verfahren zur Adversarial Robustness, um KI-Systeme vor gezielten Manipulationen zu schützen;

–

Einsatz von Automated Red Teaming, um Schwachstellen in domänenspezifischen Modellen systematisch zu identi­fizieren und die IT-Sicherheit der vertikalen Integration zu gewährleisten;

–

Integration von Verlässlichkeitsprüfungen, damit das System erkennt und signalisiert, wenn es mit Daten konfrontiert wird, die außerhalb seines Trainingsbereichs liegen, anstatt ungerechtfertigte Vorhersagen auf Basis von Extrapolation zu treffen;

–

Etablierung von Human-in-the-Loop-Schnittstellen für kritische Entscheidungssituationen, in denen ein teil- oder vollautomatisiertes KI-System bei hoher Unsicherheit kontrolliert an einen menschlichen Experten übergibt;

–

Aufbau einer lückenlosen Datenherkunft und -historie (Data Provenance & Lineage), um die Herkunft, Qualität und Bearbeitungshistorie aller Trainingsdaten transparent und auditierbar zu machen;

–

Entwicklung von Prüfprozeduren, die mit bestehenden Branchennormen und -standards kompatibel sind, um Zulassungen zu beschleunigen.

Entscheidend für eine erfolgreiche Förderung ist jedoch nicht die reine Anwendung spezifischer Methoden, sondern die nachvollziehbare Begründung, dass die gewählten Ansätze die industriellen Anforderungen an Verlässlichkeit, Sicherheit und Zertifizierbarkeit im Rahmen einer tiefen vertikalen Integration vollumfänglich adressieren.

Der Fokus der Projekte sollte auf Branchen mit hohem Wertschöpfungsanteil in Deutschland liegen. Hierzu zählen insbesondere, aber nicht ausschließlich:

–

Industrielle Fertigung und Maschinenbau (zum Beispiel KI-basierte Prozessoptimierung, autonome Rekonfiguration von Produktionslinien bei Produktwechseln, resiliente Lieferketten-Steuerung, KI-basiertes Produkt- und Produk­tionsengineering);

–

Mobilität und Automobilindustrie (zum Beispiel spezialisierte Umfeldwahrnehmung, Logistikoptimierung);

–

Chemieindustrie und Cleantech (zum Beispiel Materialforschung, nachhaltige Prozesssteuerung, KI-gesteuerte Laborumgebungen);

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Medizintechnik (zum Beispiel KI-gestützte Diagnostik);

–

Agrarwirtschaft (zum Beispiel Präzisionslandwirtschaft, Intelligentes Nährstoffmanagement);

–

Informations- und Kommunikationstechnik.

Ausdrücklich nicht Gegenstand dieser Förderung sind reine Investitionen in Rechenzentrums-Hardware sowie die Entwicklung von generalistischen Sprachmodellen ohne spezifischen Branchenfokus, die Entwicklung von KI-Hardware sowie der Einsatz von KI in Personalwesen, Marketing oder Kundenbetreuung, „Predictive Maintenance“, ziviler Sicherheit oder robotischen Systemen für die Pflege, da diese bereits durch komplementäre nationale und euro­päische Programme adressiert werden.

Antragsberechtigt sind Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen und andere Institutionen, die Forschungsbeiträge liefern, sowie Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft. Zum Zeitpunkt der Auszahlung einer gewährten Zuwendung wird das Vorhandensein einer Betriebsstätte oder Niederlassung (Unternehmen) beziehungsweise einer sonstigen Einrichtung, die der nichtwirtschaftlichen Tätigkeit des Zuwendungsempfängers dient (Hochschule, Forschungseinrichtung), in Deutschland verlangt. Gefördert werden ausschließlich Verbundprojekte mit Industriebeteiligung.

Forschungseinrichtungen, die von Bund und/oder Ländern grundfinanziert werden, können neben ihrer institutionellen Förderung eine Projektförderung für ihre zusätzlichen projektbedingten Ausgaben beziehungsweise Kosten bewilligt bekommen, wenn sie im Förderantrag den Bezug zwischen dem beantragten Projekt und grundfinanzierten Aktivitäten explizit darstellen beziehungsweise beides klar voneinander abgrenzen.

