Dokument wird geladen
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenznews 02 I2021 Download dieser Ausgabe 8 4 e b a g s u a I K F D 1 2 0 2 © / 1 5 2 2 - 6 9 1 2 - n s s i Woche der KI DFKI Außenstelle Lübeck KI für das Notfall- management Projekt SPELL erforscht KI-Plattform für Rettungs- leitstellen Frauen in der KI stärken DFKI und Women in AI & Robotics starten Kooperation
Regionales Zukunftszentrum für Künstliche Intelligenz ‒ RZzKI Digitalisierung für den Menschen Starten Sie mit uns in eine digitale Zukunft! Das Regionale Zukunftszentrum für KI und digitale Transfor- mation Saarland und Rheinland-Pfalz RZzKI stellt sich vor. Online-Auftaktveranstaltung: 27. Januar 2022, 16:00 - 18:00 Uhr Wir informieren Sie über die vielfältigen Möglichkeiten, KI und Digitalisierung menschzentriert einzusetzen. Wir stel- len verschiedenen Beratungsformate und Beispiele aus der Praxis vor, entwickeln mit Ihnen zusammen Konzepte für die digitale Transformation und bringen den digitalen Wandel in Ihrem Unternehmen voran. Das RZzKI ist Anlaufstelle für kleine und mittlere Unter- nehmen (KMU) und ihre Beschäftigten im Saarland und in Rheinland-Pfalz bei der partizipativen Erprobung von neuen Technologien. Im Zuge der digitalen Transformation sollen KMUs mit Fokus auf menschzentrierte KI-Systeme beraten Gestaltungskompetenz der Betriebe und ihrer Mitarbei- tenden gefördert und verstetigt. Highlights: • Keynote zum Thema „Menschzentrierte KI und Digitalisierung“ • Best Practices zur Einführung von digitalen Technologien und KI • Ergebnisse einer Bedarfsanalyse über die digitale Transforma- tion in KMU Anmeldung und Teilnahmelink: Ihr Kontakt zu uns info@rzzki.de m o c . e b o d a . k c o t s - 1 6 d n e t s e W ©
03 L A I R O T I D E I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D KI IN DER MEDIZIN, INDUSTRIELLE KI FÜR DEN MITTELSTAND, KI IN DER WEITERBILDUNG KI in der Medizin nutzt viele Verfahren für ein breites Anwendungsspektrum – Diagnose, individuel- le Prävention, Reha, aber auch Notfallmanagement oder Monitoring und Vorhersage der Ausbreitung ansteckender Krankheiten. So können intelligente Systeme die Zustände von Muskeln auf der Basis von Signalen schätzen und die Wahrscheinlichkeit einer bestimmen Muskelaktivität vorhersagen. Eingesetzt werden können sol- che probalistischen Modelle z.B., um Patientinnen und Patienten vor Überlastung zu schützen (S. 7). Verfahren der biomedizinischen Signalverarbeitung können dazu beitragen, Handgesten zu erkennen, Handprothesen zu steuern oder bei Reha-Anwendungen zu unterstützen (S. 8). KI-basierte Algorith- men der Bildverarbeitung helfen Mediziner*innen dabei, Veränderungen in anatomischen Strukturen zu erkennen und so z.B., unterschiedliche Arten von Tumorgewebe und dessen Veränderung genau- er zu bestimmen (S.9). KI im Notfallmanagement führt relevante Informationen aus bisher verteil- ten Quellen zusammen. Rettungseinsätze können so effizienter koordiniert und schneller ausgeführt werden (S.10). Mit partizipativen Konzepten hat das DFKI bereits die Ausbreitung von Grippewellen auf europäischer Ebene untersucht. Das Spin-off Coneno setzt die Erkenntnisse jetzt in einer partizipa- torischen Bürgerwissenschaftsplattform um, die derzeit in Belgien und den Niederlanden zum Einsatz kommt (S. 15). Im Bereich der industriellen KI treibt das DFKI die Integration des Konzepts Industrie 4.0 weiter voran und beteiligt sich als Koordinator im Projekt Open6GHub an der Entwicklung und Umsetzung intelligenter Kommunikationsnetze der nächsten Mobilfunkgeneration (S. 33). 6G wird als Infrastruktur für zukünfti- ge mobile und hochsichere KI-Anwendungen auch im Bereich der industriellen Fertigung dienen. Mit dem Regionalen Zukunftszentrum für KI und digitale Transformation Saarland und Rheinland-Pfalz – RZzKI bietet das DFKI eine Lotsenberatung für KI in kleinen und mittleren Unternehmen an (S. 34). Das DFKI ist für sein diverses und multinational geprägtes Team ein Ort der Zukunftsgestaltung. Mit der Kooperation mit dem Verein Women in AI & Robotics möchte das DFKI gezielt Frauen in- und außer- halb des Unternehmens fördern, neue Talente gewinnen und für seinen wissenschaftlichen Nachwuchs Karriereperspektiven in Wissenschaft und Wirtschaft schaffen (S. 20). KI für alle bieten der Stifterverband und das DFKI mit der Initiative KI-Campus. Das offen lizenzierte, kostenlose Lernangebot zu Künstlicher Intelligenz, ihrer Funktionsweise, ihren Chancen und Grenzen will aufklären und zur Teilnahme am informierten Diskurs einladen (S. 16). Prof. Dr. Antonio Krüger Helmut Ditzer Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner Prof. Dr. Philipp Slusallek
DFKI DFKI News 2/2021 INHALT 0 4 © Software Campus © Olaf Malzahn/Universität zu Lübeck 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 7 7 7 7 © Olaf Malzahn/Universität zu Lübeck
05 T L A H N I I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D a v o n e s A a n i t s i r H © 222222 262626 272727 29 MOVEON – Gebündelte Augmented Reality-Kompetenz für neuartiges Szenenverständnis 30 Q(AI)2 – Quanten-KI für die Autoindustrie 31 Modellierung und Künstliche Intelligenz 32 EVAREST – Standard für die Datenökosysteme in der Lebensmittelproduktion spezifiziert Impressum 48. Ausgabe, Dezember 2021, ISSN 2196-2251 Herausgeber Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) Redaktion Heike Leonhard, Christof Burgard, Reinhard Karger, Armindo Ribeiro, Stephan Lehberger Redaktionsanschrift Saarland Informatics Campus D3 2, Stuhlsatzenhausweg 3, D-66123 Saarbrücken E-Mail news@dfki.de Telefon +49 681 85775 5390 Fotonachweis DFKI, wenn nicht anders vermerkt. Layout, Grafik Christof Burgard Titel Tim Jelonnek/Universität zu Lübeck Produktion One Vision Design V.i.S.d.P. Heike Leonhard, M.A. Erscheinungsweise halbjährlich News online www.dfki.de/dfki-news 32 3232 33 33333333 3535 36 3636 A © . e S L K - y r o t c a F t r a m S / l l t l a h n I
