Responsible Research, Teaching, and Innovation

ARRTI addresses the increasing social need for ethical reflection of engineering and scientific practices. ARRTI aims to promote the critical attitude of students, scientists and engineers and to encourage responsible innovation. Mission Statement

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News

Kalender
ARRTI-Lehrveranstaltungsangebot im Sommersemester

ARRTI bietet in jedem Semester Lehrveranstaltungen für Studierende und ein interessiertes Publikum an. Darunter befinden sich eigene Vorlesungen, Seminare und Workshops. Die Teilnahme an diesen Veranstaltungen ist in der Regel offen. Manche Veranstaltungen sind Kooperationen mit anderen Instituten und ARRTI ist zum Beispiel in der Form von Co-Teachings beteiligt. Die Teilnahme ist dann häufig an die Bedingungen des kooperierenden Instituts gebunden.

 

Details und unser vollständiges Angebot an Lehrveranstaltungen finden Sie auf der unten verlinkten Seite.

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ARRTI Student-Challenge
Call for Tender: KIT Sustainable Innovation Challenge 2024

Es geht in die vierte Runde - mach mit und präsentiere uns deine nachhaltige Geschäftsidee, sozial oder ökologisch, die du realisieren möchtest! Die KIT Sustainable Innovation Challenge ist offen für Bewerbungen von Studierenden des KIT. Bewerbungsschluss ist der 31.05.2024. Weitere Informationen zur Teilnahme findest du auf unserer Challenge-Seite. Wir freuen uns auf deine Einreichung!

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Stellenausschreibung: Postdoc in der Philosophie

Zur Unterstützung der Arbeit in unserer ARRTI-Säule Lehre suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine akademische Mitarbeiterin / einen akademischen Mitarbeiter in Vollzeit.

 

Die komplette Stellenausschreibung und Details zur Bewerbung finden Sie hier.

 

Bewerbungsschluss: 30.04.2024.

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Responsible AI
Funding: Responsible AI. Winners of the RRC 2023

Two research-projects have been chosen as winners: “AI4NAPP”, which aims to develop a new model of production planning that considers a holistic sustainability approach and “ML4RW”, which aims to address the issues of reducing food waste and improving energy utilization efficiency through the design of more accurate time-series-prediction machine-learning algorithms. The ARRTI-Team and -Network congratulates the winners and is excited to support the two projects as ARRTI-Fellows in the coming months.

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