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Fachbeiträge

Hier finden Sie Reden, Interviews oder Gastbeiträge von Expertinnen und Experten der Plattform Lernende Systeme.

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KI in der Verwaltung: Digitale Teilhabe, die funktioniert

Digitale Verwaltungsangebote gelten oft als Beschleuniger, doch viele empfinden Online Formulare weiterhin als überfor-dernd. Der Prototyp BUKI zeigt, wie KI-Assistenz Zugänge erleichtert und Abläufe verständlich macht.

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KI in der Verwaltung: Vom Online-Formular zum KI-gestützten Bürgerservice

Deutschland spricht seit Jahren über Verwaltungsdigitalisierung. In der Praxis erleben Bürgerinnen, Bürger und Unternehmen jedoch oft Papierlogik im Browser: Das Formular ist online, der Prozess dahinter bleibt kompliziert, fehleranfällig und langsam. Ein PDF im Netz ist kein digitaler Staat – es ist Papier ohne Porto.

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Symbolic AI.

Symbolic AI. Bis zu seinem Tod hat Douglas Lenat versucht, KI gesunden Menschenverstand beizubringen. Der KI-Forscher lehrte einem System namens Cyc Regeln über das Leben, etwa: „Man kann nicht an zwei Orten gleichzeitig sein.“ Oder: „Kaffeetassen hält man mit der Öffnung nach oben.“

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Der EU AI Act und seine Auswirkungen auf Medizinprodukte

Medizinprodukte, die auf Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) aufbauen, verbessern bereits heute die Gesundheitsversorgung. Beispiele sind Softwaresysteme zur teilautomatisierten Bildanalyse in der Radiologie oder Kamerasysteme mit KI-gestützter Bildauswertung für komplexe Operationen. Sie bieten darüber hinaus großes Potenzial für eine verstärkte Automatisierung von Routineaufgaben und eröffnen völlig neue Wege in der Prävention, Diagnostik, Therapie und Pflege.

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Kompakt, hybrid und autonom

Während große KI-Modelle sehr komplex und energieaufwendig sind, zeigt eine neue Generation kompakter Systeme, dass Innovation auch anders funktioniert: Hybride Ansätze verbinden symbolische und numerische Methoden zu leistungsfähigen und oft spezialisierteren Lösungen. Diese Entwicklung könnte den industriellen Einsatz von KI stark beschleunigen, schreibt Professor Wolfgang Wahlster im Standpunkt.

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KI in der Verwaltung: Praxisbeispiele für mutigeren KI-Einsatz

Schneller und effizienter soll die Verwaltung werden, aber gleichzeitig bürgernah und transparent bleiben. Wie ein KI-System zum Beispiel die Finanzverwaltung entlasten kann, haben sich Wissenschaftlerinnen der Plattform Lernende Systeme in Nordrhein-Westfalen angeschaut. Sie leiten daraus Empfehlungen für Bürger, Staat und Unternehmen ab.

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Der EU AI Act und seine Auswirkungen auf Medizinprodukte

Medizinprodukte, die auf Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) aufbauen, verbessern bereits heute die Gesundheitsversorgung. Sie bieten großes Potenzial für eine verstärkte Automatisierung von Routineaufgaben und eröffnen völlig neue Wege in der Prävention, Diagnostik, Therapie und Pflege. Beispiele sind Softwaresysteme zur teilautomatisierten Bildanalyse in der Radiologie oder Kamerasysteme mit KI-gestützter Bildauswertung für komplexe Operationen.

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Europa ist wieder im Spiel bei Sprachmodellen

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der KI-Modelle nicht länger zentralisiert und intransparent sind, sondern modular, offen und lokal kontrollierbar. Eine Welt, in der spezialisierte Sprachmodelle komplexe Aufgaben in Medizin, Chemie oder Logistik lösen, nicht auf Cloud-Servern in Übersee, sondern direkt auf kostengünstiger Hardware in europäischen Unternehmen. Dieses Szenario ist kein utopisches Zukunftsbild, sondern eine realistische Perspektive, die sich mit der rasanten Entwicklung modularer KI-Architekturen abzeichnet.

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Mit KI Mehrwerte schaffen: Wie KI-Einsatz in Unternehmen gelingen kann

Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich betriebliche Prozesse effizienter gestalten, Produkte oder Dienstleistungen verbessern sowie neue Geschäftsmodelle entwickeln. Aber wie gelingt der erfolgreiche Einsatz von KI so, dass die Technologie sowohl für Unternehmen als auch für Beschäftigte sowie für Kundinnen und Kunden einen Mehrwert schafft? KI-Projekte erfordern einen ganzheitlichen Ansatz bei der Einführung und Nutzung, der wirtschaftliche, soziale und technologische Aspekte gleichermaßen berücksichtigt, und somit eine mehrdimensionale Perspektive einnimmt – und erfordern nicht zuletzt interdisziplinäre Zusammenarbeit.

