Der Begriff „Smart Lab of the Future“ beschreibt einen grundlegenden Wandel in Forschung und Entwicklung. Experimentserien und Handhabungsaufgaben an verschiedenen Geräten laufen im Lab vollautomatisch und selbstständig ab. Ein KI-Agent hilft bei der Planung von Versuchsabläufen. Mehrere Laborstandorte sind über selbststeuernde Vehikel miteinander verbunden und tauschen so flexibel Proben aus. So könnte die Zukunft in einem smarten Entwicklungslabor aussehen. Automatisierte Prozesse, künstliche Intelligenz (KI) und vernetzte Laborinfrastruktur verändern die Forschungs- und Entwicklungsprozesse weitreichend. Smart Labs stehen für robuste, wiederholbare Prozesse, transparente Daten und beschleunigte Entwicklungszyklen – zentrale Hebel, um Transferhürden zwischen Labor und Produktion zu senken. Für Unternehmen bedeutet das: geringere Skalierungsrisiken, schnellere Validierung von Hypothesen und nahtlosere Integration in bestehende Qualitäts- und Compliance-Systeme.

Die Veranstaltung „RESEARCH TO BUSINESS live“ am 16. September 2026 griff diese Entwicklung auf und machte sie für rund 30 Gäste aus Industrie- und Handelsunternehmen direkt vor Ort, in den Laboren verschiedener Forschungsgruppen des KIT, erlebbar. An fünf kompakten Stationen gaben Forschende Einblicke in autonome Laborplattformen, KI-gestützte Steuerung, digitale Datenflüsse und vieles mehr. Die Bandbreite der vorgestellten Forschungsarbeiten zeigte, wie vielfältig das Konzept des Smart Labs am KIT gedacht wird. In den Laborführungen wurden konkrete Anwendungsszenarien gezeigt, gleichzeitig stand der direkte Dialog im Vordergrund: Welche technologischen Bausteine existieren bereits? Wo liegen aktuelle Hürden? Und wie können Unternehmen sich frühzeitig in die Entwicklung einbringen und in diese in die eigene Forschung und Entwicklung integrieren? Die Veranstaltung mit Gästen aus Informatik, Automatisierung, Laborinfrastruktur und Logistik unterstrich die Relevanz des Themas für unterschiedlichste Branchen.

Smart Lab 1: Laborplattform für neue Halbleiter

Den Auftakt bildete das Materialwissenschaftliche Zentrum für Energiesysteme (MZE) am KIT. Prof. Dr.-Ing. Alexander Colsmann und Dr. Holger Röhm vom Lichttechnischen Institut (LTI) stellten mit E-MAP eine autonome Laborplattform zur Erforschung von Energiematerialien vor. Beschichtung, Probenhandhabung und Analyse sind dabei miteinander verknüpft. Ein Schwerpunkt der Forschungsarbeiten am LTI liegt auf nachhaltigeren Herstellungsverfahren. Röhm berichtet: „Wir untersuchen, wie sich organische Nanopartikel aus Wasser oder Ethanol abscheiden lassen, um möglichst auf giftige Lösungsmittel zu verzichten. Diese Verfahren ermöglichen die umweltfreundliche Herstellung sehr dünner Schichten und bieten Perspektiven für eine großskalige Produktion.“ Damit adressiert die Plattform sowohl ökologische als auch ökonomische Anforderungen moderner Materialentwicklung.

E-MAP zeigte, wie eine weitgehend selbstständig arbeitende Umgebung die Materialentwicklung deutlich beschleunigen kann – ein Aspekt mit hoher Relevanz für die Halbleiter- und Elektronikindustrie. Die Forschenden betonten, dass Automatisierung und maschinelles Lernen gezielt eingesetzt werden sollten, wo Engpässe bestehen – etwa bei der wiederkehrenden Probenhandhabung und Qualitätskontrolle. Besonders anschaulich wurde die Rolle der intelligenten Automatisierung bei der Handhabung der Proben. Kameras überwachen den Beschichtungsprozess, ein neuronales Netzwerk erkennt die Lage der Proben und ein Roboter erhält daraus abgeleitete Greifanweisungen. Ziel ist ein robuster, reproduzierbarer Prozess, der Fehler reduziert und gleichzeitig Ressourcen spart. Für Unternehmen eröffnet dieser Ansatz Perspektiven, Entwicklungsprozesse systematischer zu untersuchen und eine größere Zahl von Varianten unter reproduzierbaren Bedingungen zu testen.

