Daily Recap der IJCAI-ECAI 2026 und des Summer of AI in Bremen
Am Donnerstag, 20. August 2026, bot das Programm eine beeindruckende Mischung aus Early Career Spotlight Talks, hochkarätigen Vorträgen, wissenschaftlichen Preisverleihungen, interaktiven Challenges, Live-Demos und öffentlichen Veranstaltungen in der Stadt.
Zu den Höhepunkten zählten Prof. Tinne Tuytelaars’ Keynote zum Thema Computer Vision und Prof. Jiajun Wus Computers and Thought Award Lecture über physische und visuelle Intelligenz. Den Abschluss des Tages bildete die Student Reception in der Alten Werft in Bremen.
„Das klingt nicht besonders spektakulär“, räumte Prof. Tinne Tuytelaars von der KU Leuven zu Beginn ihrer Keynote Good Visual Representations: Easier Said Than Done ein.
Entgegen der verbreiteten Annahme, KI habe das „Sehen“ bereits gemeistert, machte sie deutlich, dass Computer Bilder tatsächlich zu verstehen zu lehren, noch immer eine große Herausforderung ist.
Heutige Vision-Modelle können Objekte auf einem Bild problemlos erkennen und benennen. Deutlich schwerer tun sie sich jedoch mit realen Zusammenhängen wie räumlichen Anordnungen, Tiefe und feinen Details. Wenn Systeme sich vor allem auf textuelle Beschreibungen stützen, gehen solche entscheidenden visuellen Feinheiten schnell verloren.
Tuytelaars forderte die Forschung deshalb dazu auf, über reine Objekterkennung hinauszudenken. Echtes visuelles Verständnis bedeutet mehr, als Objekte in einem Bild zu erkennen und zu benennen. Es erfordert auch die Fähigkeit, komplexe Konfigurationen und strukturelle Beziehungen präzise zu erfassen.
Zum Abschluss betonte sie, dass die Lösung dieser grundlegenden Herausforderungen entscheidend dafür ist, flexible, robuste und vertrauenswürdige KI-Systeme zu entwickeln.
Anknüpfend an das Thema visueller Strukturen hielt Assistant Prof. Jiajun Wu von der Stanford University, Preisträger des IJCAI 2026 Computers and Thought Award, die Keynote Building Visual and Physical Intelligence Through Code.
Wu argumentierte, dass ein großer Teil der Computer visuelle Szenen noch immer als flache Anordnung von Pixeln behandelt. KI müsse jedoch lernen, die physische Welt so zu erfassen, wie sie tatsächlich aufgebaut ist: „Scenes are composed of objects; objects possess their own geometry, texture, material, and physical properties.“
Auf Basis von Forschungsarbeiten aus Computer Vision, generativer KI und Robotik zeigte Wu, wie Wissen aus Physik und Computergrafik neuronalen Netzen dabei helfen kann, solche tieferliegenden Eigenschaften direkt aus Rohdaten abzuleiten – selbst dann, wenn nur begrenzte 3D-Trainingsdaten zur Verfügung stehen.
Indem Modelle lernen, intrinsische Geometrie und Materialeigenschaften zu erkennen, ebnet seine Forschung den Weg für KI-Systeme, die Bilder nicht nur betrachten, sondern die physische Welt besser verstehen und mit ihr interagieren können.
Die IJCAI-ECAI 2026 Early Career Spotlights (ECS) wurden am Donnerstag fortgesetzt. Das Vortragsformat stellt herausragende Nachwuchsforschende vor, die bereits bedeutende Beiträge zur künstlichen Intelligenz geleistet haben und großes Potenzial für weitere einflussreiche Arbeiten mitbringen.
Am Donnerstag standen unter anderem Vorträge von Dr.-Ing. Zhao Ren, Cognitive Systems Lab Universität Bremen und Dr. Mohammad Rostami, University of Southern California / USC Information Sciences Institute, auf dem Programm.
In ihrem Talk “Human-Centred Trustworthy AI for Digital Health: Sensing, Understanding, and Empowerment” zeigte Rhen, wie menschenzentrierte und vertrauenswürdige KI für die digitale Gesundheit entwickelt werden kann – von der Erfassung relevanter Signale über deren Interpretation bis hin zur Unterstützung und Stärkung der Nutzer:innen.
Am Donnerstag konnten die Teilnehmenden zwei der drei diesjährigen Gewinner:innen der IJCAI Distinguished Paper Awards erleben. Die Auszeichnung würdigt einige der herausragendsten Forschungsarbeiten, die auf der Konferenz präsentiert werden.
