This funding opportunity is designed for scientists from all disciplines who have realised the potential of sources of knowledge outside of academia for their research on transformation processes. A transdisciplinary approach as well as the involvement of stakeholders outside of academia (e.g., networks from civil society, non-governmental organisations, associations, authorities, small businesses, and many more) is mandatory for successful application. Together with their partners outside of academia, researchers address societal problems and gain knowledge on the factors that support or suppress change and develop knowledge, methods, and scenarios to design transformation processes. They aim to actively induce processes of change with the findings and strategies from their joint research activities.

Deadline: 16.04.2026

Die Else Kröner-Fresenius-Stiftung möchte die Medizinischen Fakultäten (Mitglieder des Medizinischen Fakultätentages) und Universitätsklinika in Deutschland im Rahmen von wissenschaftlichen Kollegs unterstützen, im medizinischen Bereich die Etablierung von jungen hochtalentierten Medical Scientists zu verbessern und ihre Forschung mit dem Ziel der besseren Behandlung von Patientinnen und Patienten zu optimieren. Dazu schreibt die Stiftung die Einrichtung von drei Medical Scientist Kollegs aus, die mit jeweils 1,1 Mio. € für eine Laufzeit von vier Jahren dotiert sind. Aufgrund der erfreulich hohen Antragszahlen in dieser Förderlinie wird das Feld der antragsberechtigten Universitäten für diese Ausschreibung in zwei Gruppen aufgeteilt.

Deadline: 22.04.2026

Die Förderrichtlinie zielt darauf ab, die Neu- und Weiterentwicklung grundlegender KI-Methoden und -Modelle entscheidend voranzubringen. Dabei sollen sowohl neue KI-Methoden – auch durch die Kombination bestehender KI-Methoden mit denen des maschinellen Lernens – entwickelt als auch bestehende Methoden auf Grundlagenebene weiter erforscht werden. Übergreifende Ziele sind dabei, die Leistungsfähigkeit und das grundlegende Verständnis von KI-Modellen des maschinellen Lernens zu verbessern. Zu den Zielen gehört auch, diese Modelle mit anderen, etablierten KI-Methoden zu erweitern. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, die Robustheit und Vertrauenswürdigkeit der Modelle und Systeme zu steigern. Das BMFTR wird im Rahmen der Bekanntmachung ausgewählte Projekte mit bis zu 2 Millionen Euro (zuzüglich Projektpauschale) über einen Zeitraum von in der Regel drei Jahren fördern. In dieser Summe sind Mittel für Mitarbeitende, wissenschaftliche Hilfskräfte, Reisen, Anschaffungen und sonstige Ausgaben beziehungsweise Kosten enthalten.

Deadline: 30.04.2026