Zu den Bedingungen, wann staatliche Beihilfe vorliegt/nicht vorliegt und in welchem Umfang beihilfefrei gefördert werden kann, siehe Unionsrahmen für staatliche Beihilfen zur Förderung von Forschung, Entwicklung und Innovation (FuEuI-Unionsrahmen).²

Die Förderung zielt insbesondere auf Konsortien mit einer starken Beteiligung kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) ab. Die Einbindung von KMU als direkte Verbundpartner oder als assoziierte Pilotanwender ist ausdrücklich erwünscht, um den Transfer spezialisierter KI-Lösungen in den industriellen Mittelstand zu forcieren.

KMU im Sinne dieser Förderrichtlinie sind Unternehmen, die die Voraussetzungen der KMU-Definition der EU er­füllen.³ Der Antragsteller erklärt gegenüber der Bewilligungsbehörde seine Einstufung gemäß Anhang I AGVO im Rahmen des Antrags.

Die Vorhaben sollen maßgeblich von Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft initiiert und koordiniert werden.

Die Partner eines Verbundprojekts regeln ihre Zusammenarbeit in einer schriftlichen Kooperationsvereinbarung. Vor der Förderentscheidung über ein Verbundprojekt muss eine grundsätzliche Übereinkunft über weitere vom BMFTR vorgegebene Kriterien nachgewiesen werden (vergleiche BMFTR-Vordruck Nr. 0110).⁴

Alle Zuwendungsempfänger, auch Forschungseinrichtungen im Sinne von Artikel 2 (Nummer 83) AGVO, stellen sicher, dass im Rahmen des Verbunds keine indirekten (mittelbaren) Beihilfen an Unternehmen fließen. Dazu sind die Bestimmungen von Nummer 2.2 des FuEuI-Unionsrahmens zu beachten.

Um das Ziel einer tiefen vertikalen Integration in spezifischen Domänen zu garantieren, gelten für die Zusammen­setzung der Konsortien folgende besondere Bedingungen:

–

Lückenlose Abbildung der KI-Wertschöpfungskette: Gefördert werden ausschließlich Projektverbünde, die eine lückenlose Kette von der methodischen KI-Entwicklung bis zur operativen Anwendung in der jeweiligen Anwendungsdomäne abbilden. Die Komplementarität der Partner, bestehend aus KI-Entwicklern, Software-Integratoren und industriellen Endanwendern, ist zwingend darzustellen. Es muss nachgewiesen werden, dass jeder Partner eine essenzielle Funktion für die vertikale Durchdringung der Domäne (zum Beispiel durch Bereitstellung von Fachdaten, Prozesswissen oder Integrationsschichten) übernimmt.

–

Aktive Beteiligung der Anwenderindustrie: Gefördert werden industriegetriebene Verbundprojekte mit substanziellen Eigenbeiträgen (Übernahme der Hauptverantwortung mindestens eines Arbeitspaketes, Bereitstellung von Daten, Test- und Erprobungsumgebungen et cetera) durch die Industrie. Das Konsortium muss belegen, wie die KI-Lösungen nativ in bestehende industrielle Workflows integriert werden. Projekte, die nur auf die Entwicklung eines Demonstrators im Labor ohne Anbindung an reale Prozessumgebungen abzielen, sind nicht förderfähig.

–

Einbindung assoziierter Partner: Die Einbindung assoziierter Partner (zum Beispiel Industrieverbände, KMU-Netzwerke oder Regulierungsstellen) mittels Letter of Intent (LoI), deren Daten für die Validierung herangezogen werden oder die den Transfer in die Breite der Domäne unterstützen, wird ausdrücklich begrüßt.

Um die strategischen Ziele der Transfer-Leitprojekte zu erreichen und eine nachhaltige Wirkung im Sinne der Hightech-Agenda Deutschland sicherzustellen, unterliegt die Förderung folgenden spezifischen Bedingungen:

–

Innovationshöhe und technologisches Risiko: Die Vorhaben müssen den aktuellen Stand der Forschung und Technik deutlich übertreffen. Es werden ausschließlich Projekte gefördert, die ein hohes technisches sowie wirtschaftliches Risiko beinhalten und auf eine deutliche Innovation abzielen. Das Konsortium hat bereits in der Skizze einen belastbaren Nachweis über den konkreten Bedarf der zu entwickelnden Lösung sowohl für die gewählte Primärdomäne als auch für potenzielle Transferbranchen zu erbringen.

