PROGRAMMÜBERBLICK

• 14:30 Uhr Eröffnung durch die HAfM Vorsitzenden Prof. Dr. Kira Kastell
• 14:40 Uhr Speedpräsentation zur Vorstellung der Kooperationsprojekte von Mittelstand und Hochschulen für Angewandte Wissenschaft mit dem Themenschwerpunkt “KI”
• 15:10 Uhr Erklärung der Spatial Chat Räume zum intensiven Austausch und Dialog
• ab 15:15 Uhr Onlinedialog und Netzwerken in den Spatial Chat Räumen mit Vertreter*innen aus Hochschulen und Mittelstand eines jeden Projekts

ANMELDUNG

PROJEKTE IM ÜBERBLICK

Hochschule Niederrhein — Prof. Dr. Jost Göttert

• Experten sind sich einig — nur wer die Chancen und Möglichkeiten von KI kennt, nutzt und kontinuierlich weiterentwickelt, wird in Zukunft wettbewerbsfähig bleiben. Als Innovatoren und Ausbilder in einer Region leisten die Hochschulen für Angewandte Wissenschaften dazu einen erheblichen Beitrag. Sie generieren eigenes Wissen und Expertise zu dem Thema, sorgen für eine aktuelle Ausbildung ihrer Studierenden und vermitteln beides zeitnah und bidirektional an kleine und mittlere Unternehmen (KMU) und gesellschaftliche Institutionen in der Region. Durch diesen vielschichtigen, praxisorientieren Transfer stärken sie Wettbewerbsfähigkeit gemeinsam mit den Unternehmen, sichern so Arbeitsplätze und Wohlstand in der Region und tragen langfristig zur nachhaltigen gesellschaftlichen Entwicklung bei.

Hochschule Hamm-Lippstadt — Prof. Dr. Uwe Kleinkes

• Der Mittelstand muss neue Technologien adaptieren, um seine Wettbewerbsfähigkeit nicht zu verlieren. Daten und Content sind der Treibstoff und KI ist der Motor für mehr Effizienz im Marketing. Das Projekt will für einen beschleunigten Lernprozess bei den KMU sorgen. Beim www.digitalmarketingday.de zeigen Studierende den praktischen Einsatz von Bots. Im Marketing-Foresight-Lab wird untersucht, wann neue Technologien für KMU relevant werden.

Technische Hochschule Mittelhessen — Prof. Dr. Michael Guckert

• Derzeitige Entwicklungen zielen auf möglichst große KI-Modelle von hoher Abstraktion. Das wirft Fragen nach Kosten (der Energieaufwand für das Training derartige Modelle ist beträchtlich, die Antworten auf Anfragen erzeugen mehr CO2 als vergleichbare Anfragen an konventionelle Suchmaschinen), Transparenz (welche Texte werden beim Training benutzt?) und Datenschutz auf. Hybride Ansätze, die für spezifische Aufgaben konzipiert werden, sollen hier eine Alternative sein. In LOEWE-Projekt TlDis wurde ein auf Ontologien basierender Transfer-Learning-Ansatz zur Klassifikation von Texten entwickelt, bei dem die von den KI-Verfahren genutzten Elemente kontrolliert werden und damit eine DSGVO-Konformität erreicht werden kann.

Hochschule Offenburg — Prof. Dr. Klaus Dorer

• Mit dem KI-Bohrer Projekt soll in Zusammenarbeit mit der Herrenknecht AG ein zentrales Problem der Versorgung von Großstädten mit Erdwärme optimiert werden: Die notwendigen Tiefenbohrungen sind einerseits idealerweise in der Nähe der Verbraucher, andererseits verursachen sie während des Bohrens unerwünschte Schallbelastungen. Mit Hilfe von Deep Reinforcement Learning wird im Rahmen des Projekts versucht, sowohl den Bohrprozess als auch die Schallbelastung zu optimieren. Da es für die Bohranlagen üblicherweise keine Simulationen gibt, auf denen gelernt werden kann, sollen außerdem GAN oder stable diffusion Netzwerke trainiert werden, die basierend auf Echtdaten der Maschinen quasi eine Simulation des Bohrens und der Schallausbreitung lernen sollen, auf der dann das Deep Reinforcement Learning trainieren kann.

