Menschen nehmen ihre Umgebung dreidimensional wahr, und Sie können schnell einschätzen, ob Situationen im Alltag brenzlig werden können. Drohnen müssen das erst lernen. Die Intelligenz, die dafür nötig ist, nennt Professor Stefan Leutenegger räumliche künstliche Intelligenz, engl. Spatial AI. Zum Einsatz kommt der neue Ansatz künftig, um Wälder zu kartographieren, Schiffe zu inspizieren sowie Mauern zu bauen.
Der TUM Think Tank richtet eine Task-Force ein, um Politik, Verwaltung, Gesellschaft und Wirtschaft Orientierungshilfe im Umgang mit generativer Künstlicher Intelligenz zu bieten. Die Gruppe aus verschiedenen Disziplinen der Technischen Universität München (TUM) wird Regulierungsvorschläge erarbeiten und Austausch zu praktischen Fragen ermöglichen.
Prof. Dr. Agnes Koschmider von der Universität Bayreuth ist Sprecherin der neuen, von der DFG eingerichteten Forschungsgruppe 5495 „SOURCED – Process-Mining auf verteilten Ereignisquellen“. Process Mining ist ein bewährtes Verfahren, das zur Rekonstruktion, Analyse und Evaluation von Geschäftsprozessen entwickelt wurde. Immer häufiger aber stammen die beim Process Mining verwendeten Daten aus verteilten, sensorbasierten Systemen im Kontext des „Internet der Dinge“ und sind verteilt gespeichert. Ziel der neuen Forschungsgruppe SOURCED ist es deshalb, die methodischen Grundlagen neuartiger Process-Mining-Techniken für Daten des „Internet der Dinge“ bereitzustellen.
Das Institut für Informatik der Universität Augsburg hat im EmmA-Projekt einen Avatar als Coaching-Assistenten zur psychologischen Unterstützung in beruflichen Belastungsphasen entwickelt. Er kann auf mobilen Endgeräten emotionale Stimmungslagen der Nutzerinnen und Nutzer erkennen und in Echtzeit angemessen darauf reagieren. Dahinter stehen maschinelles Lernen und komplexe Datenverarbeitungsprozesse. Die Ergebnisse des Projekts werden nicht nur in einer Nachfolgestudie mit Depressionserkrankten genutzt, sondern kommen auch in einem internationalen Verbundprojekt zum Einsatz, um gefährdeten Personen den Zugang zu personalisierten psychosozialen Diensten zu verschaffen.
Bauteile aus keramischen Faserverbundwerkstoffen zeichnen sich dadurch aus, dass sie sehr hohen Betriebstemperaturen und schockartigen Temperaturschwankungen standhalten können. Einen Faserspritzprozess für die Herstellung von oxidkeramischen Faserverbundwerkstoffen zu automatisieren und zugleich hochgradig flexibel zu gestalten, ist das Ziel eines neuen Vorhabens von Informatik und Ingenieurwissenschaften an der Universität Bayreuth. Intuitive Roboterprogrammierung soll Unternehmen in die Lage versetzen, kurzfaserverstärkte oxidkeramische Bauteile bedarfsgerecht auch in sehr kleinen Serien zu fertigen. Das Projekt „FlexFiber“ wird von der DFG mit insgesamt rund 700.000 Euro gefördert.
Künstliche Intelligenz soll es schon bald ermöglichen, Waldbrandgefahren früher als bisher zu erkennen und Waldbrände effektiver zu bekämpfen. Dies ist das Ziel des Verbundprojekts „KI-basierte Waldüberwachung – Künstliche Intelligenz zur Früh-Detektion von Waldbrand-Ereignissen (KIWA)“, an dem die Universität Bayreuth mit ihren Forschungskompetenzen in der Biogeografie und der Störungsökologie beteiligt ist. Das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) fördert das Vorhaben für die nächsten zwei Jahre mit rund 1,8 Millionen Euro.
Mit einem neuen interdisziplinären Forschungsprojekt nimmt die Universität Bayreuth am DFG-Schwerpunktprogramm „Datengetriebene Prozessmodellierung in der Umformtechnik“ teil. Es geht bei dem Vorhaben um zwei Verfahren, die bei der industriellen Herstellung vieler funktionaler Bauteile ineinandergreifen: Scherschneiden und Kragenziehen. Neueste Technologien der Datenanalyse und eine darauf basierende Modellierung der Prozessketten sollen eine fehlerfreie Fertigung sicherstellen. Die Projektleitung liegt bei der Bayreuther Wirtschaftsinformatikerin Prof. Dr. Agnes Koschmider und Prof. Dr.-Ing. Verena Kräusel vom Fraunhofer Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik (IWU) in Chemnitz.
Drohende Zusammenstöße von fliegenden Drohnen oder Autos im Verkehr vorab berechnen und damit vermeiden: Das ist das Ziel von Darius Burschka. Dafür verfolgt der Professor der Technischen Universität München (TUM) jeden Punkt eines Bildes, das die Kameras einer Drohne in der Luft oder eines Fahrzeugs auf der Straße macht. Prinzipiell geht er genau so vor, wie es Seefahrer mit der stehenden Peilung schon immer gemacht haben.
Forschende der Technischen Universität München (TUM) haben eine Software für autonomes Fahren entwickelt, die das Risiko auf der Straße fair verteilt. Sie gilt als der erste Algorithmus, der die 20 Ethik-Empfehlungen der EU-Kommission berücksichtigt und so deutlich differenzierter abgewogene Entscheidungen trifft als bisherige Algorithmen. Dabei wird das unterschiedliche Risiko der Verkehrsteilnehmenden berücksichtigt, was den Betrieb von automatisierten Fahrzeugen deutlich sicherer machen soll. Der Code steht öffentlich zur Verfügung.
Von „Elle“, „Bogen“ und „Gesell“ zu „Ellbogengesellschaft“: Eine neue ERC-geförderte Forschungsgruppe an der Universität Passau unter der Leitung von Prof. Dr. Johann-Mattis List untersucht mit Hilfe von computergesteuerten Modellen ein Thema, über das die Sprachwissenschaft wenig weiß. Der Europäische Forschungsrat stellt für das Vorhaben zwei Millionen Euro bereit.
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