–

Projektbegleitender Beirat: Jedes Verbundprojekt ist verpflichtet, einen Projektbeirat einzurichten. Dieser dient als zentrales Instrument zur Sicherstellung der Praxisrelevanz und Innovationsorientierung. Der Beirat setzt sich paritätisch aus Vertretern der Wissenschaft und der Wirtschaft zusammen. Die Industrievertreter müssen mindestens die Branchen der im Verbund beteiligten Glieder der Wertschöpfungskette abdecken. Die Einbindung zusätzlicher Experten aus potenziellen Transferbranchen wird ausdrücklich begrüßt. Der Beirat kommuniziert die spezifischen Bedarfe der Anwenderbranchen an das Konsortium, während die wissenschaftlichen Mitglieder die anzuwendenden methodischen Ansätze beratend begleiten. Die Antragsteller müssen ein Konzept vorlegen, das einen konti­nuierlichen Austausch und die systematische Rückkopplung realer Anwendungsbedarfe in das laufende Forschungs- und Entwicklungprojekt garantiert.

–

Technologischer Reifegrad (TRL) und Interoperabilität: Die Vorhaben müssen eine hohe technologische Reife anstreben, um eine zeitnahe industrielle Nutzung zu ermöglichen. Es ist ein Technologie-Reifegrad von 6 bis 8 zu erzielen. Die Lösungen müssen somit mindestens in einer relevanten Einsatzumgebung demonstriert werden. Maximal ist der Nachweis der Funktionsfähigkeit des qualifizierten Gesamtsystems zulässig. Die erarbeiteten Lösungen müssen zwingend kompatibel mit offenen Branchenstandards gestaltet werden, falls diese existieren. Ziel ist eine nahtlose Einbindung in bestehende Ökosysteme, damit die Projektergebnisse als domänenspezifische „Blaupause“ weite Verbreitung finden können.

–

Ergebnistransfer und Verwertung: Die Verwertung der Ergebnisse muss primär auf die Hebung von Wertschöpfungspotenzialen am Standort Deutschland zielen. Dabei steht nicht der bloße Erkenntnisgewinn, sondern die Skalierbarkeit der Lösungen im Vordergrund. Die im Rahmen des Vorhabens genutzten und erzeugten Daten sind ein wesentlicher Bestandteil des Projekterfolgs. Da es sich hierbei oft um wettbewerbsrelevante Betriebsgeheimnisse handelt, wird keine pauschale Offenlegung von Rohdaten verlangt. Stattdessen sind die Partner verpflichtet, den Transfer durch folgende Maßnahmen zu unterstützen:

–

Bereitstellung von Metadaten und Schemata: Dokumentation der Datenstrukturen und Schnittstellenbeschreibungen, um die Interoperabilität für Dritte zu ermöglichen;

–

Synthetische Datensätze: Erzeugung und Bereitstellung von qualitativ hochwertigen synthetischen Daten, die die Charakteristika der Realdaten abbilden, ohne Rückschlüsse auf sensible Firmengeheimnisse zuzulassen;

–

Modell-Transfer: Soweit möglich, sollen trainierte (Teil-)Modelle oder Gewichte zur Verfügung gestellt werden, die in ähnlichen Domänen als Basis für „Transfer Learning“ dienen können;

–

Best Practices zur Datenkuratierung: Dokumentation der Verfahren zur Datenreinigung, Anonymisierung und Qualitätssteigerung als Referenz für die Branche.

Transfer-Handbuch als „Blaupause“ für den Mittelstand: Zum Projektabschluss ist ein umfassendes Transfer-Handbuch vorzulegen. Dieses fungiert als prozessuale und technologische Blaupause für die Übertragung der Projektergebnisse auf andere Unternehmen der Domäne oder angrenzende Branchen. Es soll sicherstellen, dass das im Leitprojekt erarbeitete Wissen über die Konsortialgrenzen hinaus genutzt werden kann. Das Transfer-Handbuch muss mindestens folgende Inhalte umfassen:

–

eine detaillierte Darstellung der Systemarchitektur und der verwendeten KI-Methoden für spezifische Problem­klassen der Domäne;

–

eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Integration der KI-Lösungen in branchenübliche IT-/OT-Umgebungen (zum Beispiel Anbindung an ERP- oder Steuerungssysteme);

–

Definition und Dokumentation von Key Performance Indicators (KPIs), mit denen der ökonomische und technologische Erfolg der KI-Anwendung messbar gemacht wird;

–

Musterverträge oder Leitfäden zur Ausgestaltung der Datennutzung und Haftung innerhalb der Wertschöpfungskette;

–

Dokumentation von technologischen Sackgassen und Erfolgsfaktoren bei der vertikalen Integration in Form von lessons learned;

–

Akzeptanz und Vernetzung: Die Verbundpartner müssen proaktiv Maßnahmen ergreifen, um die Technologieakzeptanz in der Branche zu fördern. Dies soll vorzugsweise durch die Zusammenarbeit mit relevanten Industriever­bänden, Clustern oder Transferzentren (zum Beispiel Mittelstand-Digital) erfolgen, um die im Transfer-Handbuch beschriebenen Lösungen in die Breite zu tragen.

