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Das schöne Fremde: Angloamerikanische Einflüsse auf die Sprache der deutschen Zeitschriftenwerbung
(1996)
Eventlogistik
(2010)
Artificial intelligence (AI) and human-machine interaction (HMI) are two keywords that usually do not fit embedded applications. Within the steps needed before applying AI to solve a specific task, HMI is usually missing during the AI architecture design and the training of an AI model. The human-in-the-loop concept is prevalent in all other steps of developing AI, from data analysis via data selection and cleaning to performance evaluation. During AI architecture design, HMI can immediately highlight unproductive layers of the architecture so that lightweight network architecture for embedded applications can be created easily. We show that by using this HMI, users can instantly distinguish which AI architecture should be trained and evaluated first since a high accuracy on the task could be expected. This approach reduces the resources needed for AI development by avoiding training and evaluating AI architectures with unproductive layers and leads to lightweight AI architectures. These resulting lightweight AI architectures will enable HMI while running the AI on an edge device. By enabling HMI during an AI uses inference, we will introduce the AI-in-the-loop concept that combines AI's and humans' strengths. In our AI-in-the-loop approach, the AI remains the working horse and primarily solves the task. If the AI is unsure whether its inference solves the task correctly, it asks the user to use an appropriate HMI. Consequently, AI will become available in many applications soon since HMI will make AI more reliable and explainable.
Anwendungen wie ChatGPT oder WOMBO Dream machen es leicht, Studierende ohne Programmierkenntnisse für die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) zu begeistern. Deshalb sind angesichts der zunehmenden Bedeutung von KI in allen Disziplinen innovative Strategien erforderlich, um Studierende ohne Programmierkenntnisse so auszubilden, dass die Anwendung von KI als Future Skill in die Studienmodule integriert werden kann. In diesem Artikel wird ein didaktisches Planungsraster für angewandte KI vorgestellt. Es orientiert sich am Prozess der KI-Programmierung (KI-Anwendungspipeline) und verknüpft KI-Konzepte mit studienrelevanten Themen. Diese Verknüpfung eröffnet einen neuen Lösungsraum und fördert das Interesse und das Verständnis für die Potenziale und Risiken von KI bei den Studierenden. Anhand einer Beispielvorlesungsreihe für Studierende der Energiewirtschaft wird gezeigt, wie KI nahtlos in den Unterricht integriert werden kann. Dafür wird das Planungsraster für angewandte KI an die Fachvorlesung angepasst. Dadurch können die Studierenden eine fachspezifische Aufgabenstellung Schritt für Schritt mit der KI-Anwendungspipeline lösen. So zeigt die Anwendung des didaktischen Planungsrasters für angewandte KI die praktische Umsetzung der theoretischen Konzepte der KI. Darüber hinaus wird eine Checkliste vorgestellt, anhand derer beurteilt werden kann, ob KI in der entsprechenden Vorlesung eingesetzt werden kann. KI als Future Skill muss von den Studierenden anhand von Anwendungsfällen erlernt werden, die für das Studienfach relevant sind. Aus diesem Grund sollte sich die KI-Ausbildung nahtlos in verschiedene Curricula einfügen lassen, auch wenn die Studierenden aufgrund ihres Studienfachs keinen Programmierhintergrund haben.
In modern times, closed-loop control systems (CLCSs) play a prominent role in a wide application range, from production machinery via automated vehicles to robots. CLCSs actively manipulate the actual values of a process to match predetermined setpoints, typically in real time and with remarkable precision. However, the development, modeling, tuning, and optimization of CLCSs barely exploit the potential of artificial intelligence (AI). This paper explores novel opportunities and research directions in CLCS engineering, presenting potential designs and methodologies incorporating AI. Combining these opportunities and directions makes it evident that employing AI in developing and implementing CLCSs is indeed feasible. Integrating AI into CLCS development or AI directly within CLCSs can lead to a significant improvement in stakeholder confidence. Integrating AI in CLCSs raises the question: How can AI in CLCSs be trusted so that its promising capabilities can be used safely? One does not trust AI in CLCSs due to its unknowable nature caused by its extensive set of parameters that defy complete testing. Consequently, developers working on AI-based CLCSs must be able to rate the impact of the trainable parameters on the system accurately. By following this path, this paper highlights two key aspects as essential research directions towards safe AI-based CLCSs: (I) the identification and elimination of unproductive layers in artificial neural networks (ANNs) for reducing the number of trainable parameters without influencing the overall outcome, and (II) the utilization of the solution space of an ANN to define the safety-critical scenarios of an AI-based CLCS.
While developing traffic-based cognitive enhancement technology (CET), such as bike accident prevention systems, it can be challenging to test and evaluate them properly. After all, the real-world scenario could endanger the subjects’ health and safety. Therefore, a simulator is needed, preferably one that is realistic yet low cost. This paper introduces a way to use the video game Grand Theft Auto V (GTA V) and its sophisticated traffic system as a base to create such a simulator, allowing for the safe and realistic testing of dangerous traffic situations involving cyclists, cars, and trucks. The open world of GTA V, which can be explored on foot and via various vehicles, serves as an immersive stand-in for the real world. Custom modification scripts of the game give the researchers control over the experiment scenario and the output data to be evaluated. An off-the-shelf bicycle equipped with three sensors serves as a realistic input device for the subject’s movement direction and speed. The simulator was used to test two early-stage CET concepts enabling cyclists to sense dangerous traffic situations, such as trucks approaching from behind the cyclist. Thus, this paper also presents the user evaluation of the cycling simulator and the CET used by the subjects to sense dangerous traffic situations. With the knowledge of the first iteration of the user-centered design (UCD) process, this paper concludes by naming improvements for the cycling simulator and discussing further research directions for CET that enable users to sense dangerous situations better.