Smart Lab 2: Mobile Roboter vernetzen Labore

Wie sich Materialproben künftig gewissermaßen selbst transportieren, zeigte die zweite Station am Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL). Lukas Müller und Hao Pang demonstrierten mit „Cat001“ und „Mouse001“, wie autonome Fahrzeuge Proben zwischen unterschiedlichen Standorten transportieren und flexibel organisieren können. Die größere Vision der Forschenden: eine vernetzte Infrastruktur, in der viele dezentrale „Self-Driving Labs“ über eine gemeinsame Cloud miteinander verbunden sind. So könnten verschiedene Forschungsstandorte und Laborprozesse miteinander kooperieren, ohne dass sämtliche Aufgaben an einem zentralen Ort stattfinden müssen. Müller machte deutlich: „Die Logistik ist nicht nur eine unterstützende Aufgabe, sondern kann eine wichtige Voraussetzung für die Vernetzung autonom arbeitender Labore sein.“

Die vorgestellte Technologie nutzt Laserscanner, um die Umgebung kontinuierlich zu erfassen. Die roboterähnlichen Fahrzeuge erstellen Umgebungskarten und bestimmen ihre Position mithilfe von Algorithmen in Echtzeit. Eine photorealistische digitale Umgebung soll bei der Navigation unterstützen. Diese komplexe digitale Infrastruktur wirft weitere Fragen auf. Mit den Gästen wurden Aspekte wie geschützte Datenräume, digitale Souveränität und die Zusammenarbeit von Mensch und KI in komplexen Forschungsprozessen diskutiert. Das Prinzip „Human in the Loop“ verbindet die Möglichkeiten autonomer Systeme mit menschlicher Kontrolle und Verantwortung. Der Mensch bleibt hier an zentralen Stellen eingebunden.

Smart Lab 3: Von der Materialsuche zur Anwendung

Welchen Beitrag autonome Labore künftig in Medizin und Gesundheitsforschung leisten könnten, zeigte der Besuch bei Prof. Dr. Ute Schepers, Institut für Funktionelle Grenzflächen (IFG). Im vorgestellten Projekt Bio.MAT werden autonome Labore für die explorative Suche nach neuen Biomaterialien eingesetzt. Besonderes Augenmerk lag dabei auf druckbaren Bio-Tinten – einem Werkstoff, der für das dreidimensionale Drucken von biologischen Strukturen eine zentrale Rolle spielt. Automatisierte Herstellung und Prüfung von Materialkombinationen und die parallele Untersuchung großer Probenmengen können dabei helfen, neue biologische Werkstoffe systematisch zu untersuchen. Vorgestellte Forschungsansätze reichten von mitwachsenden Herzklappen für Babys bis zu Sensoren, die als sogenannte Earables (Wearable Computing on the Ears) Gesundheitsparameter erfassen können. Die Beispiele verdeutlichten, wie automatisierte Plattformen die Erforschung komplexer Materialien unterstützen und Entwicklungszyklen verkürzen können.

Gleichzeitig wurde ein Thema sichtbar, das viele Industrieunternehmen unmittelbar betrifft: „Die technische Hürde liegt häufig nicht mehr bei der Software und der KI selbst, sondern bei fehlenden Schnittstellen zwischen Geräten, Software und Datenplattformen“, so Schepers. Viele Geräte verfügten bislang nicht über offene Schnittstellen für KI-Software, was die automatisierte Ansteuerung erschwere. Für die nächste Generation autonomer Labore werden lizenzoffene, standardisierte Geräteplattformen und offene Integrationsmöglichkeiten zunehmend wichtiger. Für Anbieter von Laborhardware ergibt sich hier ein klares Innovationsfeld: „KI-ready Geräte“ können zu einem zentralen Dreh- und Angelpunkt autonomer Labore werden.

Smart Lab 4: Software-Architektur für Self-Driving Labs

Wie solche digitalen Laborökosysteme mit KI und kombinierten Geräten aussehen können, zeigte Prof. Dr. Matthias Franzreb am IFG. Er rückte die Softwarearchitektur in den Vordergrund und mit ihr die Fähigkeit, Experimente nicht nur automatisiert auszuführen, sondern vollständig zu planen und zu optimieren. In einer Live-Demonstration wurde eine Versuchsanweisung ähnlich einer Eingabe an ein dialogorientiertes KI-System formuliert. Daraufhin entwickelte die KI einen Ablauf für die Laboraktivitäten und übernahm in einem Versuchsaufbau auch die Steuerung. Die agentischen Systeme können beispielsweise Experimente planen, notwendige Geräteskripte erstellen, Versuche durchführen, Ergebnisse auswerten und daraus den nächsten Versuch ableiten. Damit verschiebe sich laut Franzreb die Rolle von KI: „Sie dient nicht nur zur Analyse bereits vorhandener Daten, sondern kann in Forschungsabläufe selbst eingebunden werden. Dadurch wird KI zu einer Schnittstelle zwischen wissenschaftlicher Fragestellung, Laborsoftware und experimenteller Praxis.“

Eine wichtige Voraussetzung für die praktische Nutzung ist laut Franzreb die klare Trennung zwischen KI-gestützter Planung und kontrollierter Versuchsdurchführung. Die eigentliche Ausführung der Experimente bleibt deterministisch und wird nicht unkontrolliert der KI überlassen. Die KI unterstützt die Planung und Optimierung, während die Durchführung nach definierten Abläufen erfolgt. Das schafft Vertrauen in reproduzierbare Abläufe und ermöglicht zugleich die Nutzung von KI-Potenzialen zur Effizienzsteigerung. Für die Bedienung setzt die vorgestellte Softwarearchitektur unter anderem auf Wizards und Low-Code-Ansätze. Dadurch sollen auch Personen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse mit dem System arbeiten und weitere Geräte einfacher integrieren können. Gerade für Unternehmen, die bestehende Laborinfrastrukturen weiterentwickeln möchten, ist die Verbindung aus intelligenter Planung, Bedienungsfreundlichkeit und Geräteintegration ein relevanter Aspekt.