Die Antragsteller müssen im Rahmen der Projektbeschreibung darlegen, dass das Vorhaben komplementär zu be­stehenden nationalen und europäischen Aktivitäten (zum Beispiel IPCEI-AI, 8ra-Initiative) steht. Eine Doppelförderung mit laufenden Infrastrukturmaßnahmen im Bereich Cloud oder allgemeinen KI-Basismodellen ist ausgeschlossen. Der Fokus der Projekte muss explizit auf der domänenspezifischen Spezialisierung, Anwendung und tiefen vertikalen Integration liegen.

Die Zuwendungen werden im Wege der Projektförderung als nicht rückzahlbarer Zuschuss gewährt.

Aufgrund der vorgesehenen Verbundstruktur und der Fokussierung auf eine umfassende vertikale Integration wird erwartet, dass Konsortien in der Regel eine Gesamtzuwendung von 10 bis 20 Millionen Euro beantragen.

Bemessungsgrundlage für Zuwendungen an Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft und für Vorhaben von Forschungseinrichtungen, die in den Bereich der wirtschaftlichen Tätigkeiten⁵ fallen, sind die zuwendungsfähigen projektbezogenen Kosten. Diese können unter Berücksichtigung der beihilferechtlichen Vorgaben (siehe Anlage) anteilig finanziert werden. In der Regel können diese – je nach Anwendungsnähe des Vorhabens – bis zu 50 Prozent anteilfinanziert werden. Nach BMFTR-Grundsätzen wird eine angemessene Eigenbeteiligung an den entstehenden zuwendungsfähigen Kosten vorausgesetzt.

Bemessungsgrundlage für Zuwendungen an Hochschulen, Forschungs- und Wissenschaftseinrichtungen und vergleichbare Institutionen, die nicht in den Bereich der wirtschaftlichen Tätigkeiten fallen, sind die zuwendungsfähigen projektbezogenen Ausgaben (bei Helmholtz-Zentren und der Fraunhofer-Gesellschaft die zuwendungsfähigen projektbezogenen Kosten), die unter Berücksichtigung der beihilferechtlichen Vorgaben individuell bis zu 100 Prozent gefördert werden können.

Bei nichtwirtschaftlichen Forschungsvorhaben an Hochschulen und Universitätskliniken wird zusätzlich zu den durch das BMFTR finanzierten zuwendungsfähigen Ausgaben eine Projektpauschale in Höhe von 20 Prozent gewährt.

Förderfähig sind Ausgaben/Kosten, welche im Förderzeitraum dazu dienen, den geplanten Forschungsprozess beziehungsweise die Ergebnisse der Öffentlichkeit zugänglich zu machen und über diese mit der Gesellschaft in den Austausch zu gehen. Die Wissenschaftskommunikation ist die allgemeinverständliche, dialogorientierte Kommuni­kation und Vermittlung von Forschung und wissenschaftlichen Inhalten an Zielgruppen außerhalb der Wissenschaft.⁶

Die zuwendungsfähigen Ausgaben/Kosten richten sich nach den „Richtlinien für Zuwendungsanträge auf Ausgabenbasis (AZA/AZAP/AZV)“ und/oder den „Richtlinien für Zuwendungsanträge auf Kostenbasis von Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft (AZK)“ des BMFTR.

CO₂-Kompensationszahlungen für Dienstreisen können nach Maßgabe der „Richtlinien für Zuwendungsanträge auf Ausgabenbasis (AZA/AZAP/AZAV)“ beziehungsweise der „Richtlinien für Zuwendungsanträge auf Kostenbasis von Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft (AZK)“ als zuwendungsfähige Ausgaben beziehungsweise Kosten anerkannt werden.

Für die Festlegung der jeweiligen zuwendungsfähigen Kosten und die Bemessung der jeweiligen Förderquote sind die Vorgaben der AGVO zu berücksichtigen (siehe Anlage).

Bestandteil eines Zuwendungsbescheids auf Kostenbasis werden grundsätzlich die „Nebenbestimmungen für Zu­wendungen auf Kostenbasis des Bundesministeriums für Bildung und Forschung an gewerbliche Unternehmen für Forschungs- und Entwicklungsvorhaben“ (NKBF 2017).