Hochschule Offenburg — Janis Keuper

• Die aktuelle Entwicklung bei generativen Modellen wie z.B. ChatGPT oder Stable Diffusion birgt sehr großes Potential sowohl für die Automatisierung von bestehenden Prozessen als auch für die Entwicklung von völlig neuen Anwendungen und Produkten. Gerade für mittelständische Unternehmen birgt diese Entwicklung aber auch erhebliche Risiken bezüglich der Abhängigkeit von großen US Anbietern, der Einhaltung des Datenschutzes und der Wahrung eigener Geschäftsgeheimnisse. In diesem Projekt wird daher untersucht, wie auch KMUs eigene, selbst gehostete Modelle auf Basis von OpenSource auf beschränkten Rechenressourcen betreiben und diese für ihre eigenen Anwendungen anpassen können. Dabei betrachten wir derzeit ChatSysteme für den Kundensupport und als interne Suchmaschine, CodingAssistenten für die Softwareentwicklung und Bildgeneratoren für Marketing.

Hochschule Mainz — Prof. Claudia Nass-Bauer

• Die Nutzung von Daten und Softwaresystemen gewinnt bei der Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen zunehmend an Bedeutung. Jedoch ist bei Datenintensiven Verfahren die Berücksichtigung ethischer Werte wie Vielfalt, Transparenz, Selbstbestimmung und Gerechtigkeit noch begrenzt und erfordert ein effektives Zusammenarbeiten von interdisziplinären Teams. Entwickelt werden sollen Methoden und Werkzeuge, die die interdisziplinäre Zusammenarbeit fördern. Die neuen Werkzeuge sollen in hybriden Umgebungen, d. h. physisch und digital eingesetzt werden können. Wirkungsziel der Werkzeuge ist die Förderung von Kreativität und Kommunikation in der Zusammenarbeit bei der Entwicklung datenintensiver Softwaresysteme.

Hochschule Mainz — Cédric Roussel

• Als Blackbox werden in der KI Machine Learning Modelle bezeichnet, bei denen Daten in das Modell hineingehen, im Verborgenen verarbeitet werden und ein Ergebnis herauskommt. Für das Sichtbarmachen der sonst im Hintergrund ablaufenden Datenverarbeitung gibt es Explainable Artificial Intelligence, kurz XAI. XAI öffnet die Black-Box und macht KI verständlicher und damit auch vertrauensvoller. In dem Forschungsprojekt an der HochschuleS Mainz liegt der Fokus dabei auf räumlichen Daten. Daten, welche auf Karten dargestellt werden können.

Hochschule Bonn Rhein-Sieg — Dr. Daryoush Daniel Vaziri

• Das übergeordnete Ziel des Themas „Digitale Souveränität“ ist es, kleinen und mittleren Unternehmen die Potenziale und Herausforderungen der digitalen Transformation aufzuzeigen. Es werden Vorgehensweisen, Konzepte und Technologien präsentiert, die kleinen und mittelständischen Unternehmen helfen sollen, ihre digitale Souveränität zu stärken. Digitale Souveränität bedeutet, dass ein Unternehmen die Fähigkeit besitzt, selbstbestimmt digitale Technologien auszuwählen und so anzuwenden, dass Geschäftsprozesse im Unternehmen zielführend unterstützt werden. Dies beinhaltet auch die Sensibilisierung und Information zu Vor- und Nachteilen, sowie Chancen und Risiken des Einsatzes digitaler Technologien für den eigenen Unternehmenszweck.

Hochschule RheinMain — Prof. Dr. Ulrich Schwanecke

• Die dreidimensionale Rekonstruktion von Objekten findet zahlreiche Anwendungen von der medizinischen Bildgebung bis hin zur industriellen Inspektion. Die meisten Rekonstruktionsverfahren gehen dabei davon aus, dass sich die zu rekonstruierenden Objekte während des Aufnahmeprozesses nicht bewegen. Bewegungen während der Aufnahme resultieren in mehr oder weniger starken Artefakten in der Rekonstruktion. Im Projekt “Artefaktfreie 3D-Rekonstruktion bewegter Objekte” entwickeln wir Rekonstruktionsverfahren, die diese Artefakte bei sich bewegenden Objekten reduzieren.

Hochschule Hannover — Prof. Dr. Christian Wartena

• Das DATA|H‑Institut unterstützt Akteure in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft bei anwendungsnahen Projekten aus dem Themenfeld Datenanalyse und ‑visualisierung, Datenintegration und ‑management, Künstliche Intelligenz sowie Datenschutz und Sicherheit. Anhand einiger Projektbeispiele werden Optionen der Zusammenarbeit mit dem Mittelstand illustriert.

Ernst-Abbe-Hochschule Jena — Prof. Dr. Dirk Schmalzried

• Mit dem ZAKI werden Akteure in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft unterstützt, die Wirkungen von Künstlicher Intelligenz zu verstehen und vorteilhaft zu nutzen. Dies wird anhand einiger Beispiele im Mittelstand illustriert.

Weitere Projekte folgen in Kürze