06 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I DFKI BEIM TAG DER KI IN LÜBECK Die DFKI Außenstelle Lübeck hat im Januar 2021 in drei Forschungsberei- chen ihre operative Arbeit aufgenommen. Im Rahmen der „Woche der KI“ beteiligte sich das DFKI mit Exponaten zu Künstlicher Intelligenz und Gesundheit an der öffentlichen KI-Ausstellung im Audimax der Uni- versität zu Lübeck. Zum Thema „KI in der Medizin“ diskutierte DFKI CEO Prof. Antonio Krüger am „Tag der KI“, 17.11., in einer Podiums- diskussion mit Vertretern aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik. Prof. Paul Lukowicz, wissenschaftlicher Di- rektor am DFKI in Kaiserslautern, beteiligte sich mit ei- ner Keynote „Was ist KI?“ an der Festveranstaltung, an der auch Ministerpräsident Daniel Günther teilnahm. „KI und Gesundheit ist ein Megathema mit gesamtgesellschaftlicher Relevanz und Lübeck ist dafür ein idealer Forschungs- und Transfer- standort. Die drei neuen DFKI-Forschungs- bereiche haben ihre operative Arbeit bereits Anfang 2021 aufgenommen und sind produktiv im Kreis der DFKI-Kolleginnen und -Kollegen angekommen.“ Prof. Dr. Antonio Krüger, CEO DFKI „Mit der Außenstelle Lübeck – die Idee dazu entstand nach intensiven Diskussionen im Nachgang einer Sitzung der KI-Enquete-Kommission des Deutschen Bundestags – wollen wir dazu beitragen, das enorme Potenzial der KI zur Verbesserung der medizinischen Diagnostik und The- rapie weiter zu nutzen und die Entwicklung innovativer KI-Lösungen für Medizin und Medizintechnik in Schles- wig-Holstein voranzutreiben“, so Prof. Antonio Krüger. Prof. Dr. Antonio Krüger Prof. Dr. Paul Lukowicz, Leiter des Forschungsbereichs Eingebettete Intelligenz am DFKI in Kaiserslautern, er- klärte in seiner Keynote im Rahmen der Festveranstal- tung am Tag der KI in Lübeck: „KI-Technologien können wichtige Beiträge leisten für die Smart City, für den in- telligenten ÖPNV oder die grundlastfähige Nutzung von erneuerbaren Energien. Die Fortschritte der vergange- nen Jahre sind beeindruckend, aber viele Fragen sind noch nicht beantwortet. Manche sind skeptisch, dass KI-Systeme zu wenig nachvollziehbar sind oder über- griffig eingesetzt werden könnten.“ „Wir plädieren für den europäischen Ansatz von Trusted AI, bei dem es um vertrauenswürdige, verlässliche und nachvollziehbare KI-Systeme geht. Da gibt es viel zu tun, und viele Talente werden gesucht, aber Deutschland und Europa sind auf dem richtigen Weg.“ Prof. Dr. Paul Lukowicz, © Olaf Malzahn/ Universität zu Lübeck Leiter Forschungsbereich Eingebettete Intelligenz am DFKI in Kaiserslautern Prof. Dr. Paul Lukowicz k c e b ü L u z t ä t i s r e v i n U / n h a z l a M l f a O ©
In der begleitenden Ausstellung zeigten die drei For- schungsbereiche der DFKI Außenstelle Lübeck intelli- gente Systeme, die datenbasierte Hinweise zu Thera- pien geben, KI-Verfahren für die automatisierte Analyse medizinischer Bilder und Systeme zur Auswertung bio- medizinischer Signale. k c e b ü L u z t ä t i s r e v i n U / n h a z l a M l f a O © 07 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D Der Forschungsbereich Stochastische Relationale KI im Gesundheitswesen unter der Leitung von Prof. Dr. Ralf Möller arbeitet an intelligenten Systemen, die durch Be- obachtung ihrer Umgebung und durch Auswertung von Daten Modelle aufbauen, um Handlungen optimal be- rechnen zu können. Im Gesundheitswesen treten verschiedenartige, in gro- ßem Maß relationale Daten von Patienten, ihrer Kranken- geschichte und auch ihren Untersuchungen in Messreihen und Diagnosen auf. Zugeordnete Text- und Bilddaten sollen vielfach auf semantisch höherer Ebene interpretiert und für neuartige Anwendungen nutzbar gemacht werden. „KI-Systeme können durch Beobachtung und Datenauswertung Modelle aufbauen und Handlungen berechnen. Aber die reale Umge- bung ist oft überkomplex. Wir arbeiten daran, dass die Systeme mit Unsicherheiten umgehen können und dass sie in der Lage sind, mit den Nutzenden menschengerecht zu interagieren.“ Prof. Dr. Ralf Möller, Leiter Forschungsbereich Stochastische Relationale KI im Gesundheitswesen Prof. Dr. Ralf Möller: „Dazu müssen die Systemausgaben eine hohe Qualität haben, die Handlungsempfehlungen müssen angemessen sein und kausal erläutert werden können, und sie müssen die menschlichen Informations- bedarfe bzw. die menschliche Informationsverarbeitung in der Interaktion antizipieren.“ Signale und deren Analyse spielen in vielen Bereichen wie Produktionsüberwachung, automatische Steuerung und Kommunikation eine wichtige Rolle. So vielfältig wie die Anwendungen sind auch die Anforderungen an die auswertenden Systeme. Stochastische relationale Modellierung zur Konstruktion von intelligenten Systemen am Beispiel von sEMG Daten Im Gesundheitswesen werden verschiedenartige Daten von Patienten, ihrer Krankengeschichte und auch ihren Untersuchungen in Messreihen und Laborberichten erfasst. Darauf aufbauend stellt der Arzt die Di- agnose und führt die Behandlung durch. Zwischen Patientinnen, Laborbefunden, Diagnose und Therapie bestehen Beziehungen, sogenannte Relationen, die im Datenmodell repräsentiert sind. Ein intelligentes System im Gesundheitswesen könnte Ärztinnen und Ärzten helfen, auf der Basis von La- borbefunden oder auch von Messdaten, wie z.B. kontinuierliche sEMG-Signale für Muskelaktivitäten, früh- zeitig auf problematische Entwicklungen aufmerksam zu werden. Das Ziel des intelligenten Systems besteht darin, mit relevanten Hinweisen die Behandlung von Erkrankten zu verbessern, indem es die Zustände von Muskeln auf der Basis von kontinuierlichen sEMG-Signalen (Oberflä- chen-Elektromyographie) schätzt. Ob ein Muskel ange- spannt oder locker ist, kann aus diesen Signalen nicht direkt bestimmt werden, lässt sich aber vom System mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit vorhersagen. Dies ist einfacher, je klarer die Signale sind und kompli- zierter, je verrauschter ein Datenstrom ist. Abgeleite- te Handlungen des intelligenten Systems könnten z.B. darin bestehen, Patienten vor Überlastung zu warnen. Auf Basis von sEMG-Signalen ermöglichen probabi- listisch graphische Modelle die Schätzung der Muskel- aktivität in Form von Wahrscheinlichkeiten.
08 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I Das gilt insbesondere im medizinischen Kontext, wo Signale für Diagnose, Bildgebung und Therapie sowie Re- habilitation essenziell sind. Der DFKI-Forschungsbereich „KI in der biomedizinischen Signalverarbeitung“ unter der Leitung von Prof. Dr. Alfred Mertins entwickelt neue Modelle und Algorithmen, die nicht nur in der Theorie und auf Benchmark-Datensätzen funktionieren, son- dern auch in der Praxis herausragende Ergebnisse lie- fern. Prof. Dr. Alfred Mertins: „Von essenzieller Bedeu- tung sind die Robustheit gegenüber Störungen und die Interpretierbarkeit unvollständiger Daten. Dabei geht es z.B. konkret um Schlafanalyse, um intuitive Prothe- sesteuerung oder die akustische Ereigniserkennung und die Verbesserung von Hörhilfen.“ „Wir erforschen KI-Methoden, um kom- plexe Zusammenhänge im Bereich der medizi- nischen Signalverarbeitung datengetrieben zu lernen und die Beschränkungen derzeit verfüg- barer mathematischer Modelle zu überwinden.“ Prof. Dr. Alfred Mertins, Leiter Forschungsbereich KI in der biomedizinischen Signalverarbeitung KI in der Biomedizinischen Signalverarbeitung Signale und deren Analyse spielen in vielen Bereichen wie Produktionsüberwachung, automatische Steu- erung und Kommunikation eine wichtige Rolle. So vielfältig wie die Anwendungen sind auch die Anfor- derungen an die auswertenden Systeme. Das gilt insbesondere im medizinischen Kontext, wo Signale für Diagnose, Bildgebung und Therapie sowie Rehabilitation essenziell sind. Der DFKI-Forschungsbe- reich KI in der biomedizinischen Signalverarbeitung entwickelt daher neue Modelle und Algorithmen, die praxistauglich sind. Handgestenerkennung Die Systemdemonstration zur Handgestenerkennung veranschaulicht die schnelle Reaktionszeit und die hohe Anpassbarkeit von KI-Verfahren. Nutzende kön- nen innerhalb kürzester Zeit die eigene Gestener- kennung trainieren, anschließend ausprobieren und Spiele spielen. Dabei wird deutlich, wie gut KI-Ver- fahren allein durch ein kurzes Training auf neue An- forderungen wie z.B. andere Gesten angepasst wer- den können. Systeme zur Handgestenerkennung sind wichtig für Mensch-Maschine-Schnittstellen, aber insbesondere auch für Menschen mit Amputatio- nen oder Handlähmung. Da die KI-Algorithmen in eingebetteten Systemen laufen, ist ihr Echtzeit- Einsatz zur Steuerung von Handprothesen oder für Biofeedback basierte Reha-Anwendungen möglich. Akustische Ereigniserkennung Die Erkennung von Audioereignissen spielt in vielen Bereichen, von SmartHome über (Produktions-) Überwachung bis hin zu Hörgeräten, eine wichtige Rolle. Dank ausgeklügelter KI kann selbst mit klei- nen Netzwerken eine Vielzahl unterschiedlicher Ereignisse in Echtzeit klassifiziert werden. Sleep Staging Künstliche Intelligenz muss trotz vieler unbekannter Umstände robust funktionieren. Beim Sleep Sta- ging werden EEG-Daten ausgewertet, die während des Schlafes aufgenommen werden. Eine genaue Analyse des Schlafmusters kann für die Diagnose verschiedener Krankheiten wie z.B. die Abgrenzung unterschiedlicher Arten von Schlafstörungen herangezogen werden. Weder Laufzeit noch Rechenleis- tung sind hier limitierende Faktoren. Die Herausforderung besteht im Wesentlichen darin, trotz unter- schiedlich guter Aufnahmebedingungen und Messgeräte für alle Patientinnen und Patienten zuverläs- sige Ergebnisse zu liefern, ohne dass eine aufwändige Anpassung an einzelne Erkrankte oder an das Messequipment nötig wäre. k c e b ü L u z t ä t i s r e v i n U / n h a z l a M l f a O ©
09 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D KI in der medizinischen Bildverarbeitung: Deep- Learning-basierte 3D-Analyse von Hirntumoren Anhand von Röntgen- und Ultraschallbildgebung, Computertomographie und Magnetresonanztomogra- phie werden Diagnosen gestellt, Krankheitsverläufe erkannt und der Therapieprogress evaluiert. Durch die große Variabilität der Bildgebungsverfahren entstehen im medizinischen Alltag große Mengen un- terschiedlicher Bilder. Hierbei können räumliche Zusammenhänge zwischen Organen und Erkrankun- gen in dreidimensionalen Bildfolgen erfasst und Veränderungen von anatomischen Strukturen oder z.B. Tumoren in 4D-Bilddaten untersucht werden. Diese komplexen und umfangreichen Bilddaten können nur von hochspezialisiertem Personal ausgewertet werden. Durch die Größe und hohe Zahl der Bilder ergibt sich zudem ein enormer Zeitaufwand. Mit Hilfe KI-basierter Algorithmen der Bildverarbeitung können Analysen medizinischer Bilder zuverlässig und zeiteffizient automatisiert werden. Ein Beispiel dafür ist die pixelgenaue Abgrenzung bzw. Segmentierung von Hirntumoren in räumlichen 3D-Bild- folgen, die manuell sehr zeitaufwändig und fehleran- fällig ist. Durch die Deep-Learning-basierte Bildanalyse können wesentliche Kenngrößen des Gehirntumors wie dessen Volumen, Position und Intensitätswerte automatisch ermittelt werden. Die 3D-Visualisierung des Gehirntumors im Kontext anatomischer Hirnstrukturen unterstützt dar- über hinaus die Planung eines eventuell notwendigen chi- rurgischen Eingriffs. KI kann Hirntumore in dreidimensionalen Daten pixelgenau abgrenzen und in unterschiedliche Gewebetypen unterteilen. Der Lübecker Forschungsbereich „Künstliche Intelli- genz in der medizinischen Bildverarbeitung“ (AIMedI) unter der Leitung von Prof. Dr. Heinz Handels entwickelt lernfähige medizinische Bildverarbeitungsmethoden zur Unterstützung der medizinischen Diagnostik und Therapie. In hybriden Bildverarbeitungssystemen werden Methoden der Künstlichen Intelligenz mit medizinischen Bildverarbeitungsverfahren und Visua- lisierungstechniken zur ärztlichen Unterstützung kombiniert. Prof. Dr. Heinz Handels: „Die Anzahl von großen, hetero- genen, komplexen und oft unstrukturierten Datensätzen hat sich in den Lebenswissenschaften rasant gesteigert. Adaptive selbstlernende KI-Technologien eröffnen die Chancen, das große Potenzial dieser Daten für intelli- gente Gesundheitssysteme und perspektivisch für per- sonalisierte Medizin zu erschließen.“ „Digitalisierung hat Medizin und Medizin- technik grundsätzlich verbessert, aber auch einschneidend verändert.“ Prof. Dr. Heinz Handels, Leiter Forschungsbe- reich KI in der medizinischen Bildverarbeitung k c e b ü L u z t ä t i s r e v i n U / n h a z l a M Kontakt Reinhard Karger Unternehmenssprecher reinhard.karger@dfki.de 49 681 85775 5253 l f a O ©
10 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I Zehn Teams aus ambitionierten Hackerinnen und Hackern versuchten sich an einem 40-stündigen Programmier-, Coding-, und Business Modeling-Marathon. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ FÜR DAS NOTFALLMANAGEMENT FÜR RETTUNGSLEITSTELLEN In Zukunft soll Künstliche Intelligenz helfen, die Informationsflut in Leitstellen zu beherrschen und wichtige Daten verschiedenster Quellen in einer neuen Art und Weise bereitstellen. Ein ambitioniertes Konsortium aus Forschungs-, Anwendungs- und Entwicklungspartnern entwickelt eine Plattform, die als Grundlage für neuartige Dienste und den Einsatz von neuen KI-Tools dient. Die Rettungsleitstelle ist die Informations- und Kommuni- kationszentrale für den Katastrophenschutz, für Feuerwehr, Rettungsdienste und Polizei. Hier werden Notrufe entgegen- genommen, Einsatzkräfte alarmiert, Ressourcen geplant und Einsätze koordiniert. Im Normalbetrieb laufen bis zu 200 Meldungen pro Stunde ein. Bei weitreichenden Krisenfällen, wie Natur- oder Umweltkatastrophen, flächendeckenden Stromausfällen oder auch Pandemien sind es schnell Tau- sende. In solchen Ausnahmesituationen, in denen Versor- gungskapazitäten erfasst und Ressourcen geplant werden müssen, ist eine Leitstelle schnell überlastet. Denn diese arbeiten heute überwiegend isoliert und haben kaum Zu- griff auf Daten untereinander. Es gibt derzeit keine systema- tische Vernetzung der Informationen. Problematisch wird das besonders in Fällen, die Landesgrenzen überschreiten. Prof. Dr. Ralph Bergmann, Projektkoordinator und Leiter des Themenfelds Erfahrungsbasierte Lernende Systeme an der a i d e M s h c u f z r a w h c S © Außenstelle des DFKI an der Universität Trier: „Mit KI-ba- sierten Lösungen auf Basis einer umfassenden Daten- und Wissensgrundlage lässt sich die Effizienz von Leitstellen sig- nifikant steigern und letztlich Zeit gewinnen. So können die Gesundheit der Bevölkerung besser geschützt und Bedro- hungen der kritischen Infrastruktur früher erkannt und ab- gemildert werden. Mit SPELL möchten wir die relevanten In- formationen aus bisher verteilten Quellen zusammenführen, so dass sie mit entsprechenden Anwendungen analysiert und aufbereitet werden können. Es soll eine nachhaltige hybride Plattform geschaffen werden, auf der auch andere Anbieter neue KI-Dienste entwickeln und anbieten können.“ Daten verstehen, lernen und Erfahrung nutzbar machen SPELL steht für „Semantische Plattform zur intelligenten Entscheidungs- und Einsatzunterstützung in Leitstellen und beim Lagemanagement“. Die Grundlage bilden semantische Technologien, die Sinngehalt und Zusammenhänge der Da- ten verstehen, ihnen eine Bedeutung geben und sie so für intelligente Verknüpfungen verwendbar machen. Einige In- formationen können auch genutzt werden, um den weiteren Verlauf von Krisen zu simulieren. Hier setzt das Projektteam auf die Expertise und die bewährten Systeme der Gruppe des DFKI-Themenfelds Kognitive Sozialsimulation in Trier. „Die Ergebnisse und Erfahrungen aus dem Projekt AScore, in dem wir ein Pandemie-Cockpit für Kommunen entwickeln, SPELL@Hackathonamring: Neue Ideen zur besseren Lage- einschätzung und zum optimalen Informationsfluss im Notfall- management.
