Drittmittelprojekte
Zukunftszentrum KI NRW
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Wir glauben, dass Künstliche Intelligenz (KI) und Digitalisierung die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erhöht und Arbeit besser machen kann. Dafür braucht es eine neue, praxisnahe und menschenzentrierte Herangehensweise, die neue Wege geht. Dafür steht das Zukunftszentrum KI NRW mit seinen sechs Konsortialpartner:innen.
Projektleitung:
Zentrum für Innovation und Technik in NRW
Projektpartner*innen:
FernUniversität in Hagen
Bildungswerk der Nordrhein-Westfälischen Wirtschaft e. V.
agentur mark GmbH
Technologieberatungsstelle beim DGB NRW e. V.
Projektlaufzeit:
01.01.2023 - 31.12.2026
ELAMU
In vielen Branchen ist es unerlässlich, genaue Informationen zur exakten chemischen Zusammensetzung von Materialien zu verfügen. Diese Informationen werden über die gesamte Lieferkette weitergereicht und entsprechend erweitert. Trotz einiger Bemühungen, dies in digitaler Form standardisiert abzubilden, werden diese für die Unternehmen wichtigen Daten häufig in Form unstrukturierter, uneinheitlicher Materialzertifikate auf Papier weitergereicht. Mittels OCR können dargestellte Zeichen als solche identifiziert. Unternehmen nutzen OCR/ICR, um Belege in eine strukturierte Form zu extrahieren, um so den Medienbruch hin zu weiterverarbeitenden Systemen teilweise zu automatisieren. Die OCR-/ICRbasierte Erkennung klassischer, gut strukturierter Bestellscheine oder Rechnungen funktioniert bereits relativ zuverlässig und kann durch die Unterstützung des rein manuellen Auslesens von Stammdaten bei Rechnungen und Belegen große Kosten- und Zeitersparnisse erzielen. Aufgrund der fehlenden Standards sowie der großen Varianz unterschiedlicher Materialzertifikate liegt die aktuelle Herausforderung darin, OCR/ICR-Technologien auch auf unstrukturierte Materialzertifikate anzuwenden. Innerhalb des hier vorgeschlagenen Forschungsprojektes ELAMU wird sich dieser Problemstellung unter einem interdisziplinären Ansatz angenommen, indem durch den Einsatz von maschinellen Lernverfahren Materialzertifikate digital eingelesen, vorverarbeitet, klassifiziert und analysiert werden können. Dabei werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, die den Inhalt von Dokumenten unabhängig von Regeln oder dem Layout der Dokumente erfassen, Vorverarbeitungsroutinen relevante Daten extrahieren und so ermitteln können, um welche Information es sich handelt. Die Verknüpfung von OCR bzw. ICR und künstlicher Intelligenz (Intelligent Document Processing (IDP) erlaubt einen trainierten Ansatz, um Inhalte aus beliebigen Dokumenten automatisiert auszulesen.
Projektleitung:
Projektmitarbeiter:
Projektlaufzeit:
01.10.2023 - 30.09.2026
ExPro
Die Verwendung komplexer algorithmischer Verfahren stellt Mitarbeiter mit unterschiedlichen Vorqualifikationen und Verantwortlichkeiten zunehmend vor Probleme, in konkreten Alltagssituationen zu einem gemeinsamen, abgestimmten Handeln zu gelangen. Oft müssen z.B. die Qualität von Basisdaten, die Ergebnisgüte oder die Verfahrensqualitäten eingeschätzt werden, um zu betrieblich sinnvollen Entscheidungen zu kommen. Mit Hilfe Maschinellen Lernens (ML) ist es grundsätzlich möglich, diese Schätzungen auf Grundlage komplexer und umfangreicher Eingabedaten aus Betriebs- und Produktionsdaten vorzunehmen. Mangelnde Transparenz und Nachvollziehbarkeit verhindern jedoch deren praktischen Einsatz und die Akzeptanz in KMUs. Technische Ansätze, wie z.B. Explainable AI (XAI), adressieren diese Schwachstellen; sie müssen aber ergänzt werden. Ziel von ExPro ist daher die kollaborative Exploration von Prognoseergebnissen bis hin zu deren Ausgangsdaten, um eine Entscheidungsfindung auf Grundlage von ML-Prognosen zu unterstützen.