Smart Lab 5: Daten als Grundlage des autonomen Labors

Die abschließende Station im Self-Driving Lab ChemASAP am Institut für Biologische und Chemische Systeme (IBCS) führte viele der zuvor vorgestellten Aspekte zusammen. Im zukünftig vollständig automatisierten organischen Syntheselabor zeigten Prof. Dr. Stefan Bräse und Dr. Patrick Hodapp, wie sich der gesamte Prozess von der Reaktionsvorbereitung über die Synthese bis zur Analytik digital unterstützen und dokumentieren lässt. Materialien werden dabei im hohen Durchsatz ohne manuelles Eingreifen entwickelt und charakterisiert. Vorgestellt wurden Teile des raumfüllenden Labors, unter anderem ein Transportsystem mit magnetisch geführten Transportwegen, die eine sehr präzise Positionierung von Proben im Versuchsablauf sicherstellen. Der zweispurige Betrieb ohne feste Fahrtrouten ermöglicht eine flexible Materiallogistik ohne Stauprobleme. Die vorgestellten Lösungen machten deutlich, dass autonome Labore nicht allein aus Robotik bestehen, sondern auf einer Kombination aus Datenmanagement, Software und Automatisierung aufbauen.

Ausgangspunkt für die Entwicklung von ChemASAP war die Frage, wie sich Experimente langfristig nachvollziehbar und reproduzierbar dokumentieren lassen. Klassische elektronische oder handschriftliche Laborjournale reichten häufig nicht aus, erklärt Bräse: „Das digitale Laborjournal Chemotion, das von Dr. Hodapp und Dr. Nicole Jung entwickelt wurde und für ChemASAP genutzt wird, erfasst deshalb neben Versuchsdaten auch Gerätekonfigurationen, Laboraufbauten, Installationsparameter und Prozessdaten. Die daraus entstehende digitale Wissensbasis bildet die Grundlage für automatisierte Forschungsprozesse und die spätere Reproduzierbarkeit.“ Darauf aufbauend wurden Stück für Stück automatisierte Systeme für Synthese, Analyse und Materiallogistik entwickelt, die ein lückenloses Datenmanagement bieten. Der Nutzen für Forschung und Industrie liegt auf der Hand: Je besser Daten strukturiert erfasst und langfristig verfügbar gemacht werden, desto einfacher werden Reproduzierbarkeit, Wissenssicherung und spätere Technologieentwicklung. Entstanden ist zudem ein umfangreiches Molekülarchiv mit einer Sammlung von 18.000 Substanzen – inklusive langfristiger Archivierung von Proben und Überprüfung der chemischen Identität und Stabilität.

Smart Labs als gemeinsame Herausforderung

Trotz ihrer unterschiedlichen Schwerpunkte verband die Projekte eine gemeinsame Fragestellung: Wie lassen sich Forschung und Entwicklung durch intelligente, datengetriebene und automatisierte Prozesse beschleunigen? Viele der gezeigten Beispiele bewiesen, dass autonome Laborprozesse heute bereits möglich sind, zugleich aber Standards, Sicherheit und Schnittstellen den Rahmen für eine breite industrielle Umsetzung setzen. Deren Erfolg hängt maßgeblich von der engen Zusammenarbeit zwischen Forschung und Industrie ab.

Neben den technologischen Einblicken war der direkte Austausch zwischen Forschung und Industrie ein zentraler Bestandteil der Veranstaltung. Die fünf Stationen zeigten unterschiedliche Entwicklungsstände, Fragestellungen und Anwendungsfelder rund um autonome Labore. Gerade diese Vielfalt schafft Impulse: Für die teilnehmenden Unternehmen bot die Veranstaltung die Möglichkeit, aktuelle Entwicklungen frühzeitig kennenzulernen, Herausforderungen mit Forschenden zu diskutieren und potenzielle Anknüpfungspunkte für gemeinsame Projekte zu identifizieren. Damit zeigte RESEARCH TO BUSINESS live – Smart Labs of the Future exemplarisch, wie Technologietransfer von direktem Austausch und gemeinsamen Zukunftsthemen lebt.

Das Team von RESEARCH TO BUSINESS dankt allen Gästen und den beteiligten Forschenden, die ihre Labortüren für uns geöffnet haben. Den ganzen Tag war die Neugier aufs Neue und die Offenheit für den direkten Austausch spürbar.
 

Wer mehr über die Aktivitäten des KIT im Technologietransfer erfahren möchte, kann sich über die Angebote von RESEARCH TO BUSINESS informieren. Aktuelle Aktivitäten und Projekte sind im Blog zu finden. Newsletter und Alert informieren zudem über neue Entwicklungen und patentierte Technologien des KIT, für die wir insbesondere nach Industriepartnern suchen.