© Schwarzfuchs Media 11 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D „Mit unseren prognostischen Werkzeugen, die Simulationsalgorithmen und kognitive Model- lierung mit Machine Learning-Verfahren kom- binieren, lassen sich die Auslastung bestimmter Ressourcen auch unter Berücksichtigung komple- xer Einflussfaktoren voraussagen und präventive Maßnahmen besser abschätzen. Dies alles kann zu einem übersichtlicheren Lagebild beitragen, auf dessen Basis die Einsatzleitung bessere Ent- scheidungen treffen kann.“ Prof. Dr. Ralph Bergmann integriert werden. Durch Standardisierung und Offenheit der Plattform soll ein umfassendes Ökosystem geschaffen werden, für das ein nachhaltiges Geschäfts- und Betriebs- modell umgesetzt wird. Die Projektpartner erhoffen sich aus SPELL auch Impulse für die Politik, so zum Beispiel bei den Datenschutzregeln: „Da- tenschutz ist ein hohes Gut und bei der umfassenden Ver- netzung von unterschiedlichen öffentlichen und privaten Quellen besonders zu berücksichtigen. Eine zentrale Frage ist, wer welche Informationen wozu sehen darf. Hier müssen wir genau betrachten, wo Nachbesserungsbedarf besteht“, so Ralph Bergmann. lassen sich in SPELL optimal einbringen“, so Themenfeldlei- ter Prof. Dr. Ingo Timm. Ein weiteres Problem aus der Praxis, das die Forscherinnen und Forscher angehen möchten, ist die Aufarbeitung von Erfahrungen aus vergangenen Einsätzen. Oft werden die- se nicht wiederverwertet. Dabei können die Informationen daraus wertvoll für die Einsatzplanung in vergleichbaren Si- tuationen sowie für die Entwicklung von Krisenplänen sein. Hier werden Technologien des Fallbasierten Schließens (Ca- se-Based-Reasoning – CBR) angewandt. U L - S L I © Die Integrierte Leitstelle Ludwigshafen ist Modell-Leitstelle im Projekt SPELL. Im Rettungsgebiet der vom Deutschen Roten Kreuz betriebenen ILS-LU leben knapp 650.000 Menschen. Ein Ökosystem für neue Anwendungen Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderte Projekt startete im Juni 2021. Nach der dreijähri- gen Projektlaufzeit und der Erprobung soll die SPELL-Platt- form dauerhaft produktiv betrieben und nach und nach zu einer verteilten Infrastruktur ausgebaut werden. Sie soll als zentrale KI-basierte Informationsplattform für die ca. 250 BOS (Behörden und Organisationen mit Sicherheitsauf- gaben)-Leitstellen in Deutschland etabliert und ebenso in Industrie-, Campus- und Gebäudemanagementsysteme SPELL@Hackathonamring Anfang Oktober luden die SPELL-Projektpartner zum „Hacka- thon am Ring“. Vier verschiedene Challenges verlangten Lösungen zu Drohneneinsatz und Social Listening zur bes- seren Lageeinschätzung sowie die Gewinnung von kri- senrelevanten Informationen und deren Bereitstellung. Neben echter Rennsport-Atmopshäre bot der Hackathon den Teilnehmenden viel Expertenwissen und Austausch mit Einsatz- und Amtsleitern, Herstellern von Einsatz- leitsystemen und Stabsführungssoftware, Behörden und IT-/KI-Forschenden. So entstanden unter anderem ein Sys- tem zur Priorisierung von Notrufen bei Großschadensereig- nisse sowie eine App zur Koordination von Helfenden. Tolle Geste zum Schluss: Mehrere Teams spendeten ihr Preisgeld den Flutopfern der Unwetterkatastrophe im Ahrtal. DAS KONSORTIUM systeme FOKUS • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI • Deutsches Rotes Kreuz, Landesverband Rheinland-Pfalz e.V. • Empolis Information Management GmbH • Fraunhofer Institut für Experimentelles Software Engineering IESE • Fraunhofer Institut für Offene Kommunikations- • Universität Darmstadt (TUDA) • Verband für Sicherheitstechnik (VfS) • Advancis Software & Services GmbH • • LiveReader GmbH • Corvevas GmbH & Co. KG • apheris AI GmbH • BASF SE, AP/CM ISE Informatikgesellschaft für Software-Entwicklung mbH Weitere Informationen http://spell-plattform.de https://hackathonamring.de Kontakt Prof. Dr. Ralph Bergmann Projektkoordinator Leiter Themenfeld Erfahrungsbasierte Lernende Systeme ralph.bergmann@dfki.de +49 651 201 3876
12 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I SCHNELLER ÜBER NEBENWIRKUNGEN INFORMIERT TRILATERALES PROJEKT KEEPHA Eine ungeheure Fülle an Wissen wird in Enzyklopädien, Abhandlungen, Regelwerken, Zeitungsartikeln, Blogs, Nutzerforen und sozialen Medien, Ontologien oder Da- tenbanken digital veröffentlicht und ist in vielen Ländern zugänglich. Die Menge der Informationen in unterschiedli- chen Quellen und das Tempo, in dem Neues hinzukommt, erlauben es kaum, den Überblick über aktuelle wissen- schaftliche Erkenntnisse in einem Fachgebiet zu behal- ten. Das gilt auch für den Bereich der Medizin, wo neue Forschungsergebnisse aus der internationalen Wissen- schaftswelt möglichst schnell und dennoch risikoarm umgesetzt werden sollen. Die Online-Bibliothek MED- LINE des National Center for Biotechnology zum Beispiel wächst jährlich um mehr als eine Million neuer Artikel. Das Projekt KEEPHA (Knowledge-Enhanced information Extraction across languages for PHArmacovigilance) be- fasst sich mit der automatischen Extraktion von Infor- mationen zu medizinischen Nebenwirkungen in multilin- gualen Texten. Ziel von KEEPHA ist es, die vorhandenen Datenmengen mit Methoden des maschinellen Lernens zu verarbeiten und in strukturiertes Wissen in Form von Datenbanken zu übertragen. Anwendungsfall ist die Arz- neimittelüberwachung oder auch Pharmakovigilanz: Durch eine automatische Aufarbeitung heterogener Arten von Informationsquellen sollen Erkenntnisse zu medizinischen Nebenwirkungen aktuell gehalten werden. Viele derzeit genutzten Methoden der Informationsex- traktion basieren vollständig auf Wort-Repräsentatio- nen, die auf allgemeinen Textkorpora gelernt wurden, und missachten bereits vorhandenes Wissen. KEEPHA will genau dieses Wissen integrieren und verwerten, um die Extraktion neuer Informationen – auch aus weniger © PhotoSG - stock.adobe.com formellen Quellen wie sozialen Medien – zu verbessern. Dabei sollen länder- und sprachübergreifende Ressour- cen wie z.B. Datenbanken für Medikamente vereinigt und nutzbar gemacht werden, um den Zugang zu medizini- schem Wissen sprachunabhängig zu