Der IJCAI-ECAI 2026 Programme Chair Prof. Diego Calvanese von der Free University of Bozen-Bolzano überreichte den zweiten Distinguished Paper Award an Yurun Gu von Télécom SudParis / Institut Polytechnique de Paris für die Arbeit Tuple Inconsistency Measures: Toward Explaining Query Answers, verfasst von Yurun Gu, Badran Raddaoui, Yue Ma, Aikaterini Tzompanaki und Nicole Bidoit.
Paper lesen: https://ijcai-preprints.s3.us-west-1.amazonaws.com/2026/7822.pdf
Der dritte Distinguished Paper Award ging an StreamTimer: Efficient Inference for Long-Context Time Series Transformers von Xiyu Meng, Yuhan Wu, Canran Xiao, Yabo Dong und Duanqing Xu.
Paper lesen: https://ijcai-preprints.s3.us-west-1.amazonaws.com/2026/2468.pdf
Im Laufe des Tages nahmen die Besucher:innen an Demonstrationen und Challenges teil. Gleichzeitig blieb die IJCAI-ECAI 2026 Exhibition Area ein zentraler Treffpunkt für den Austausch zwischen Wissenschaft und Industrie sowie für technische Präsentationen.
Den Abschluss des Tages bildete die Student Reception in der Alten Werft in der Überseestadt Bremen. Der Abend bot Raum für neue Kontakte, wissenschaftlichen Austausch und Netzwerke, die die Zukunft der KI mitgestalten werden.
Es war zugleich die letzte offizielle Abendveranstaltung der IJCAI-ECAI 2026. Ein besonderer Dank gilt den Local Social Chairs Dr. Katalina Kopka von der Universität Bremen und Prof. Dr. Klaus Eickel von Fraunhofer MEVIS und der Hochschule Bremerhaven für die Organisation des Abends.
Im Rahmen des Summer of AI in Bremen brachte die AI Lounge auf dem Domshof die Diskussion über künstliche Intelligenz am Donnerstag erneut direkt in die Stadt. Diesmal stand das Thema KI in der Bildung im Mittelpunkt.
Organisiert vom Institut für Informationsmanagement Bremen GmbH (ifib) diskutierten die Auszubildende Lara Marx, der Student und Entwickler Kevin Saukel, die Professorin für Angewandte Linguistik Sarah Brommer und der Professor für Informationsmanagement Andreas Breiter darüber, wie KI Lernen, Lehren und Wissensbewertung verändert.
Die Diskussion machte deutlich, wie wichtig kritisches Denken, interdisziplinäre Zusammenarbeit und ein verantwortungsvoller Umgang mit KI zunehmend werden.
Eine zentrale Erkenntnis: KI ist längst Teil des Bildungsalltags in Deutschland, ihre Integration erfolgt jedoch vielerorts noch wenig strukturiert. Statt KI vor allem einzuschränken, plädierten die Teilnehmenden für stärkere digitale und KI-Kompetenzen, klare Leitlinien und neue Ansätze für Lehren und Lernen.
Auch aus dem Publikum kamen wichtige Fragen zu technologischer Souveränität, Ethik und demokratischem Wissen sowie zur Abhängigkeit Bremer Schulen von KI-Tools, Software und Hardware großer US-amerikanischer Technologieunternehmen.
Kontakt
IJCAI-ECAI 2026 Local Press Office
Das Local Press Office der IJCAI-ECAI 2026 bündelt die Pressearbeit rund um die Konferenz in Bremen. Es wird getragen von der U Bremen Research Alliance, dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und der Gesellschaft für Informatik e. V. (GI) sowie den Publicity Chairs Prof. Dr. Ralf Möller (Universität Hamburg, Gesellschaft für Informatik) und Prof. Dr. Rolf Drechsler (Universität Bremen, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz).
Als zentrale Anlaufstelle für Medien begleitet das Press Office die IJCAI-ECAI 2026 kommunikativ und steht Medienvertreter:innen aus Bremen und ganz Deutschland ab sofort und während der Konferenz für Anfragen zur Verfügung.
E-Mail für Anfragen: press@2026.ijcai.org
Über die U Bremen Research Alliance
Die U Bremen Research Alliance vereint die Universität Bremen mit dreizehn außeruniversitären Forschungseinrichtungen aus allen vier großen deutschen Wissenschaftsorganisationen – der Fraunhofer-Gesellschaft, der Helmholtz-Gemeinschaft, der Leibniz-Gemeinschaft und der Max-Planck-Gesellschaft – sowie dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Gemeinsam gestalten die Partnerinstitutionen einen abgestimmten Raum für Forschung, Infrastruktur und Innovation – „von der Tiefsee bis ins Weltall“.
In der U Bremen Research Alliance kooperieren:
