Mit Augmented Reality und Robotik soziale Kontakte älterer Menschen stärken Im Forschungsprojekt CO-HUMANICS („Co-Presence of Humans and Interactive Companions for Seniors“) entwickelt ein interdisziplinäres Forschungsteam der TU Ilmenau und des Thüringer Zentrums für Lernende Systeme und Robotik ab 2021 technische Lösungen, um ortsferne Personen so in die häusliche Umgebung einzubinden, als seien sie selbst vor … Weiterlesen
Daten sind die Grundlage des Erfolges der aktuellen Generation von intelligenten Methoden. Die Grundlagen zum Maschinellen Lernen legen die Datenwissenschaften. Hiermit befasst sich Prof. Volker Markl in seiner Forschung an der TU Berlin.
Als Forschungsgruppenleiter der Gruppe "Intelligente Analystik für Messdaten" am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und Direktor des Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) ist Prof. Volker Markl einer der prominentesten deutschen Forscher im Bereich Datenwissenschaft, Big Data und KI. Er ist hochrangig ausgezeichnet und verfolgt Forschungsinteressen in verschiedenen Bereichen der Datenwissenschaft und des Maschinellen Lernens.
In diesem Vortrag werden zuerst grundlegende Verfahren zur automatischen Erkennung und Klassifikation von Klangereignissen dargestellt. Ein Schwerpunkt dabei liegt auf den grundlegenden Unterschiedenen zwischen Audio- und Bildverarbeitung und den daraus resultierenden Herausforderungen für eine KI-gestützte Audioanalyse. Abschließend werden aktuelle Anwendungsszenarien wie Lärmüberwachung im städtischen Umfeld, Verkehrsüberwachung und End-of-line Testing in industriellen Fabrikationsprozessen dargestellt.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am FG Neuroinformatik und Kognitive Robotik (TU Ilmenau)
Das Straßennetz der Länder Deutschland, Österreich und Schweiz unterliegt einem permanenten Alterungsprozess und benötigt eine möglichst lückenlose Zustandserfassung und –bewertung, um notwendige bauliche Maßnahmen zur Erhaltung frühzeitig durchführen zu können. Dazu ist eine regelmäßige, netzweite Erfassung der Substanzmerkmale der Fahrbahnoberfläche notwendig. Bei der bildhaften Erfassung mit schnellfahrenden, im Verkehr mitschwimmenden Messfahrzeugen wird bereits ein hoher Automatisierungsgrad erreicht. Die eigentliche Auswertung des Bildmaterials erfolgt jedoch bisher ausschließlich durch menschliche Experten, welche das aufgenommene Bildmaterial manuell sichten und bewerten. Dieser Prozess ist zeitintensiv, ermüdend und damit fehleranfällig. Daher ist eine objektive Bewertung nur in bestimmten Grenzen möglich.
Der Vortrag gibt einen Überblick über das Forschungsprojekt ASFaLT, dass eine Automatisierung der Bildauswertung auf Grundlage von Neuronalen Netzwerken verfolgt. Dabei wird aufgezeigt, wie die Automatisierung sinnvoll genutzt werden kann, um die Detektion zu beschleunigen und zu objektivieren und zeigt die Chancen auf, die sich durch eine erhöhte räumliche Detektionsgenauigkeit ergeben.
Konsortialführer vom Fraunhofer IOSB-AST Ilmenau
"Innovation by experiment" –mit dieser Vision ist das KI-Innovationsprojekt Bauhaus.MobilityLab Erfurt gestartet.
Ein interdisziplinäres Konsortium unter Federführung der Fraunhofer-Gesellschaft hat sich erfolgreich am "KI-Innovationswettbewerb"des Bundesministerium für Wirtschaft und Energie beteiligt. Mit einem Projektvolumen von rund 20 Millionen Euro wird sich das "Bauhaus.MobilityLab"in den kommenden drei Jahren zu einem Leuchtturm der Mobilitäts-und Energiewende entwickeln.
Leiter des FG Neuroinformatik und Kognitive Robotik (TU Ilmenau)
Seit 25 Jahren ist das Fachgebiet Neuroinformatik und Kognitive Robotik unter der Leitung von Prof. Horst-Michael Groß die erste Anlaufstelle für mobile Service- und Assistenzrobotik in Thüringen.
In seinem Vortrag wird er einen Kurzüberblick über die Geschichte, die Entwicklungen und die Zukunft der Assistenzrobotik in Ilmenau und Thüringen geben. Außerdem wird der Vortrag aufzeigen, wie sich aktuelle Techniken und Methoden der KI und der Assistenzrobotik gegenseitig befruchten, so dass Roboter zunehmend als verkörperte KI-Systeme erscheinen.
Data Scientist bei Siemens AG
Diese Präsentation gibt einen Einblick wie die Digital Enterprise und Digital Services Gruppe der Siemens AG Techniken der Künstliche Intelligenz (KI) für die Implementation von Industrie 4.0 Aufgabenstellungen einsetzt. Dabei unterstützen wir den kompletten Herstellungsprozess bspw. im Order/Sales Management, Human Resources Planning, Predictive Maintenance und der Qualitätssicherung.
Professor an der IUBH University of Applied Sciences
Künstliche Intelligenz dringt in immer mehr Bereiche unseres Lebens vor und bietet insbesondere Unternehmen Chancen, neue Produkte oder Märkte zu eröffnen oder bestehende Angebote oder Prozesse zu optimieren.