ermöglichen. Prinzi- piell sollen die Ergebnisse auch auf andere wissenschaft- liche Bereiche wie z.B. den Klimaschutz übertragbar sein, in denen elementare Beobachtungen gesammelt und in das aktuelle Wissen integriert werden. PROJEKTSTECKBRIEF • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI • RIKEN, Japan • National Institute of Informatics, NII, Japan • Nara Institute of Science and Techno- logy, NAIST, Japan • Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique, LISN, Frankreich • Centre national de la recherche scientifique, CNRS, Frankreich • Université Paris-Saclay, Frankreich Konsortium Fördergeber Deutsche Forschungsgemeinschaft, Volumen Laufzeit DFG, Deutschland Japan Science and Technology Agency JST, Japan Agence nationale de la recherche, ANR, Frankreich ca. 330.000 € 01.04.2021 - 31.03.2024 KEEPHA ist ein trilaterales Projekt mit Partnern und Förd- ergebern in Deutschland, Japan und Frankreich. Die be- teiligten Forschungseinrichtungen betreuen Nachwuchs- wissenschaftler und -wissenschaftlerinnen gemeinsam und ermöglichen Forschungsaufenthalte und Trainings bei den jeweils anderen Partnerteams. Weitere Informationen https://keepha.lisn.upsaclay.fr/wiki/doku.php?id=project Kontakt Prof. Dr.-Ing. Sebastian Möller Leiter Forschungsbereich Speech and Language Technology sebastian.moeller@dfki.de +49 30 23895 1811
H b m G g N O R T © 13 1313 13 I I I K K F F D D K F D 1 1 2 2 0 0 0 2 2 / / / 2 2 2 1 2 0 2 / 2 S S W W E E N N S W E N I I I K K F F F D D K F D CURATIME UNTER DEN FINALISTEN DER INITIATIVE DES BMBF Das Clusterkonzept „curATime – Cluster für Atherothrombose und Individualisierte Medizin“ ist unter den 15 Finalisten der Auswahlrunde 2021 der „Clusters4Future“-Initiative, wie das Bundesministerium für Bil- dung und Forschung (BMBF) bekanntgab. curATime wird in Zusammenar- beit mit der TRON gGmbH, dem Centrum für Thrombose und Hämostase (CTH) der Universitätsmedizin Mainz und dem DFKI entwickelt. In curATime soll KI-getriebene Biomarkerforschung mit immunologischen Lösungsansätzen vereint werden, um individuell ausgerichtete Behandlungs- und Präventions- konzepte für kardiovaskuläre Erkrankungen zu entwickeln und in die klinische Anwendung zu überführen. Insbesondere die ausgezeichnete Expertise des DFKI im Bereich neuartiger Verfahren zum maschinellen Ler- nen soll in curATime zum Einsatz kommen: „Moderne KI-Methoden eignen sich hervorragend für die Analy- se hochdimensionaler Datenräume und komplexer Zu- sammenhänge in medizinischen Daten, so auch in der Biomarkerforschung, wo sich Muster aus verschiedenen Datenquellen erkennen und relevante Profile ableiten las- sen“, sagt Prof. Dr. Andreas Dengel, Geschäftsführender Direktor des DFKI in Kaiserslautern und Leiter des For- schungsbereichs Smarte Daten & Wissensdienste. „Mit curATime vereinen wir die herausragenden Forschungs- kompetenzen aus Medizin, Biotechnologie und KI in der Region, um die Grundlage für ein hochinnovatives und vitales Netzwerk aus Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Gesundheitswesen zu schaffen. Aus diesem möchten wir neuartige Diagnose- und individuelle Therapiemethoden entwickeln und diese erfolgreich und nachhaltig in die klinische Anwendung bringen.“ Mit den sich ergänzenden Expertisen sehen sich die drei rheinland-pfälzischen Kernpartner als Kristallisations- keim für das Cluster curATime, für welches in der Umset- zungsphase weitere Partner aus Akademie, Biotech- und Pharmaindustrie sowie der vielfältigen KMU-Landschaft der Rhein-Main-Pfalz-Region gewonnen werden sollen. Der themenoffene Innovationswettbewerb „Clusters4 Future“ ist eine Fördermaßnahme des BMBF zur Stärkung des Wissens- und Technologietransfers im Rahmen der Hightech-Strategie 2025. Das Konzept curATime wurde aus insgesamt 117 Anträgen für die mit bis zu 250.000 Euro geförderte, sechsmonatige Konzeptionsphase aus- gewählt, die im Oktober 2021 startete. Auf die Konzeptionsphase folgt voraussichtlich Mitte 2022 die finale Begutachtung der Clusterkonzepte. Das BMBF kündigte an, bis zu sieben der 15 diesjährigen Fi- nalisten eine Förderung für die erste Umsetzungsphase zu gewähren. Weitere Informationen https://curatime.org Kontakt Dr. Markus Junker Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdienste markus.junker@dfki.de +49 631 20575 7080
14 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I GESUNDHEITSORGANISATIONEN BEIM Covid-19 hat gezeigt, wie wichtig umfangreiche Basis-Informationen zu Ansteckungswegen, Krankheitsverläufen und Symptomen sowohl für die Abschätzung des Pandemieverlaufes als auch für die langfristige Forschung sind. Die Plattform CASE des 2016 gegründeten DFKI-Spin-offs coneno unterstützt das Monitoring von infektiösen Krankheiten durch direkte Beteiligung der Bevölkerung. CASE – eine digitale partizipatorische Bürgerwissenschaftsplattform – kommt derzeit in den Niederlanden (infectieradar.nl) und Bel- gien (survey.infectieradar.be) sowie bei einer Long-Covid- Studie in den Niederlanden zum Einsatz. Sie ermöglicht es Bürgern und Bürgerinnen an wissenschaftlichen Studien teilzunehmen, ihre Daten zur Verfügung zu stellen und so- mit die Forschung aktiv zu unterstützen. CASE wird aktuell vor allem im Rahmen von Studien im Gesundheitssektor eingesetzt, weitere Anwendungsszenarien sollen folgen. Die Plattform bildet die Grundlage der länderspezifischen Instanzen von InfluenzaNet und ermöglicht den beteiligten Gesundheitsorganisationen mithilfe der Nutzenden groß- flächige (Langzeit-) Studien und Umfragen durchzuführen. Diese können per Web-App an Studien teilnehmen, sich die Ergebnisse anzeigen lassen und sich über Risikogebie- te und Krankheitsausbrüche auf einer Karte informieren. Darüber hinaus bekommen sie weitere Informationen zu Symptomen, Hygiene, Ansteckungswegen. Davon profi- tieren sowohl die Studienersteller als auch die Teilneh- menden. Eine der Kernfunktionen, die CASE von anderen Plattformen unterscheidet, ist der intelligente, dynamische Ansatz: Der Studienersteller kann sehr flexibel festlegen, aaaaaaaaaatztztztztzztztztztzztztztzt ::::::::: DeDeDDeeeeDeDeDeDeDeeerrrrrrrr rrrr