Interdisziplinäre KI bezeichnet den integrativen Einsatz künstlicher Intelligenz in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen und Anwendungsbereichen. Im Gegensatz zur traditionellen KI-Forschung, die oft auf spezifische Probleme oder enge Fachgebiete fokussiert ist, zielt die interdisziplinäre KI darauf ab, Wissen und Methoden aus unterschiedlichen Feldern zu kombinieren, um komplexe Herausforderungen zu meistern. Dieser Ansatz ermöglicht es, innovative Lösungen zu entwickeln, die die Grenzen einzelner Disziplinen überwinden.
Ein zentraler Aspekt der interdisziplinären KI ist die Zusammenarbeit zwischen Experten aus verschiedenen Bereichen, wie Informatik, Medizin, Ingenieurwesen, Ökonomie oder Sozialwissenschaften. Durch diese Kooperation können KI-Systeme so weiterentwickelt werden, dass sie nicht nur technische, sondern auch ethische, soziale und ökonomische Aspekte berücksichtigen. Beispielsweise können in der Medizin KI-Algorithmen zur Diagnose von Krankheiten eingesetzt werden, während gleichzeitig ethische Fragen hinsichtlich der Datensicherheit und Patientenvertraulichkeit im Fokus stehen.
In der Praxis findet die interdisziplinäre KI Anwendung in vielfältigen Szenarien. So können beispielsweise in der Stadtplanung KI-Modelle genutzt werden, um den CO2-Ausstoß zu reduzieren, während gleichzeitig soziale und wirtschaftliche Faktoren berücksichtigt werden. In der Produktion können KI-Systeme maschinelles Lernen mit Prozessoptimierung verbinden, um Ressourceneffizienz zu steigern.
Die interdisziplinäre KI bietet erhebliche Vorteile, wie eine verbesserte Problemlösungskapazität und die Schaffung innovativer Anwendungen. Gleichzeitig erfordert sie eine enge Zusammenarbeit zwischen Experten unterschiedlicher Hintergründe, was eine Herausforderung darstellen kann. Dennoch gilt sie als ein zentraler Treiber für zukünftige Innovationen und Fortschritte in vielen Bereichen.