KI im Labor - Daten intelligent auswerten und besser nutzen
Analytische Labore erzeugen große Mengen an Messdaten, Metadaten, Protokollen und Berichten. Für KI-Anwendungen sind diese Daten jedoch oft nur eingeschränkt nutzbar: Sie liegen in unterschiedlichen Systemen, Formaten und Kontexten vor.
Der Kurs zeigt, welche Voraussetzungen für KI im Labor erforderlich sind: geeignete Datenstrukturen, klare Datenmodelle, definierte Schnittstellen und nachvollziehbare Datenflüsse. Er ist kein Programmierkurs und kein Produkttraining, sondern unterstützt die fachliche Bewertung und Planung von KI-Vorhaben im Laborumfeld. Das Seminar ist nicht geeignet für:
- Einsteiger:innen in das Thema "KI-Einsatz im Labor"
- Mitarbeitende in Laboren ohne etablierte digitale Struktur
- Personen, deren Fokus auf dem Einsatz "generischer" KI-Tools liegt wie z.B. ChatGPT, Copilot, etc.
Der Kurs zeigt, welche Voraussetzungen für KI im Labor erforderlich sind: geeignete Datenstrukturen, klare Datenmodelle, definierte Schnittstellen und nachvollziehbare Datenflüsse. Er ist kein Programmierkurs und kein Produkttraining, sondern unterstützt die fachliche Bewertung und Planung von KI-Vorhaben im Laborumfeld. Das Seminar ist nicht geeignet für:
- Einsteiger:innen in das Thema "KI-Einsatz im Labor"
- Mitarbeitende in Laboren ohne etablierte digitale Struktur
- Personen, deren Fokus auf dem Einsatz "generischer" KI-Tools liegt wie z.B. ChatGPT, Copilot, etc.
Zielgruppe
Dieses Seminar richtet sich an
- Laborleitung, Labor-IT, Qualitätsfunktionen und Projektverantwortliche, die KI-Anwendungen im Labor fachlich bewerten, priorisieren und umsetzbar planen wollen und Erfahrung mit Digitalisierungsansätzen und Systemen (LIMS, ERP, etc.) haben.
- Laborleitung, Labor-IT, Qualitätsfunktionen und Projektverantwortliche, die KI-Anwendungen im Labor fachlich bewerten, priorisieren und umsetzbar planen wollen und Erfahrung mit Digitalisierungsansätzen und Systemen (LIMS, ERP, etc.) haben.
Lernziele
Nach dem Seminar
- kennen Sie die grundlegenden Konzepte und Entscheidungskriterien, um die bestehende IT- und Datenlandschaft Ihres Labors hinsichtlich KI-relevanter Voraussetzungen einzuordnen.
- sind Sie in der Lage, Labordaten nach Herkunft, Struktur, Kontext und Nutzbarkeit für KI-Anwendungen zu klassifizieren.
- verstehen Sie, wie geeignete KI-Use-Cases aus Laborprozessen abgeleitet und bewertet werden können.
- können Sie Architekturansätze wie Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT, Schnittstellen und Datenmodelle fachlich einordnen.
- kennen Sie die grundlegenden Konzepte und Entscheidungskriterien, um die bestehende IT- und Datenlandschaft Ihres Labors hinsichtlich KI-relevanter Voraussetzungen einzuordnen.
- sind Sie in der Lage, Labordaten nach Herkunft, Struktur, Kontext und Nutzbarkeit für KI-Anwendungen zu klassifizieren.
- verstehen Sie, wie geeignete KI-Use-Cases aus Laborprozessen abgeleitet und bewertet werden können.
- können Sie Architekturansätze wie Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT, Schnittstellen und Datenmodelle fachlich einordnen.
Datenstrukturen und Datenmodelle für Labor-KI
- Typische Labordaten: Messdaten, Metadaten, Methoden, Protokolle, Ergebnisse und Berichte
- Grundlagen des Datenmanagements: Datenqualität, Kontext, Datenmodelle und Datenflüsse
- Bedeutung strukturierter und semistrukturierter Daten für KI-Anwendungen
- Begriffe und Konzepte: Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT, Schnittstellen und Datenintegration
- Klassifizierung von Daten nach Quelle, Struktur, Kritikalität und Nutzbarkeit
Wie KI-Modelle mit Labordaten interagieren
- Ableitung von Automatisierungspotenzialen aus Labor-Use-Cases
- Einordnung von LIMS, ELN, CDS, SDMS, DMS, MES und weiteren Quellsystemen
- Beschreibung typischer KI-Anwendungen (z.B. Texterkennung) und deren Anforderungen an Infrastruktur (Cloud, Service Provider, etc.)
- Auswirkungen von KI-Anwendungen auf Systementscheidungen, Schnittstellen und Betriebsmodelle
Von Labordaten zur ersten KI-Anwendung
- Bewertung von KI-Use-Cases nach Nutzen, Datenbedarf, Komplexität und Umsetzbarkeit
- Auswirkungsanalyse bei Einführung neuer KI-Technologien
- Agile Entwicklung, Meilensteine und Lebenszyklus von KI-Anwendungen
- Kosten-Nutzen-Betrachtung einschließlich Projektaufwand, Betrieb und Skalierbarkeit
KI-Agenten im Labor - Hype oder schon Praxis
- Grundprinzipien agentischer KI-Systeme: Aufgaben, Werkzeuge und Kontextverarbeitung
- Datennutzung, Verantwortung, Nachvollziehbarkeit und rechtliche Rahmenbedingungen
- Einsatzmöglichkeiten und Grenzen von KI-Agenten in Laborprozessen
- Validierungs- und Kontrollansätze für agentische KI-Systeme im regulierten Umfeld
Diese Veranstaltung ist einzeln buchbar oder im Rahmen der modularen Lehrgänge