Bei der Integration von künstlicher Intelligenz in Unternehmen stellen sich zwei Arten von Herausforderungen: Die technische Infrastruktur und Implementierung einerseits und die organisatorische Verankerung andererseits. In beiden Fällen müssen Firmen große Hürden überwinden: Es ist nicht nur technische Infrastruktur aufzubauen und zu betreiben, es müssen auch ausreichend qualifizierte Arbeitskräfte in unterschiedlichen Bereichen wie Data Engineering oder Data Science aufgebaut werden. Oft schwieriger sind die organisatorischen Herausforderungen: „Data Literacy“ und Datenqualität muss in das Zentrum der Aufmerksamkeit der gesamten Firma gelenkt werden, Projekte müssen an den besonderen Anforderungen der KI ausgerichtet werden: Wie werden Use-Cases identifiziert, wie können wir quantifizieren, dass ein Use-Case „erfolgreich“ ist? Dazu übernimmt die KI mehr und mehr Aufgaben, die zuvor von Menschen bearbeitet wurden. Dies ändert sowohl die Entscheidungswege und -kompetenzen innerhalb des Unternehmens, als auch die Anforderungen an die Mitarbeiter und Teams.
Im Vortrag werden die verschiedenen Elemente beleuchtet, um KI erfolgreich in Unternehmen zu integrieren und anhand des „Enterprise AI Canvas“ eine Methodik vorgestellt, neue Projekte effizient und strukturiert zu planen.
Leiter der Geschäftsstelle des TZLR
Das TZLR versteht sich als Partner und Kontaktstelle für alle Thüringer Akteure aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Robotik, Big Data und Data Science. Unser Ziel ist es, die Kompetenzen auf diesen Bereichen zu bündeln und so die nationale sowie internationale Sichtbarkeit der Thüringer Forschung zu verbessern. Um dies zu erreichen stehen wir Unternehmen, Organisationen und allen Interessierten beratend zur Seite und fördern den Aufbau von KI-Kompetenz durch Weiterbildungsangebote und Workshops. Die Durchführung von kleineren Forschungsprojekten und Machbarkeitsstudien gehören ebenso zu unserem Angebot. Für größere Forschungsprojekte können wir auf ein Netzwerk mit international anerkannten Forschern in verschiedenen Fachgebieten zurückgreifen und vermitteln. Im TZLR e.V. können interessierte Unternehmen, Organisationen sowie Privatpersonen Mitglied werden um mit uns gemeinsam Thüringen voran zu bringen.
Fachanwalt für gewerblichen Rechtschutz
Die technische Entwicklung schreitet gerade im Bereich der KI schnell voran. Der Einsatzbereich von Robotern und KI wird ständig erweitert und der Charakter der Geräte verändert sich. Durch die immer leistungsfähigeren und komplexeren Systeme entstehen neue rechtliche Probleme, die die Rechtsprechung und die Gesetzgebung vor große Herausforderungen stellen. Hierbei geht es um Fragen, mit denen sich die Gesellschaft bislang noch nicht beschäftigt hat:
Insoweit geht es vor allem um die zivil- und strafrechtliche Verantwortlichkeit, wenn die Maschine Fehler macht. Als Haftende kommen unter anderem der Hersteller, der Programmierer und derjenige, der den Roboter oder die Maschine bedient, in Betracht. So wäre beispielsweise die Verschuldensfrage bei einem Roboter, der zwar korrekt ausgeliefert wurde, im Lauf seines Einsatzes autonom dazu lernt, möglicherweise aber hierbei nicht die richtigen Daten sammelt und hierdurch gravierende Schäden verursacht, nicht eindeutig beantwortbar.
Im Robot-Recht geht es daher auch um die visionär klingende Problematik, inwiefern autonome Systeme selbst verantwortlich sein können.
Professor für Technikphilosophie am Institut für Philosophie des KIT
In seiner Position als Professor für Technikphilosophie und Leiter des Büros für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB) ist Prof. Dr. Armin Grunwald einer der führenden Experten Deutschlands im Bereich der Ethischen Nutzung von KI.
Damit die europäische KI-Strategie hin zu einem "ecosystem of trustworhiness" umgesetzt werden kann, bedarf es der Klärung wichtiger Fragestellungen. Als Koautor des Whitepapers "Leitfaden für eine verantwortungsvolle Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen" der Plattform für Künstliche Intelligenz ist Prof. Grunwald wesentlich daran beteiligt Antworten zu finden. In seiner Keynote wird er wesentliche Aspekte ansprechen, die sowohl in der Konzeption, der Entwicklung und im Einsatz von KI zu beachten sind.
In einer abschließenden, interdisziplinären Panel-Diskussion werden einige Teilnehmer die vorhergehenden Vorträge aufgreifen und die Bedeutung des gehörten für Thüringen als KI-Standort diskutieren.
Vertreter aus verschiedenen Bereichen der Gesellschaft und mit unterschiedlichen Erfahrungen zur KI werden die derzeitigen Bemühungen analysieren und bezüglich ihrer Zukunftsfähigkeit unter die Lupe nehmen.
Vorläufiger Leiter der TU Ilmenau und Initiator des Thüringer Zentrum für Lernende Systeme und Robotik
Thüringer Minister für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale Gesellschaft
Referatsleiter für Strategie Künstliche Intelligenz, Datenökonomie im Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie