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SUMMARY:Impulse zu KI aus der Wissenschaft für den Mittelstand - Onlinedial
 og
DESCRIPTION:PROGRAMMÜBERBLICK\n\n 	14:30 Uhr Eröffnung durch die HAfM Vorsi
 tzenden Prof. Dr. Kira Kastell 	14:40 Uhr Speedpräsentation zur Vorstellung
  der Kooperationsprojekte von Mittelstand und Hochschulen für Angewandte Wi
 ssenschaft mit dem Themenschwerpunkt “KI” 	15:10 Uhr Erklärung der Spatial 
 Chat Räume zum intensiven Austausch und Dialog 	ab 15:15 Uhr Onlinedialog u
 nd Netzwerken in den Spatial Chat Räumen mit Vertreter*innen aus Hochschule
 n und Mittelstand eines jeden Projekts \n\nANMELDUNG\n\nPROJEKTE IM ÜBERBLI
 CK\n\nHochschule Niederrhein — Prof. Dr. Jost Göttert\n\n 	Experten sind si
 ch einig — nur wer die Chancen und Möglichkeiten von KI kennt, nutzt und ko
 ntinuierlich weiterentwickelt, wird in Zukunft wettbewerbsfähig bleiben. Al
 s Innovatoren und Ausbilder in einer Region leisten die Hochschulen für Ang
 ewandte Wissenschaften dazu einen erheblichen Beitrag. Sie generieren eigen
 es Wissen und Expertise zu dem Thema, sorgen für eine aktuelle Ausbildung i
 hrer Studierenden und vermitteln beides zeitnah und bidirektional an kleine
  und mittlere Unternehmen (KMU) und gesellschaftliche Institutionen in der 
 Region. Durch diesen vielschichtigen, praxisorientieren Transfer stärken si
 e Wettbewerbsfähigkeit gemeinsam mit den Unternehmen, sichern so Arbeitsplä
 tze und Wohlstand in der Region und tragen langfristig zur nachhaltigen ges
 ellschaftlichen Entwicklung bei. \n\nHochschule Hamm-Lippstadt — Prof. Dr. 
 Uwe Kleinkes\n\n 	Der Mittelstand muss neue Technologien adaptieren, um sei
 ne Wettbewerbsfähigkeit nicht zu verlieren. Daten und Content sind der Trei
 bstoff und KI ist der Motor für mehr Effizienz im Marketing. Das Projekt wi
 ll für einen beschleunigten Lernprozess bei den KMU sorgen. Beim www.digita
 lmarketingday.de zeigen Studierende den praktischen Einsatz von Bots. Im Ma
 rketing-Foresight-Lab wird untersucht, wann neue Technologien für KMU relev
 ant werden. \n\nTechnische Hochschule Mittelhessen — Prof. Dr. Michael Guck
 ert\n\n 	Derzeitige Entwicklungen zielen auf möglichst große KI-Modelle von
  hoher Abstraktion. Das wirft Fragen nach Kosten (der Energieaufwand für da
 s Training derartige Modelle ist beträchtlich, die Antworten auf Anfragen e
 rzeugen mehr CO2 als vergleichbare Anfragen an konventionelle Suchmaschinen
 ), Transparenz (welche Texte werden beim Training benutzt?) und Datenschutz
  auf. Hybride Ansätze, die für spezifische Aufgaben konzipiert werden, soll
 en hier eine Alternative sein. In LOEWE-Projekt TlDis wurde ein auf Ontolog
 ien basierender Transfer-Learning-Ansatz zur Klassifikation von Texten entw
 ickelt, bei dem die von den KI-Verfahren genutzten Elemente kontrolliert we
 rden und damit eine DSGVO-Konformität erreicht werden kann. \n\nHochschule 
 Offenburg — Prof. Dr. Klaus Dorer\n\n 	Mit dem KI-Bohrer Projekt soll in Zu
 sammenarbeit mit der Herrenknecht AG ein zentrales Problem der Versorgung v
 on Großstädten mit Erdwärme optimiert werden: Die notwendigen Tiefenbohrung
 en sind einerseits idealerweise in der Nähe der Verbraucher, andererseits v
 erursachen sie während des Bohrens unerwünschte Schallbelastungen. Mit Hilf
 e von Deep Reinforcement Learning wird im Rahmen des Projekts versucht, sow
 ohl den Bohrprozess als auch die Schallbelastung zu optimieren. Da es für d
 ie Bohranlagen üblicherweise keine Simulationen gibt, auf denen gelernt wer
 den kann, sollen außerdem GAN oder stable diffusion Netzwerke trainiert wer
 den, die basierend auf Echtdaten der Maschinen quasi eine Simulation des Bo
 hrens und der Schallausbreitung lernen sollen, auf der dann das Deep Reinfo
 rcement Learning trainieren kann. \n\nHochschule Offenburg — Janis Keuper\n
 \n 	Die aktuelle Entwicklung bei generativen Modellen wie z.B. ChatGPT oder
  Stable Diffusion birgt sehr großes Potential sowohl für die Automatisierun
 g von bestehenden Prozessen als auch für die Entwicklung von völlig neuen A
 nwendungen und Produkten. Gerade für mittelständische Unternehmen birgt die
 se Entwicklung aber auch erhebliche Risiken bezüglich der Abhängigkeit von 
 großen US Anbietern, der Einhaltung des Datenschutzes und der Wahrung eigen
 er Geschäftsgeheimnisse. In diesem Projekt wird daher untersucht, wie auch 
 KMUs eigene, selbst gehostete Modelle auf Basis von OpenSource auf beschrän
 kten Rechenressourcen betreiben und diese für ihre eigenen Anwendungen anpa
 ssen können. Dabei betrachten wir derzeit ChatSysteme für den Kundensupport
  und als interne Suchmaschine, CodingAssistenten für die Softwareentwicklun
 g und Bildgeneratoren für Marketing. \n\nHochschule Mainz — Prof. Claudia N
 ass-Bauer\n\n 	Die Nutzung von Daten und Softwaresystemen gewinnt bei der E
 ntwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen zunehmend an Bedeutung
 . Jedoch ist bei Datenintensiven Verfahren die Berücksichtigung ethischer W
 erte wie Vielfalt, Transparenz, Selbstbestimmung und Gerechtigkeit noch beg
 renzt und erfordert ein effektives Zusammenarbeiten von interdisziplinären 
 Teams. Entwickelt werden sollen Methoden und Werkzeuge, die die interdiszip
 linäre Zusammenarbeit fördern. Die neuen Werkzeuge sollen in hybriden Umgeb
 ungen, d. h. physisch und digital eingesetzt werden können. Wirkungsziel de
 r Werkzeuge ist die Förderung von Kreativität und Kommunikation in der Zusa
 mmenarbeit bei der Entwicklung datenintensiver Softwaresysteme. \n\nHochsch
 ule Mainz — Cédric Roussel\n\n 	Als Blackbox werden in der KI Machine Learn
 ing Modelle bezeichnet, bei denen Daten in das Modell hineingehen, im Verbo
 rgenen verarbeitet werden und ein Ergebnis herauskommt. Für das Sichtbarmac
 hen der sonst im Hintergrund ablaufenden Datenverarbeitung gibt es Explaina
 ble Artificial Intelligence, kurz XAI. XAI öffnet die Black-Box und macht K
 I verständlicher und damit auch vertrauensvoller. In dem Forschungsprojekt 
 an der HochschuleS Mainz liegt der Fokus dabei auf räumlichen Daten. Daten,
  welche auf Karten dargestellt werden können. \n\nHochschule Bonn Rhein-Sie
 g — Dr. Daryoush Daniel Vaziri\n\n 	Das übergeordnete Ziel des Themas „Digi
 tale Souveränität“ ist es, kleinen und mittleren Unternehmen die Potenziale
  und Herausforderungen der digitalen Transformation aufzuzeigen. Es werden 
 Vorgehensweisen, Konzepte und Technologien präsentiert, die kleinen und mit
 telständischen Unternehmen helfen sollen, ihre digitale Souveränität zu stä
 rken. Digitale Souveränität bedeutet, dass ein Unternehmen die Fähigkeit be
 sitzt, selbstbestimmt digitale Technologien auszuwählen und so anzuwenden, 
 dass Geschäftsprozesse im Unternehmen zielführend unterstützt werden. Dies 
 beinhaltet auch die Sensibilisierung und Information zu Vor- und Nachteilen
 , sowie Chancen und Risiken des Einsatzes digitaler Technologien für den ei
 genen Unternehmenszweck. \n\nHochschule RheinMain — Prof. Dr. Ulrich Schwan
 ecke\n\n 	Die dreidimensionale Rekonstruktion von Objekten findet zahlreich
 e Anwendungen von der medizinischen Bildgebung bis hin zur industriellen In
 spektion. Die meisten Rekonstruktionsverfahren gehen dabei davon aus, dass 
 sich die zu rekonstruierenden Objekte während des Aufnahmeprozesses nicht b
 ewegen. Bewegungen während der Aufnahme resultieren in mehr oder weniger st
 arken Artefakten in der Rekonstruktion. Im Projekt “Artefaktfreie 3D-Rekons
 truktion bewegter Objekte” entwickeln wir Rekonstruktionsverfahren, die die
 se Artefakte bei sich bewegenden Objekten reduzieren. \n\nHochschule Hannov
 er — Prof. Dr. Christian Wartena\n\n 	Das DATA|H‑Institut unterstützt Akteu
 re in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft bei anwendungsnahen Projekt
 en aus dem Themenfeld Datenanalyse und ‑visualisierung, Datenintegration un
 d ‑management, Künstliche Intelligenz sowie Datenschutz und Sicherheit. Anh
 and einiger Projektbeispiele werden Optionen der Zusammenarbeit mit dem Mit
 telstand illustriert. \n\nErnst-Abbe-Hochschule Jena — Prof. Dr. Dirk Schma
 lzried\n\n 	Mit dem ZAKI werden Akteure in Wissenschaft, Wirtschaft und Ges
 ellschaft unterstützt, die Wirkungen von Künstlicher Intelligenz zu versteh
 en und vorteilhaft zu nutzen. Dies wird anhand einiger Beispiele im Mittels
 tand illustriert. \n\nWeitere Projekte folgen in Kürze
DTSTAMP:20230809T082339Z
DTSTART:20230914T123000Z
DTEND:20230914T140000Z
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