Projektleitung:
Projektmitarbeiter:
Robin Walkenhorst
Julian Kamphausen
Projektlaufzeit:
01.04.2021 - 30.09.2023
KAIROS
Öffentliche Planungsvorhaben weisen einen hohen Komplexitätsgrad auf. Zudem zeigen BürgerInnen einerseits Interesse, doch nehmen sie Beteiligungsangebote nur selten wahr. Dieser paradoxe Widerspruch lässt sich durch stark ausdifferenzierte Lebensrealitäten unserer Gesellschaft erklären. Insbesondere aus der asynchronen Beanspruchung von Raum- und Zeitkontingenten resultieren Herausforderungen für analoge Beteiligungsformate, wie beispielsweise Bürgerabende oder offene Bürgerwerkstätten. Diesen Herausforderungen wird seit einigen Jahren mit digitalen asynchronen Formaten begegnet, welche jedoch ebenfalls einige Defizite aufweisen, da sie zum aktuellen Zeitpunkt, keine Möglichkeiten zur kooperativen Konzeption und Gestaltung bieten. Speziell in städteplanerischen Kontexten helfen Fotomontagen oder Videoanimationen die Komplexität zu reduzieren, doch wird den BürgerInnen so die Möglichkeit genommen, ihre Perspektiven frei zu wählen und somit eine zentrale Qualität von in-situ Erfahrungen zu erleben. Das Forschungsprojekt KAIROS möchte digitale und analoge Beteiligungsformate zusammenführen und mit Mixed Reality-Technologien und cyberphysischen Elementen erweitern. Das Ziel ist die partizipative Entwicklung einer sozio-technischen Infrastruktur, welche städtebauliche Planungsprozesse in Kommunen unterstützt und dabei wesentliche Mehrwerte für die BürgerInnen bietet. Dazu werden in zwei Kommunen die Gegebenheiten rund um bisherige und anstehende partizipative Vorhaben im Bereich der Stadtplanung ermittelt und analysiert. Daraufhin werden auf Basis eines partizipativen, menschzentrierten Vorgehens Soft- und Hardwarelösungen entwickelt und umgesetzt, um bisher rein analoge Beteiligungsformate digital zu unterstützen. Das Projekt setzt sich auch mit ethischen, rechtlichen und sozialen Aspekten auseinander und fördert somit langfristig innovative Digitalisierungslösungen für (öffentliche) Beteiligungsprozesse.
Projektleitung:
Projektmitarbeiter:
TBA
Projektlaufzeit:
01.10.2023 - 30.09.2026
Mental Health in Clubs
Wie kann die psychische Gesundheit von Beschäftigten im Nachtleben geschützt werden? Das INQA-Experimentierraum-Projekt „Mental Health in Clubs“ erarbeitet, erprobt und evaluiert geeignete Interventionen, die für eine Verbesserung der Resilienz und des Wohlbefindens aller Beschäftigten und Besitzer*innen von Clubs sowie zugehöriger Verbände sorgen.
Projektleitung:
Clubcommission — Netzwerk der Berliner Clubkultur e.V.
Projektpartner*innen:
FernUniversität in Hagen Campus Berlin
Charité Universitätsmedizin Berlin, Psychosomatische Klinik
BGF-Koordinierungsstelle, vertretend für die AOK Nordost Berlin
Reha-Zentrum Seehof der Deutsche Rentenversicherung Bund
Deutsche Psychologen Akademie
Clubs in Berlin (SchwuZ, RSO.Berlin, Fritzroy, Tresor, Renate, Gretchen, Zenner)
Projektlaufzeit:
01.06.2023 – 31.05.2025
SkaLab
Verbundprojekt: Skalierbares Zentrum für die Herstellung von Karosseriebauteilen aus Blech (SkaLaB)
Für die Automobilwirtschaft, gerade seitens der KMU, ergeben sich in Zukunft die Handlungspfade, die Souveränität in Form von Technologieoffenheit zu wahren und die Digitalisierung zu beschleunigen. Im Zuge dessen gewinnen auch die flexiblen Fertigungstechniken, die eine Rekonfiguration der Produktion ermöglichen, immer mehr an Bedeutung. Im Produktportfolio, welches zur Herstellung i. d. R. von OEMs an Zulieferer weitergegeben wird, befinden sich sehr oft Karosseriebauteile, die mit der vorherrschenden Fertigungstechnik bei zuliefernden Mittelständlern nicht immer kostendeckend gefertigt werden können. Die Ursache liegt in einer hohen Anzahl an Varianten bei geringen Losgrößen begründet. Statt derartige Lose als Teilumfang großer Aufträge teuer und unprofitabel mit zu produzieren, könnten sie durch eine varianten- und kapazitätsflexiblere Produktion von geometrisch individualisierten Bauteilen für mittelständische
Zulieferer attraktiv und gewinnbringend gemacht werden.