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KI-Forschung: Wohin geht die Reise?

Die Entwicklung im Bereich der KI verläuft aktuell rasant. Generative KI sorgt weiterhin für Aufsehen und internationalen Wettbewerb, stößt aufgrund von Daten und Ressourcenhunger sowie fehlender Transparenz aber auch an Grenzen. Prof. Dr. Volker Tresp (LMU München) skizziert im Interview aktuelle Trends.

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Wie KI die Robotik revolutioniert

In der Robotik bringt die Verzahnung mit maschinellem Lernen eine neue Qualität: Roboter werden lernfähig. Welche neuen Anwendungen dies ermöglicht und wie sich die Sicherheit der Roboter gewährleisten lässt, erläutert Prof. Dr. Jürgen Beyerer (KIT / Fraunhofer IOSB) im Interview.

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Löst KI unser Fachkräfteproblem?

Der Einsatz von KI bietet vielfältige Potenziale zur Linderung von Fachkräfteengpässen: Sie kann die Produktivität der Beschäftigten steigern und dazu beitragen, potenziell Beschäftigte einzubinden, die ohne sie ausgegrenzt blieben. Ihr erfolgreicher Einsatz in der Arbeitswelt ist aber durchaus voraussetzungsreich. Wie sich diese Herausforderung lösen lässt, erläutert Prof. Dr. Dr. h. c. Christoph M. Schmidt (RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung) im Gastbeitrag.

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Künstliche Intelligenz: Erklären oder nicht erklären?

Von Menschen entworfene modulare Systeme können hochkomplex sein. Moderne KI-Systeme übertreffen diese Komplexität um ein Vielfaches. Welche Funktionen oder Qualitäten einzelne Neuronen im Modell einnehmen, bleibt aber weitgehend unklar. Dadurch sind Ergebnisse oft nicht nachvollziehbar, das ist in vielen Bereichen problematisch. Was können Methoden und Trends Erklärbarer KI (XAI) beitragen, um Vertrauen und Qualität zu verbessern? Prof. Dr. Wojciech Samek (TU Berlin / Fraunhofer HHI) gibt einen Einblick.

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Wie verändert KI die Gesellschaft?

Dank generativer KI ist es einfach wie nie, Texte, Bilder oder Videos nach individuellen Vorgaben zu erzeugen. Das eröffnet enorme Möglichkeiten – und Risiken. Im Interview erläutert Prof. Dr. Jessica Heesen (Universität Tübingen), was das für die Gesellschaft bedeutet.

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AI Act: Leitplanke oder Hemmnis der Wettbewerbsfähigkeit?

Europa hat mit dem AI Act ein großes Regelwerk verabschiedet. Haben wir uns damit Fesseln angelegt oder können wir die Leitplanken zu einem Standortvorteil umwandeln? Welche Anforderungen stellen sich aus juristischer und unternehmerischer Sicht? Dr. Corina Apachiţe (AUMOVIO SE) und Prof. Dr. Ruth Janal (Universität Bayreuth) beleuchten unterschiedliche Perspektiven auf den AI Act.

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KI und Kulturwandel - Ermöglichung und Achtsamkeit können Hand in Hand gehen

Im Handwerk weiß es jeder: „nach fest, kommt ab“. Schrauben dienen der Befestigung, schaffen Sicherheit und Stabilität - vorausgesetzt, dass man sie nicht schon am Anfang verkantet und nicht am Ende überdreht. Denn sonst verkehrt sich ein verfolgtes Ziel ganz plötzlich in sein Gegenteil. Aus dem Werkzeugkasten wurde die Schraube deshalb nicht verbannt. Schließlich schafft sie richtig eingesetzt großen Nutzen. Geschickte Handhabung und Gespür für Grenzbereiche kann man lernen.

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Erklärbare KI für Produktverantwortliche

KI-Systeme mit hoher Komplexität sind häufig sogenannte Black Boxes. Wie sie zu ihren Ergebnissen kommen, ist oft schwer nachvollziehbar. In vielen Anwendungsgebieten, wie der medizinischen Diagnostik, der Kreditbewilligung im Finanzwesen oder in der Entwicklung von IT-Produkten, ist die Nachvollziehbarkeit jedoch entscheidend, um die Ergebnisse einordnen und hinterfragen zu können. Erklärbare KI (XAI) ist eine Möglichkeit, um Nachvollziehbarkeit herzustellen. Über Erklärungen für Daten, Modelle und Ausgaben von KI-Systemen können mit Hilfe von XAI-Methoden wichtige Informationen zur Verfügung gestellt werden, um die Qualität der Systeme zu verbessern und das Vertrauen in die Systeme zu stärken.