StStStStStStSStSSStSStSStSttudu sa was sich innerhalb der Studie wann und wie dynamisch än- sich innerhahahahahahahahhhahahahahhahaaaalllllllllllllll wwawawawawawwawawawawawawawwaw ssssssss ssssss n sssoloolololl.lll. DDDDDieieieei s sss s füff dern soll. Dies führt dazu, dass sich das System aufgrund ddddddeddddddddddd rn des Nutzerverhaltens der bisher gegebenen Antworten so- NuNuNuuuttztzzererrvevev rhrhrhalalalaa des wie dem Kontext individuell an den Nutzer anpassen kann. dedeeedemmmmm KoKoKontntexexexexextttt wie CASE wurde auf Basis der höchsten Privacy- und Sicher- SE wwwwwurururu dedededede aaaauufu CACCCCCCCCCCCCCCC S ssssssssssssssssss tandardssdssdsdsdsdsdsdssdsssdssddd eeeeeeeeeee heitsstandards entwickelt. heitiitititititititititttttt er KKKKKKKererererererere nfnfnfnfnfnfnfunununuuuu k rsrsrsrsssscccchchhcchheieieeieidededeeeeeedet,t,t,t,t,t,, ieeeeeeenenenenenenenersrsrsrsrsrsrstetetetetetetet llllllllllll bbbbbbbbbbbbbbb der Stud hhrhrhrhhhrhrhhrt tttttttttt tet nnnnnnnnn t innnnnnnnd BBBBBBBBBBasasassssassssss nnnntnnnnnn w sssssssssss de diiiiiiiiiiivid sis d Schwerpunkte waren die Vorhersage und Beeinflussung von Krankheitsaus- breitungen und anderen Ansteckungs- phänomenen sowie deren soziale und wirtschaftliche Auswirkungen. Mit dem Ausbruch der Coronavirus-Pandemie und dem starken Interesse von verschiedenen europäischen Ge- sundheitsorganisationen bei der Überwachung der Krank- heitsausbreitung und allgemeinen Untersuchung von Krank- heitssymptomen sowie Langzeitfolgen rückte Covid-19 mehr und mehr auch in den Fokus von InfluenzaNet und den einzelnen Länderinstanzen des Netzwerkes. Coneno ist am EU-Projekt VERDI - “SARS-coV2 variants Evaluation in pRegnancy and paeDIatrics cohorts” betei- ligt, welches die Erforschung und Bewertung des Einflus- ses von SARS-coV2-Varianten auf Schwangere und Kinder zum Ziel hat. Das Projekt mit 21 Partnern aus zwölf Ländern startete am 1. November 2021. Weitere Informationen https://coneno.com Kontakt Marco Hirsch coneno GmbHTrippstadter Str. 122 67663 Kaiserslautern hirsch@coneno.com +49 631 627991 42 Der Kontakt zu verschiedenen europäischen Gesund- DeD r heitsorganisationen entstand im Rahmen des von der EU h geförderten Projekts „CIMPLEX“, das durch das DFKI koor- diniert wurde. Dort lag der Fokus unter anderem auf den klassischen Grippeerkrankungen. ©Astibuag - stock.adobe.com . m o c y z e e t c e V ©
MIT DATEN KRISENSITUATIONEN BESSER BEWÄLTIGEN START VON PROJEKT PAIRS 15 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D 2020 sprach Bundesgesundheitsminis- ter Jens Spahn von der Wahrscheinlich- keit, nach der Pandemie für vieles um Ver- zeihung bitten zu müssen. Kurz darauf bezeichnete er den Start der Impfkam- pagne im Dezember desselben Jahres als ruckelnd. Zwei Äußerungen, die das Dilemma von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft, in Krisensituationen schnelle Entscheidungen treffen zu müssen, exakt auf den Punkt brachten. Es feh- len zuverlässige Handlungsempfehlungen für bestimmte Szenarien, um Krisenprozesse sicher steuern zu können. Mit PAIRS startete im Juni 2021 ein Forschungsprojekt, das die Auswirkungen von Krisensituationen zu prognostizie- ren ermöglicht. Im Projekt PAIRS (Privacy-Aware, intelligent and Resilient Crisis Management) wird eine offene Datenstruktur ent- wickelt, um mit Hilfe von KI-Hybrid-Technologie in einem domänenübergreifenden Datenraum sowohl das initiale Krisenereignis als auch die Reaktionen verschiedener Ak- teure zu antizipieren. Um Krisenmanagement effektiv mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu unterstützen, müssen die zu entwickelnden Anwendungen die Evolution von Krisensi- tuationen richtig erfassen. Dabei gilt es, den häufig vor- kommenden Datenmangel zu überwinden und die beste- henden Daten ständig auf neuestem Stand zu halten und zwar unter Wahrung von Datenschutz und -souveränität. PAIRS löst diese Herausforderungen mit einer dezentrali- sierten Plattformarchitektur, die den Zugriff auf eine Fülle relevanter Daten zulässt und gleichzeitig Datenprivatheit garantiert. Zunächst werden Datenquellen aus Ökosyste- men wie der europäischen Cloudinfrastruktur GAIA-X und weiteren domänenrelevanten Dateninfrastrukturen aufge- baut und über offene Schnittstellen integriert. Ein sicherer Datenaustausch wird durch die Nutzung der Standards der International Data Spaces (IDS) sichergestellt. In einem wei- teren Schritt werden die Nutzerinnen und Nutzer der Aus- wahl einer bestmöglichen Reaktionsstrategie unterstützt. Die ausgewählten Reaktionsmaßnahmen der einzelnen Ak- teure werden der PAIRS-Plattform anonymisiert zugespielt. Das Forschungsprojekt wird als KI-Leuchtturmprojekt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) mit ca. 10 Mio. € gefördert. Der Fokus liegt auf den Bereichen Produktion, Logistik und Supply-Chain-Mana- gement sowie im Gesundheitswesen und der Energieversorgung. Ziel ist, das Vorhaben schnellstmöglich zur Marktreife zu führen, um es europa- und weltweit einsetzen zu können. m o c . e b o d a . k c o t s - t e r o c e d s © Das Projekt ist im Juni 2021 offiziell gestartet. An PAIRS sind neben der Advaneo GmbH, welche als Konsortialführer agiert, zehn weitere Konsortialpartner beteiligt: Fraunho- fer IPA, FIR e.V. an der RWTH Aachen, DFKI (Smart Service Engineering), Bundesanstalt Technisches Hilfswerk (THW), Bisping Medizintechnik GmbH, SICK AG, Tiplu GmbH, OFFIS e.V., IBM Deutschland GmbH, Universität des Saarlandes – Lehrstuhl für Rechtsinformatik. Weitere Informationen www.pairs-projekt.de Kontakt Dr.-Ing. Sabine Janzen Forschungsbereich Smart Service Engineering sabine.janzen@dfki.de +49 681 85775 5269