Bestandteil eines Zuwendungsbescheids auf Ausgabenbasis werden grundsätzlich die „Nebenbestimmungen für Zuwendungen auf Ausgabenbasis des Bundesministeriums für Bildung und Forschung zur Projektförderung“ (NABF) sowie die „Besonderen Nebenbestimmungen für den Abruf von Zuwendungen im mittelbaren Abrufverfahren im Geschäftsbereich des Bundesministeriums für Bildung und Forschung“ (BNBest-mittelbarer Abruf-BMBF), sofern die Zuwendungsmittel im sogenannten Abrufverfahren bereitgestellt werden.

Bestandteil eines Zuwendungsbescheids auf Ausgabenbasis werden die „Allgemeinen Nebenbestimmungen für Zuwendungen zur Projektförderung an Gebietskörperschaften und Zusammenschlüsse von Gebietskörperschaften“ (ANBest-Gk) und die „Besonderen Nebenbestimmungen für Zuwendungen des BMFTR zur Projektförderung auf Ausgabenbasis“ (BNBest-BMBF 98) sowie die „Besonderen Nebenbestimmungen für den Abruf von Zuwendungen im mittelbaren Abrufverfahren im Geschäftsbereich des Bundesministeriums für Bildung und Forschung“ (BNBest-mittelbarer Abruf-BMBF), sofern die Zuwendungsmittel im sogenannten Abrufverfahren bereitgestellt werden.

Zur Durchführung von Erfolgskontrollen im Sinne von Verwaltungsvorschrift Nummer 11a zu § 44 BHO sind die Zuwendungsempfänger verpflichtet, die für die Erfolgskontrolle notwendigen Daten dem BMFTR oder den damit beauftragten Institutionen zeitnah zur Verfügung zu stellen. Die Informationen werden ausschließlich im Rahmen der gegebenenfalls folgenden Evaluation verwendet, vertraulich behandelt und so anonymisiert veröffentlicht, dass ein Rückschluss auf einzelne Personen oder Organisationen nicht möglich ist.

Wenn der Zuwendungsempfänger seine aus dem Forschungsvorhaben resultierenden Ergebnisse als Beitrag in einer wissenschaftlichen Zeitschrift veröffentlicht, so soll dies so erfolgen, dass der Öffentlichkeit der unentgeltliche elektronische Zugriff (Open Access) auf den Beitrag möglich ist. Dies kann dadurch erfolgen, dass der Beitrag in einer der Öffentlichkeit unentgeltlich zugänglichen elektronischen Zeitschrift veröffentlicht wird. Erscheint der Beitrag zunächst nicht in einer der Öffentlichkeit unentgeltlich elektronisch zugänglichen Zeitschrift, so soll der Beitrag – gegebenenfalls nach Ablauf einer angemessenen Frist (Embargofrist) – der Öffentlichkeit unentgeltlich elektronisch zugänglich gemacht werden (Zweitveröffentlichung). Im Fall der Zweitveröffentlichung soll die Embargofrist zwölf Monate nicht überschreiten. Das BMFTR begrüßt ausdrücklich die Open-Access-Zweitveröffentlichung von aus dem Vorhaben resultierenden wissenschaftlichen Monographien.

Zuwendungsempfänger sind angehalten, geeignete Maßnahmen zur Wissenschaftskommunikation im Zusammenhang mit ihrem Forschungsprozess und den Forschungsergebnissen einzuplanen und darzulegen.

Bei Verbundvorhaben sollen die Verbundpartner eine gemeinsame Strategie zur Wissenschaftskommunikation entwickeln.

Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft (inklusive Start-ups und KMU) werden zu Maßnahmen zur Wissenschaftskommunikation ermutigt, ohne dass dies als Kriterium bei der Förderentscheidung des Zuwendungsgebers berücksichtigt wird.

7.1 Einschaltung eines Projektträgers, Antragsunterlagen, sonstige Unterlagen und Nutzung des elektronischen Antragssystems

Mit der Abwicklung der Fördermaßnahme hat das BMFTR derzeit folgenden Projektträger beauftragt:

VDI/VDE Innovation + Technik GmbH
Steinplatz 1
10623 Berlin

Ansprechpartner:

Dr. Ali Altin, Dr. Dirk Kautz und Dr. Nicole Häusler
E-Mail: domaenenspezifische-KI@vdivde-it.de
Internet: https://ki-und-softwaresysteme.de/de/domaenenspezifische-ki

Soweit sich hierzu Änderungen ergeben, wird dies im Bundesanzeiger oder in anderer geeigneter Weise bekannt gegeben.

