Genesis-Mission: USA investieren 5 Milliarden Euro in KI-Forschung
Veröffentlicht am: 23.07.2026 um 01:05 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die US-Regierung investiert mehr als fünf Milliarden Euro in die Integration Künstlicher Intelligenz in die wissenschaftliche Forschung. Das gab das Weiße Haus am Dienstag bekannt.
Die sogenannte Genesis-Mission umfasst über 15 Bundesbehörden und Hunderte Forschungseinrichtungen. Michael Kratsios, Direktor des Büros für Wissenschafts- und Technologiepolitik (OSTP), stellte das Programm offiziell vor. Ausgangspunkt war eine Anordnung von Präsident Donald Trump aus dem November 2025.
278 Projekte aus über 5000 Bewerbungen ausgewählt
Die beteiligten Behörden – darunter das Energieministerium (DOE), die NASA und die Nationale Wissenschaftsstiftung (NSF) – wählten 278 Projekte aus einem Pool von mehr als 5000 Anträgen aus. Die Vorhaben sollen nationale Herausforderungen in den Bereichen Gesundheit, Energie, Fertigung und Infrastruktur mit KI, Robotik und Hochleistungsrechnen bewältigen.
Autonome Labore als Schlüsseltechnologie
Ein zentrales Ziel der Genesis-Mission ist der Aufbau autonomer Labore. Diese kombinieren Robotik, sogenannte Edge-KI und Echtzeit-Analysen. Das Energieministerium betont, dass solche Einrichtungen die Reproduzierbarkeit von Experimenten und die Datenmenge drastisch steigern könnten. KI-Systeme sollen künftig selbstständig Hypothesen generieren und Versuchsabläufe steuern.
Mehrere geförderte Projekte konzentrieren sich auf die Schnittstelle von Robotik und Laborsicherheit. Forscher der University of Texas in Austin entwickeln etwa Sicherheitsroboter für Laborumgebungen. Die Carnegie Mellon University (CMU) arbeitet an der Verbesserung der Konnektivität autonomer Labore. Weitere Robotik-Projekte befassen sich mit KI-gestützter Metallstrukturvorhersage in der additiven Fertigung und digitalen Zwillingen für Fusionsenergiesysteme.
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Breites Bündnis aus Wissenschaft und Wirtschaft
Insgesamt sind 342 Institutionen beteiligt: 168 Universitäten, 87 nationale Labore, 19 private Unternehmen und vier Non-Profit-Organisationen. Das Lawrence Berkeley National Laboratory leitet 13 Projekte, das Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) sogar 16 – mit Beteiligung an 26 weiteren. Schwerpunkte sind unter anderem Uranrückgewinnung, Netzplanung und Atommüllbeseitigung.
Auch die Privatwirtschaft engagiert sich massiv. Microsoft steuert umgerechnet rund 55 Millionen Euro bei – 37 Millionen in Azure-Guthaben und 18 Millionen in Ingenieursunterstützung. Google beteiligt sich mit 37 Millionen Euro, Amazon Web Services mit bis zu 46 Millionen Euro in Cloud-Guthaben. Weitere Partner sind Scale AI, NVIDIA, IBM, Oracle, OpenAI und AMD.
NASA erschließt 150 Petabytes an Daten
Die NASA trat der Genesis-Mission am Dienstag bei. Sie will KI auf mehr als 150 Petabytes an Daten anwenden, die über Jahrzehnte von Raumfahrtmissionen gesammelt wurden. NASA-Administrator Jared Isaacman betonte, die Mission biete die Chance, wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen, indem bisher in Archiven schlummernde Informationen gehoben würden.
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Großprojekt Prometheus erhält 55 Millionen Euro
Die größte Einzelförderung erhielt das Prometheus-Kernenergieprojekt: 55 Millionen Euro für eine dreijährige Phase II. Daran beteiligt sind Forscher der University of Texas in Austin. Die Gesamtförderung für Phase-I-Projekte liegt zwischen 230 und 270 Millionen Euro.
Die geförderten Projekte decken ein breites wissenschaftliches Spektrum ab:
- Materialwissenschaften: Carnegie Mellon erforscht KI-gestützte Entdeckung kritischer Mineralien, Princeton untersucht magnetische Rekonnexion für Fusion und Weltraumwetter.
- Gesundheit und Biologie: Projekte zur Proteindesign mit seltenen Erden, chronischen Krankheiten, Kinderkrebs und Wirkstoffforschung.
- Infrastruktur und Umwelt: KI-Anwendungen für Wasserkraft, Wasserressourcenprognosen und Wettermodelle.
Teilnehmer der Genesis-Mission erhalten Zugang zur American Science Cloud und der Genesis-Mission-Plattform. Diese bieten die nötige Hochleistungsrechner- und KI-Infrastruktur für groß angelegte Datenanalysen und Simulationen.
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