Inhalt dieser Arbeit ist die Entwicklung und Durchführung eines BIM-Workflows für die Erfassung, Aufbereitung und Weiterbearbeitung von Gelände-Bestandsdaten in der Landschaftsarchitektur. Der entwickelte Workflow basiert auf der Analyse vorliegender BIM-Richtlinien und Leitfäden aus dem Bereich der Infrastrukturplanung. Es wird herausgestellt, welche Anforderungen an Bestandsdaten in BIM gestellt werden. Diese können auf Grund überschneidender Inhalte auf die Fachdisziplin der Freiraumplanung übertragen werden. Der Workflow integriert auf der einen Seite 3D-Bestandsdaten der Vermessungsämter, auf der anderen Seite Vermesserdaten aus der Ingenieurvermessung. Die Daten werden für die Weiterverwendung in BIM-Softwares aufbereitet und an diese übergeben. Auf Grundlage eines Projektbeispiels wird in fünf verschiedenen BIM-Programmen die Erstellung eines Digitalen Geländemodells anhand derselben Punktedatei durchgeführt und dokumentiert. Die erstellten Geländemodelle werden in dasselbe Datenformat exportiert und hinsichtlich ihrer Übereinstimmung und Genauigkeit mittels ausgewählter Vergleichsmethoden geprüft. Abschließend werden einige Werkzeuge des Plug-ins ‚Environment‘ für die Modellierung und Weiterbearbeitung von Geländemodellen in Autodesk Revit getestet und bewertet. Die praktische Umsetzung des entwickelten Workflows wird detailliert im Anhang aufgezeigt.
Die Maschine ist in der Lage faserverstärkte thermoplastische Kunststoffrohre herzustellen. Entwickelt und konstruiert wurde die Maschine als Open Source Hardware Projekt. Das bedeutet die Baupläne und Zeichnungen werden frei zur Verfügung gestellt. Heimwerker und andere Interessierte sollen dadurch die Möglichkeit bekommen faserverstärkte Rohre eigenständig und günstig herzustellen. Die Entwicklung und Konstruktion der Wickelmaschine ist das Ergebnis einer Masterarbeit an der Hochschule Osnabrück.
Innovationen sind die stärksten Gestaltungsfaktoren für eine neue vielversprechende Zukunft, da sie die wichtigsten Treiber für Wachstum und Ertrag in unserer Wirtschaft sind. Die aktuelle Zeitenwende zeigt uns sehr deutlich, dass wir ohne Innovationen bzw. Veränderungen und Anpassungen kaum noch wettbewerbsfähig bleiben, sowohl als Nation bzw. als Gesellschaft und insbesondere als Unternehmen.
Die hohe Dynamik und Komplexität der wirtschaftlichen und sozialen Prozesse setzt neue Maßstäbe an die Innovationsstrategien von Institutionen und Unternehmen.
Neue Technologien, neue Märkte, neues Kundenverhalten und der stetige Wandel sowohl in der Arbeitswelt als auch in unserem gesellschaftlichen Umfeld, wie z.B. die Digitalisierung, zeigen uns, dass allein eine Produktinnovation als solche heute nicht mehr ausreicht. Unter den genannten Randbedingungen müssen Innovationen auch in der Gestaltung von Geschäftsprozessen und Realisierung der "Work-Life-Balance" neu erdacht bzw. überprüft werden.
Der Vorsprung innovativer Produkte im viralen Wettbewerb ist oft nur kurz. Ein ganzheitliches Innovationsmanagement hat alle Bereiche des Unternehmens einzubeziehen und führt zu neuen Geschäftsmodellen, die etablierte Geschäftspraktiken verdrängen, ebenso tauchen durch neue Technologien in immer stärkerem Maße neue Anbieter auf, die die Spielregeln in den Märkten verändern.
Der 1. Deutsche Innovations-Kongress will Impulse setzen, Best-Practice-Modelle als Vorbilder anbieten und im Austausch zwischen den Referent*innen und den Teilnehmer*innen neue Wege bzw. Perspektiven eröffnen.
Wir freuen uns auf alle Teilnehmer*innen und den Erfahrungsaustausch, um aktuelle und nachhaltige Innovations-Impulse zu setzen und neue Wege erfolgversprechende Wege zu beschreiben, womit die bereits fruchtbaren Kooperationen zwischen Wirtschaft und Wissenschaft im Großraum Osnabrück noch weiter belebt werden soll.
Aktuell tragen auch 8 Studierendengruppen des Masterstudiengangs "Entwicklung und Produktion" der Hochschule Osnabrück in der Fakultät I u. I im Rahmen des Moduls "Innovationsmanagement" in Kooperation mit Unternehmen aus der Region durch die Entwicklung neuer innovativer Produkte zum Erfolg des Kongresses bei. Die Zwischenergebnisse dazu werden in einer Poster-Ausstellung präsentiert. Die Innovationsprojekte werden unter der Leitung von Prof. Dr. Jens Schäfer durchgeführt.