Vordrucke für Förderanträge, Richtlinien, Merkblätter, Hinweise und Nebenbestimmungen können unter der Internetadresse

https://foerderportal.bund.de/easy/easy_index.php?auswahl=formularschrank_foerderportal&formularschrank=bmftr abgerufen
oder unmittelbar beim oben angegebenen Projektträger angefordert werden.

Zur Erstellung von Projektskizzen und förmlichen Förderanträgen ist das elektronische Antragssystem „easy-Online“ zu nutzen (https://foerderportal.bund.de/easyonline). Es besteht die Möglichkeit, den Antrag in elektronischer Form über dieses Portal unter Nutzung des TAN-Verfahrens oder mit einer qualifizierten elektronischen Signatur einzu­reichen. Daneben bleibt weiterhin eine Antragstellung in Papierform möglich.

7.2 Zweistufiges Antragsverfahren

Das Antragsverfahren ist zweistufig angelegt.

7.2.1 Vorlage und Auswahl von Projektskizzen

In der ersten Verfahrensstufe sind dem beauftragten Projektträger

bis spätestens 1. November 2026

zunächst Projektskizzen in elektronischer Form vorzulegen. Die Projektskizzen der Verbünde sind in Abstimmung mit dem vorgesehenen Verbundkoordinator vorzulegen.

Die Projektpartner, vertreten durch die Einreichenden/Projektkoordinierenden, reichen eine gemeinsame, begutachtungsfähige Projektskizze im Umfang von maximal 20 DIN-A4-Seiten⁷ (1,5-facher Zeilenabstand, Schriftart Arial, Größe mindestens 11 Punkt) über das elektronische Antragssystem „easy-Online“ ein. Der Projektträger stellt auf der Internetseite https://ki-und-softwaresysteme.de/de/transfer-leitprojekte ein Template zur Verfügung. Projekt­skizzen müssen einen konkreten Bezug zu den Kriterien dieser Bekanntmachung aufweisen und alle wesentlichen Aussagen zur Beurteilung und Bewertung enthalten. Projektskizzen müssen auf Deutsch eingereicht werden.

Die Vorlagefrist gilt nicht als Ausschlussfrist, Projektskizzen, die nach dem oben angegebenen Zeitpunkt eingehen, können aber möglicherweise nicht mehr berücksichtigt werden.

Die Projektskizzen sollen in Kurzform folgende Punkte darstellen:

–

Deckblatt mit Projektbezeichnung, Postanschrift, Telefon und E-Mail der einreichenden Person sowie den Angaben zu Gesamtmittel, Zuwendungsbedarf und Laufzeit (zählt nicht zum Seitenlimit);

–

Darstellung der Domäne und der domänenspezifischen Herausforderungen, Ausgangslage, des innovativen Kerns, der Ziele des geplanten Vorhabens und der wirtschaftlichen Effekte;

–

Beschreibung der Komplementarität zu bestehenden nationalen und europäischen Aktivitäten (zum Beispiel IPCEI-AI, 8ra-Initiative). Hierbei ist zu beachten, dass der Fokus der Projekte explizit auf der domänenspezifischen Spezialisierung, Anwendung und tiefen vertikalen Integration liegen muss;

–

Darstellung der Projektpartner inklusive assoziierter Partner, der geplanten und gegebenenfalls bisherigen Zusammenarbeit im Verbund und der geplanten projektbegleitenden Beiratsstruktur;

–

Darstellung der erforderlichen Daten und des Zugangs zu einer ausreichenden Menge qualitativ hochwertiger Daten;

–

Stand der Technik inklusive Darstellung der am Markt verfügbaren Lösungen, separate Darstellung der eigenen Vorarbeiten und der projektrelevanten partnerspezifischen Expertise;

–

Beschreibung der einzusetzenden Methodik (inklusive Open-Source Aspekte) und Abgrenzung vom Stand der Technik;

–

Begründung, wie die gewählten Ansätze die industriellen Anforderungen an Verlässlichkeit, Sicherheit und Zerti­fizierbarkeit im Rahmen einer tiefen vertikalen Integration vollumfänglich adressieren;

–

Beschreibung der geplanten technischen Lösungen zur Überwindung von Datensilos und der Etablierung offener Standards sowie tragfähiger Governance-Modelle für den Datenaustausch innerhalb einer Branche, branchenübergreifend sowie zwischen Wirtschaft und Wissenschaft;