Durch das Teilvorhaben der FernUniversität Hagen werden verschiedene Aspekte der oben genannten Problematik adressiert. Um eine flexible Fertigung umzusetzen und Teile mit geringer Stückzahl sicher und wirtschaftlich fertigen zu können, gilt es Geometriemerkmale aus CAD-Zeichnungen (teil)automatisiert zu erfassen, um der darauf aufbauenden Prozesskette geeignet steuern zu können. Diese Funktionalität wird in einem KI-Modul müden, um nicht nur Merkmale möglichst automatisiert zu erfassen, sondern auch den entsprechenden Prozess zu generieren.
Projektleitung:
Projektmitarbeiter:
Projektlaufzeit:
01.04.2023 - 31.12.2025
What2Study
Zentrale Studienberatungen (ZSB) sind oftmals die erste Anlaufstelle an deutschen Hochschulen für jegliche Fragen rund um die Themen Studium und Studieren. Als „Wegweiser“ an ihren jeweiligen Hochschulen bieten ZSBen ein vielfältiges Angebot zur Studienorientierung.
Durch die clevere Einbindung so genannter Conversational Agents (z.B. Chatbots oder Voicebots) kann die Kommunikation mit potenziellen Studieninteressierten vereinfacht und besser gelenkt werden. Ziel ist es Anfragen zu generischen Themen sowie Terminvereinbarungen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zu beantworten, um bei Bedarf möglichst schnell und gezielt in eine individuelle Beratung mit qualifiziertem Fachpersonal zu vermitteln.
Innerhalb des Projektes soll exploriert werden, wie Conversational Agents zu diesem Zweck als Ergänzung zu den klassischen Kommunikationskanälen der ZSB gestaltet, umgesetzt und NRW-weit eingeführt werden können. So sollen gemeinsam mit den Mitarbeiter:innen der ZSB mögliche Inhalte und Anwendungsbereiche des Conversational Agents in einem Participatory-Design-Prozess erarbeitet und konzipiert werden. Diese Inhalte werden in Anforderungen münden, die umgesetzt und als Module implementiert werden.
In einer Pilotierungsphase sollen hochschulübergreifende Kernfunktionalitäten der Conversational Agents erprobt und optimiert werden. In der zweiten Projekthälfte soll exploriert werden, wie ZSBen befähigt werden, einfach Anpassungen des eigenen Conversational Agents vorzunehmen und so auch weiterführende individuelle Inhalte zu Studiengängen oder Standorten kommunizieren zu können. Durch die Möglichkeit der einfachen Inhaltspflege und der Anpassung kleinerer Funktionalitäten ist auch eine Nachhaltigkeitsperspektive des Projektes über die eigentliche Projektlaufzeit gegeben.
Die innerhalb des Projektes erprobte neuartige Form der Kommunikation trägt direkt zu der Landesinitiative "Kein Abschluss ohne Anschluss“ (KAoA) bei, indem der Übergang von Schule ins Studium gestärkt wird. So werden Jugendliche landesweit bei der Studien- und Berufsorientierung, bei der Wahl des Studiengangs und Studienorts sowie beim Eintritt in das Studium unterstützt.
Projektleitung:
Projektmitarbeiter:
Torsten Schneider
Projektlaufzeit:
01.04.2023 - 31.12.2024