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Ein Interview mit Jochen Steil zum Gastbeitrag: Realitätscheck Human-Centric Automation – ein kritische Betrachtung

Es ist ein Trend: human-centric automation, auch als Kern von Industrie 5.0 bezeichnet (Vogel-Heuser, 2023). Gemeint ist eine Zusammenführung von Mensch und Maschine in der Automatisierung, die auf die Bedürfnisse der Menschen fokussiert. Aber Automatisierung und Menschzentrierung sind ein Widerspruch: Automatisierung soll im Kern eigentlich den Menschen aus dem Prozess verdrängen. Was könnte also mit „human-centric automation“ gemeint sein und warum jetzt? Vier Perspektiven geben verschiedene Antworten auf die erste Frage (Fig.1). Warum jetzt, ist leichter zu beantworten: die rapiden Fortschritte in der Robotik und KI geben der alten Frage, wo der Mensch bei fortschreitender Technisierung bleibt, eine große Dringlichkeit. Kann das Konzept der menschzentrierten Automatisierung eine Antwort sein?

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Realitätscheck Human-Centric Automation – ein kritische Betrachtung

Es ist ein Trend: human-centric automation, auch als Kern von Industrie 5.0 bezeichnet (Vogel-Heuser, 2023). Gemeint ist eine Zusammenführung von Mensch und Maschine in der Automatisierung, die auf die Bedürfnisse der Menschen fokussiert. Aber Automatisierung und Menschzentrierung sind ein Widerspruch: Automatisierung soll im Kern eigentlich den Menschen aus dem Prozess verdrängen. Was könnte also mit „human-centric automation“ gemeint sein und warum jetzt? Vier Perspektiven geben verschiedene Antworten auf die erste Frage (Fig.1). Warum jetzt, ist leichter zu beantworten: die rapiden Fortschritte in der Robotik und KI geben der alten Frage, wo der Mensch bei fortschreitender Technisierung bleibt, eine große Dringlichkeit. Kann das Konzept der menschzentrierten Automatisierung eine Antwort sein?

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Welche Anforderungen gelten für künftige KI-Medizinprodukte?

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Medizinprodukten trägt bereits heute zu einer besseren Gesundheitsversorgung bei - zum Beispiel in der Bildgebung oder in der Dokumentation. Auch zukünftig bietet dieser Bereich große Potenziale. Seit August 2024 ist die EU-Verordnung 2024/1689 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz (KI-Verordnung – KI-VO) in Kraft. Sie soll einen Rechtsrahmen für die verantwortungsvolle Entwicklung und Verwendung künstlicher Intelligenz in der Europäischen Union bilden. Dabei bietet sie potenziell auch eine Grundlage für einen rechtssichere und einheitliche Nutzung von KI in Medizinprodukten. Durch die KI-VO kann die Europäische Union eine internationale Führungsrolle bei der Einführung vertrauenswürdiger KI übernehmen, wenn es gelingt sie zielführend umzusetzen.

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KI und Robotik: Lernen durch Interaktion braucht funktionale Sicherheit

Gegenwärtig wird viel über Roboter gesprochen, die durch große KI-Modelle "intelligent" werden, wie zum Beispiel humanoide Roboter, etwa Figure Helix oder Gemini Robotics, die grundsätzlich selbstständig Aufgaben ausführen sollen. Auch der Trend zu KI-Agenten geht immer mehr in Richtung möglichst selbstständig handelnder KI. Der Mensch tritt hierbei als Stichwortgeber in den Hintergrund. In vielen Anwendungsbereichen sollen zukünftig selbst und kontinuierlich lernende Roboter flexibel und anpassbar sein und direkt mit dem Menschen zusammenarbeiten, ihn unterstützen. Dadurch drängt sich eine Frage auf, die bei den aktuell prominent besprochenen Humanoiden oft untergeht: Wie kann Sicherheit und Verständlichkeit in der Interaktion mit dem Menschen gewährleistet werden?