–

Nennung und Beschreibung der zu erwartenden Projektrisiken und wie diesen entgegengewirkt werden soll;

–

Arbeits- und Zeitplanung mit Aufteilung in Zeit- und Personenmonaten, inklusive Maßnahmen zum Projektmanagement, Ressourcen und komplementäre Aktivitäten;

–

Meilensteinplanung mit Abbruchkriterien;

–

Partnerspezifischer Finanzierungsplan (Personal-, Sach-, Reisekosten, Unteraufträge, gegebenenfalls Gemein­kosten und Projektpauschale);

–

Darstellung der geplanten partnerspezifischen Verwertung, des Konzepts zur domäneninternen und -übergreifenden Übertragung und der KPIs, mit denen der ökonomische und technologische Erfolg der KI-Anwendung messbar gemacht werden kann;

–

Schutzrechtssituation und -strategie;

–

Literaturverzeichnis sowie LoI (zählen nicht zur Seitenbegrenzung).

Für alle geplanten Forschungs- und Entwicklungsarbeiten müssen überzeugende wissenschaftliche Begründungen sowie ein Verwertungskonzept vorgelegt werden.

Es wird empfohlen, bei Fragen vor der Einreichung der Projektskizze den Projektträger VDI/VDE-IT direkt zu kontaktieren.

Die eingegangenen Projektskizzen werden, gegebenenfalls unter Beteiligung externer Begutachtender, nach den folgenden Kriterien bewertet:

–

Innovationshöhe und technologisches Risiko;

–

Qualifikation, Eignung und Komplementarität der Verbundpartner und Abdeckungsgrad der vertikalen KI-Wertschöpfungskette;

–

Umfang und Qualität der Berücksichtigung realer Anwendungsbedarfe in dem Projekt (unter anderem über projektbegleitenden Beirat);

–

angestrebter Technologischer Reifegrad;

–

Interoperabilität inklusive vorgesehener offener Standards;

–

Verfügbarkeit und Qualität der für das Vorhaben benötigten Daten;

–

Güte des Konzepts zur domäneninternen und -übergreifenden Übertragbarkeit;

–

Umfang und Qualität der als Open-Source zur Verfügung gestellten Daten und Modelle;

–

wissenschaftliche und wirtschaftliche Verwertungsperspektive;

–

Plausibilität des Zeit-, Arbeits- und Finanzplans;

–

Plausibilität der Maßnahmen zur Adressierung von Projektrisiken.

Entsprechend der oben angegebenen Kriterien und Bewertung werden die für eine Förderung geeigneten Projektideen ausgewählt. Das Auswahlergebnis wird den Interessenten schriftlich mitgeteilt.

7.2.2 Vorlage förmlicher Förderanträge und Entscheidungsverfahren

In der zweiten Verfahrensstufe werden die Verfasser der positiv bewerteten Projektskizzen aufgefordert, einen förmlichen Förderantrag vorzulegen.

Ein vollständiger Förderantrag liegt nur vor, wenn mindestens die Anforderungen nach Artikel 6 Absatz 2 AGVO (vergleiche Anlage) erfüllt sind.

Zur Erstellung der förmlichen Förderanträge ist die Nutzung des elektronischen Antragssystems „easy-Online“ (unter Beachtung der in der Anlage genannten Anforderungen) erforderlich (https://foerderportal.bund.de/easyonline/). Es besteht die Möglichkeit, den Antrag in elektronischer Form über dieses Portal unter Nutzung des TAN-Verfahrens oder mit einer qualifizierten elektronischen Signatur einzureichen. Daneben bleibt weiterhin eine Antragstellung in Papierform möglich.

Die Förderanträge sind in Abstimmung mit dem vorgesehenen Verbundkoordinator vorzulegen.

Mit den förmlichen Förderanträgen ist eine Vorhabenbeschreibung vorzulegen, welche auf der fortgeschriebenen Projektskizze basiert und um mindestens folgende Angaben ergänzt ist:

–

detaillierter Finanzplan des Vorhabens;

–

ausführlicher Verwertungsplan;

–

Darstellung der Notwendigkeit der Zuwendung;

–

detaillierter Arbeitsplan mit Start- und Endtermin der geplanten Projektarbeiten inklusive vorhabenbezogener Ressourcenplanung sowie Meilensteinplanung.

