Aktuelles

Hier informieren wir über Neuigkeiten, Stellungnahmen und aktuelle Veröffentlichungen der Plattform Lernende Systeme.

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3 Fragen an Jürgen Beyerer

| 3 Fragen an

„Für echtes Empowerment sorgen“: Wie Beschäftigte die Einführung von KI im Unternehmen mitgestalten können

Künstliche Intelligenz (KI) verändert unsere Arbeitswelt. KI-Systeme können die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bei ihren Aufgaben entlasten und Arbeitsprozesse verschlanken. Die Einführung der Technologie in Unternehmen ist aber auch mit Herausforderungen verbunden. Damit sie sowohl für Beschäftigte als auch Unternehmen zum Erfolg wird, bedarf es eines strukturierten Change-Managements. Worauf es dabei ankommt und wie Unternehmen ihre Angestellten bestmöglich auf den Wandel vorbereiten, erklärt Oliver Suchy. Er ist Leiter der Abteilung "Digitale Arbeitswelten und Arbeitsweltberichterstattung" des Deutschen Gewerkschaftsbundes (DGB) und Mitglied der Arbeitsgruppe Arbeit, Qualifikation und Mensch-Maschine-Interaktion der Plattform Lernende Systeme.

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Konferenz „KI ist jetzt“: Plattform Lernende Systeme diskutiert über Voraussetzungen für vertrauenswürdige KI-Systeme

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie für die Welt von morgen. KI-Systeme verändern Produktionsprozesse, optimieren Mobilitätssysteme und beschleunigen die Entwicklung von Medikamenten. Bereits heute unterstützen uns KI-Systeme im Alltag, am Arbeitsplatz und in der Forschung. Wie wir die Chancen der Technologie noch besser nutzen können, wo Deutschland im internationalen KI-Wettbewerb steht und warum vertrauenswürdige KI-Systeme die Voraussetzung für den Erfolg der Technologie sind, diskutierte die vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) initiierte Plattform Lernende Systeme auf ihrer heutigen virtuellen Konferenz „KI ist jetzt“.

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Sicherheit beim automatisierten Fahren: Gemeinsam aus Daten zu seltenen Verkehrssituationen lernen

Autos, Busse und LKW können sich mithilfe von Künstlicher Intelligenz in Testumgebungen zunehmend eigenständig fortbewegen. Im Straßenverkehr kann das automatisierte Fahren die Verkehrssicherheit erhöhen, Staus verhindern und Schadstoffemissionen reduzieren. Während die Technologie in nahezu allen Verkehrssituationen sicher funktioniert, verbleibt in seltenen Sonderfällen ein Restrisiko, dass sich das automatisierte Fahrzeug falsch verhält. Expertinnen und Experten der Plattform Lernende Systeme empfehlen in einem neuen Whitepaper eine KI-Mobilitätsdatenplattform für industrieübergreifendes Flottenlernen, auf der die wenigen verfügbarbaren Daten zu Ausnahmesituationen zusammengetragen werden. So soll die Plattform das Training von KI-Systemen im gesamten Mobilitätssektor verbessern und zur Sicherheit des automatisierten Fahrens beitragen.

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3 Fragen an Jürgen Beyerer

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KI in gefährlichen Umgebungen: Nur so viel menschlicher Eingriff wie nötig

Selbstlernende Roboter und KI-Systeme können im Weltraum, in der Tiefsee oder bei Katastrophen unterstützen – indem sie unerschlossenes Terrain erkunden oder Arbeiten in gefährlichen Regionen verrichten. Dazu müssen die technischen Systeme einerseits möglichst autonom agieren, zugleich aber stets in der Letztkontrolle des Menschen bleiben. Wie sich diese Anforderungen umsetzen lassen und wo noch Forschungsbedarf besteht, erläutert Jürgen Beyerer im Interview. Er ist Professor für Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und Leiter des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB.

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Autonom und sicher: Wie Menschen und Roboter in gefährlichen Umgebungen zusammenarbeiten

Ob bei Rettungseinsätzen, Erkundungen im Weltraum oder Inspektionen in der Tiefsee: Selbstlernende Roboter, die sich mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) in unbekannten Situationen zurechtfinden, können den Menschen künftig bei Tätigkeiten in gefährlichen Umgebungen unterstützen. Dabei müssen die KI-Systeme so autonom wie möglich agieren, andererseits muss der Mensch in problematischen Situationen in das Geschehen eingreifen können. Notwendig dafür sind Roboter, die den Grad ihrer Autonomie während eines Einsatzes flexibel an die vorgefundene Lage anpassen können. In einem aktuellen Whitepaper der Plattform Lernende Systeme erläutern Experten, wie solche variabel autonomen Systeme gestaltet sein müssen und welche technischen Voraussetzungen noch zu schaffen sind.

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3 Fragen an Alexander Löser

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KI im Mittelstand: Chancen in der Wertschöpfungskette erkennen

Viele Mittelständler zeigen sich noch zurückhaltend beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Ein erster Ansatzpunkt liegt in der Analyse der eigenen Wertschöpfungskette: Wo und wie kann KI als leistungsfähiges Rechenwerkzeug hier unterstützen? Wie mittelständische Unternehmen konkret von KI profitieren können, welche Prozessschritte dabei anstehen und warum die Einführung von KI die Bereitschaft zum Scheitern voraussetzt, erläutert Professor Dr. Alexander Löser im Interview. Er ist Gründer und Sprecher des Forschungszentrums Data Science an der Beuth Hochschule für Technik Berlin.

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Jahrestreffen der AG-Leitungen: Interdisziplinärer Austausch zu Schwerpunktthemen 2021

In ihrem vierten gemeinsamen Workshop diskutierten die Leiterinnen und Leiter der Arbeitsgruppen der Plattform Lernende Systeme zusammen mit Vertreterinnen und Vertretern des Koordinationskreises die Arbeitsschwerpunkte für das Jahr 2021. Neben der Erarbeitung neuer Handlungsempfehlungen für eine verantwortungsvolle Entwicklung von Künstlicher Intelligenz stand der Wissenstransfer in den Mittelstand sowie in die breite Öffentlichkeit im Zentrum des Austauschs.

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| Meldung

So lernen Maschinen: Plattform präsentiert Video-Tutorials mit Studierenden

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde, maschinelles Lernen ein wichtiger Treiber der aktuellen technologischen Entwicklung. Doch wie lernen intelligente Computersysteme, Aufgaben eigenständig zu lösen? Eine achtteilige Video-Tutorial-Reihe der Plattform Lernende Systeme vermittelt dies auf anschauliche Weise. Anhand von eingängigen Beispielen und unterstützt durch moderne Grafiken erläutern drei Studierende in den etwa fünfminütigen Clips die Grundlagen sowie Anwendungen des maschinellen Lernens.  

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