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Praxistipps: Einführung von KI im Mittelstand

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als eine der zentralen Technologien der digitalen Transformation. In allen Bereichen der Wirtschaft verspricht die Nutzung von KI großes Potenzial. Insbesondere auch kleine und mittelgroße Betriebe (KMU) können von diesem technologischen Fortschritt profitieren: Von der Optimierung interner Prozesse über die Verbesserung der Kundenkommunikation bis hin zur Entwicklung innovativer Produkte und Geschäftsmodelle.

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Welchen Einfluss haben KI-Systeme auf den Journalismus in Demokratien?

Prof. Dr. Jan Wörner, Co-Vorsitzender der Plattform Lernende Systeme und Präsident der acatech, betont die transformative Rolle der KI im Journalismus. KI-Systeme können journalistische Prozesse von der Recherche bis zur Distribution effizienter gestalten und Raum für kreative Arbeit schaffen. Gleichzeitig stellen sie eine Herausforderung dar, da sie fehleranfällig sein können und die Qualität der zugrunde liegenden Daten entscheidend ist. Transparenz im Einsatz von KI ist unerlässlich, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu wahren. Der Journalismus muss sich an seinen Prinzipien messen lassen, um eine faktenbasierte und ausgewogene Berichterstattung zu gewährleisten.

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Edge AI: Nahe am Endgerät für mehr Datenschutz, Energieeffizienz und Anwendungen in Echtzeit

Edge AI (Edge Artificial Intelligence) beschreibt den Einsatz von Künstlicher Intelligenz nahe oder direkt am Endgerät und Endanwender, sei es zum Beispiel in Fahrzeugen, Robotern, Smartphones oder medizinischen Sensoren. Diese Technologie ermöglicht es, Gesundheitszustände in Echtzeit zu überwachen oder Fahrassistenzsysteme schnell auf Hindernisse reagieren zu lassen, was eine frühzeitige Reaktion im Krankheitsfall ermöglicht beziehungsweise die Verkehrssicherheit erheblich steigert. Der wesentliche Unterschied zur Cloud AI liegt in der Art der Datenverarbeitung: Während bei Cloud AI Daten auf zentralen Rechen- und Speicherinfrastrukturen verarbeitet werden, erfolgt die Datenverarbeitung bei Edge AI direkt oder in unmittelbarer Nähe der Datenquelle. Dies bringt zahlreiche Vorteile mit sich, darunter geringere Latenzzeiten, Echtzeitanwendung sowie einen reduzierten Energieverbrauch und verbessere Privatsphäre und Sicherheit.

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So sichern Labore den Datenschatz von morgen

Historische Versuchsdaten in Laboren bergen einen wertvollen Schatz: Mit modernen Data-Science-Methoden können Fragen beantwortet werden, bei denen weder die Frage noch die Methode zum Zeitpunkt des Laborversuchs bekannt war. Dies schien in der Vergangenheit unmöglich. Generative KI ist die Lösung – vorausgesetzt, Unternehmen schaffen die notwendigen Strukturen.

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KI für die Fachkräftesicherung nutzen

Die deutsche Gesellschaft sieht sich in den anstehenden Jahren mit vielfältigen Herausforderungen konfrontiert. Für den Erhalt von Innovationskraft, internationaler Wettbewerbsfähigkeit und Wohlstand ist der Fachkräftemangel eine dieser zentralen Herausforderungen.

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Demonstration und Feedback: Roboter lernen in der Interaktion mit dem Menschen

Die möglichen Aufgaben, die Roboter in Zukunft im Alltag übernehmen können, sind vielfältig – ebenso wie die Vorlieben ihrer Benutzer, auf welche Weise sie durch einen Roboter unterstützt werden wollen. Das macht eine reine Vorprogrammierung zukünftiger Roboter fast unmöglich. Die Fähigkeit, neue Aufgaben in Interaktion mit Menschen zu erlernen, wird daher zu einer Schlüsselkomponente für die Entwicklung intelligenter Robotersysteme.

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Vom Labor in die Pflege: Wie lernfähige Reha-Robotik den Sprung schaffen kann

Lernfähige Robotiksysteme können in Zukunft Pflegekräfte entlasten sowie die Rehabilitation von Patientinnen und Patienten verbessern. In der Forschung wird aktuell untersucht, wie Exoskelette und andere robotische Assistenzsysteme mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) auf die ganz unterschiedlichen Bedürfnisse der Nutzerinnen und Nutzer eingehen und sie so besser unterstützen können.

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Wie Roboter aus wenigen Daten lernen

Sollen Roboter einen Nutzen stiften, müssen sie die ihnen zugedachten Aufgaben möglichst präzise beschrieben bekommen. Hierzu sind in der Regel große Datenmengen nötig. Geht das auch effizienter?

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