Die eingegangenen Anträge werden nach den folgenden Kriterien bewertet und geprüft:

–

Organisation der Zusammenarbeit im Verbund;

–

Zuwendungsfähigkeit der beantragten Mittel;

–

Notwendigkeit und Angemessenheit der beantragten Mittel;

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Nachvollziehbarkeit der Erläuterungen zum Finanzierungsplan;

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Qualität und Aussagekraft des Verwertungsplans, auch hinsichtlich der förderpolitischen Zielsetzungen dieser Fördermaßnahme;

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Umsetzung eventueller Auflagen aus der ersten Verfahrensstufe und Einhaltung des dort zur Förderung empfohlenen Finanzrahmens;

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Festlegung von Meilensteinzielen mit quantitativen und nachprüfbaren Kriterien sowie Abbruchkriterien;

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Darstellung wissenschaftlich-technischer und sonstiger Risiken sowie Bewältigungsstrategien.

Entsprechend der oben angegebenen Kriterien und Bewertung wird nach abschließender Antragsprüfung über eine Förderung entschieden.

7.2.3 Möglichkeit der Aufstockung mit Projektverlängerung

Für die geförderten Projektverbünde besteht die Möglichkeit, die maximal dreijährige erste Förderphase um eine zweite Phase zu erweitern, die bis zu zwei Jahre umfassen kann. Diese Phase kann in begründeten Fällen vor Ablauf der ersten Phase einsetzen.

Mit der zweiten Förderphase sollen Arbeiten der Projektverbünde unterstützt werden, die das Transferpotenzial der in der ersten Phase entwickelten industriellen domänenspezifischen Modelle in die Breite der Branche und branchenübergreifend signifikant verbessern und den Einsatz mittels Blaupausen ermöglichen. Die Unterstützung kann eine Aufstockung des Projektvolumens und eine Laufzeitverlängerung umfassen. Eine Erweiterung der Projektverbünde oder Konsortien um Partner, die zum Erreichen der Ziele der zweiten Phase notwendig sind, ist möglich.

Das BMFTR wird auf Basis einer Meilensteinevaluierung nach etwa zwei Projektjahren sowie einer bezüglich der zweiten Phase angepassten und ausdetaillierten Projektskizze gegebenenfalls einen förmlichen Antrag auf Auf­stockung und eine etwaige Laufzeitverlängerung anfordern und über seine Gewährung entscheiden. Im Fall der Erweiterung der Projektverbünde oder Konsortien um neue Partner ist im Rahmen der Anpassung der Projektskizze darzustellen und zu begründen, wie ihre Auswahl erfolgt ist.

Aus der Aufforderung zur Antragstellung beziehungsweise der Vorlage eines förmlichen Förderantrags in den in Nummer 7.2.2 und 7.2.3 beschriebenen Verfahrensschritten kann kein Anspruch auf eine Förderung abgeleitet werden.

7.3 Zu beachtende Vorschriften

Für die Bewilligung, Auszahlung und Abrechnung der Zuwendung sowie für den Nachweis und die Prüfung der Verwendung und die gegebenenfalls erforderliche Aufhebung des Zuwendungsbescheids und die Rückforderung der gewährten Zuwendung gelten die §§ 48 bis 49a des Verwaltungsverfahrensgesetzes, die §§ 23, 44 BHO und die hierzu erlassenen Allgemeinen Verwaltungsvorschriften, soweit nicht in dieser Förderrichtlinie Abweichungen von den Allgemeinen Verwaltungsvorschriften zugelassen worden sind. Der Bundesrechnungshof ist gemäß § 91 BHO zur Prüfung berechtigt.

Diese Förderrichtlinie tritt am Tag ihrer Veröffentlichung im Bundesanzeiger in Kraft und ist bis zum Zeitpunkt des Auslaufens ihrer beihilferechtlichen Grundlage, der AGVO, zuzüglich einer Anpassungsperiode von sechs Monaten, mithin bis zum 30. Juni 2027, befristet. Sollte die zeitliche Anwendung der AGVO ohne die Beihilferegelung be­treffende relevante inhaltliche Veränderungen verlängert werden, verlängert sich die Laufzeit dieser Förderrichtlinie entsprechend, aber nicht über den 30. Juni 2033 hinaus. Sollte die AGVO nicht verlängert und durch eine neue AGVO ersetzt werden oder sollten relevante inhaltliche Veränderungen der derzeitigen AGVO vorgenommen werden, wird eine den dann geltenden Freistellungsbestimmungen entsprechende Nachfolge-Förderrichtlinie bis mindestens 30. Juni 2033 in Kraft gesetzt werden.