16 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I ZEHN JAHRE WEITERBILDUNG ZUR FÜHRUNGSKRAFT DER SOFTWARE CAMPUS FEIERT JUBILÄUM 2011 starteten Vertreter*innen aus Forschung und Industrie mit Kanzlerin 2011 starte Dr. Angela Merkel das Förderprogramm Software Campus, um dem Mangel an Dr. Angela Me Fach- und Führungskräften in der IKT entgegenzuwirken. Insgesamt 452 Teilnehmende Fach- und Führun aus 40 Nationen wurden seitdem persönlich gefördert: Jeder Teilnehmende erhielt aus 40 Nation bis zu 100.000 € für die Leitung eines eigenen IT-Forschungsprojekts vom Bundes- ministerium für Bildung und Forschung (BMBF), ein persönliches Mentoring sowie hochwertige Trainings. so durch seinen Industriepartner r chung (BM Führungskräfte für die deutsche sche IKT-Industrie Mit Dr. Kinga Schumacher und Dr. Sandro Cas- o Cas- tronovo waren zwei der insgesamt 68 Teil- 8 Teil- nehmenden des DFKI von der Geburtsstun- stun- de an dabei. o v o n o r t s a C o r d n a S © Dr. Sandro Castronovo tive-Anwend Nach seiner Promotion im Bereich Human Computer Interaction für Automotive-Anwendungen wechselte Sandro Castronovo zum Hersteller von Landtechnik John Deere, wo er globale Teams und Projekte für die Präzisions- landwirtschaft leitet. tschaft leitet. o Castronovo zum echnik John Deere s und Projekte für „Neben den technischen Herausforderungen finde ich die Arbeit mit verschiedenen Kulturen und Charakteren ebenfalls sehr spannend. Die Aufgaben sind zu groß, um sie allein zu lösen, die Systeme zu komplex, um alle im De- tail zu verstehen. Deshalb ist neben einem breiten tech- nischen Verständnis auch die effiziente Kommunikation zwischen (global verteilten) Teams sehr wichtig und es ge- hört auch zu meinen Aufgaben, diese sicherzustellen. Die Grundsteine dafür wurden im Software Campus gelegt.“ e effiziente Kom Teams sehr wichtig ben, diese sicherzu m Software Camp n ein g r u b n e t t o l r a h C o i d u t s o t o F © Kinga Schumacher, die bis zu ihrer Pro- motion im Bereich der KI-Suchmetho- den durch die Forschung geprägt war, erweiterte ihre Perspektive als KI-Ex- pertin in der Unternehmensberatung. Der Schwerpunkt lag in der Entwicklung von KI-Strategien. Danach kehrte sie in die Forschung zurück und verantwortet heute die Lernplattform KI-Campus. „Als Pilotstudentin hatte ich die Möglichkeit, das Programm des Software Campus mitzugestalten. Unsere Wünsche wurden erfüllt: Insbesondere das Mentoring durch eine Führungsperson aus der deutschen Industrie sowie die praxisnahen Semi- hen Industrie sowie s Mentoring du Dr. Kinga Schumacher fand ich sehr nare zu Soft Skills fand ich sehr zielführend. Das nare z Gelernte befähigt mich, internationale Teams Gelern effektiv zu leiten, die Potentiale auszuschöpfen effektiv und innovative Lösungen zu finden.“ und inn gt mich, interna n, die Potentiale ösungen zu find t a v i r p © Manuel Zapp startete als Junior Manu Researcher am DFKI und wid- Re mete sich im Rahmen seines Promotionsvorhabens dem Thema Ko- gnitive Prozessautomatisierung. Nach drei Jahren übernahm er die Leitung der Forschungs- und Entwicklungsab- teilung beim Online-Händler Brille24 in Oldenburg, bevor er natif.ai gründete. Das Start-up auto- matisiert dokumentenbasierte Prozesse mit Hilfe von KI und konnte neben dem High-Tech Gründer Fonds auch 468 Capital als Investor gewinnen. or gewinnen. High-Tech Gründer Fonds rte Prozesse mit Hi Manuel Zapp h ossen „natif.ai ist die wirtschaftliche Fortführung meiner wissen- haftliche Fortführung meiner wissen schaftlichen Arbeit, die ich damals am DFKI nicht abge- die ich damals am DFKI nicht abge h heute denke ich über die Frage i schlossen habe. Noch heute denke ich über die Frage im Auswahlgespräch des Software Campus nach: Wo sehen Software Campus nach: Wo seh Sie sich in fünf Jahren? ‚Entweder im mittleren Manage- ment eines DAX-Unternehmens oder als Gründer eines eigenen Hightech-Unternehmens‘ war meine Antwort. Damals wusste ich nicht, was das wirklich bedeutet und mit sich bringt, aber heute kann ich sagen, dass mir das was ich Software Campus erlebt und gelernt habe dabei hilft, meine jetzige Rolle auszufüllen.“ Entweder im mittleren Man mens oder als Gründ ‘ Weitere Informationen Informa //softw https://softwarecampus.de Kontakt Susanne Kegler EIT ICT Labs Germany GmbH Alt-Moabit 94, D-10559 Berlin info@softwarecampus.de
17 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D AUF DEM VERFÜGBAR Der KI-Campus ist ein Angebot an alle, die sich für Künstliche Intelligenz interessieren. Hier finden Studierende, Berufstätige und andere lebenslang Lernende offen lizenzierte, kostenlose Lernangebote. Grundlage sind die vom DFKI gemeinsam mit dem Stifterverband entwickelten Curricula und Kompetenzrahmen. Sie gewährleisten, dass sich die Lernangebote in das bedarfsorientierte Curriculum einfügen und fachlich hochwertige Inhalte aufweisen. Vier vom DFKI für den KI-Campus konzipierte Lernangebote sind online verfügbar: Foundations of Artificial Intelligence (I) Mensch-Maschine-Interaktion Der englischsprachige Kurs (mit deutschen Untertiteln) behandelt wichtige Grundlagen- themen der KI. Teilnehmende erlernen die wichtigsten Konzepte und Methoden aus den Gebieten der intelligenten Agenten und Such- strategien. Der Kurs zeigt die Theorie und Anwendung der vorgestellten Techniken auf und illustriert diese mit zahlreichen Beispielen. Der Online-Kurs vermittelt Grundlagen der Mensch- Maschine-Interaktion aus unterschiedlichen fachlichen Perspektiven. Das Angebot richtet sich sowohl an Stu- dierende der Informatik als auch an alle Interessierten mit einem technischen Grundverständnis. Vorkenntnisse werden nicht vorausgesetzt. Lernziel ist es, Benutzerschnittstellen zu verstehen, zu evaluieren und selbst zu entwerfen. Natural Language Processing KI und Leadership NLP ist ein Bereich der KI, der Computern hilft, menschliche Sprache zu interpretieren und zu manipulieren. Im Mittelpunkt steht die Kom- bination von Methoden der Linguistik und der Informatik, um die Regeln und die Struktur von Sprache zu untersuchen. Der englischsprachige Kurs gibt einen Einblick in die Theorie und Anwendungen im Feld der Sprachverarbeitung, stellt statistische Modelle als auch Modelle, die auf Deep Learning basie- ren vor und vermittelt Kenntnisse zur Auswahl effektiver Techniken, Strategien und Toolkits für typische Problemklassen. Basierend auf den theoretischen Grundlagen und praktischen Beispielen lernen die Teilnehmenden, wie man Textdaten aufbereitet, um beispielsweise Text zu klassifizieren, zu übersetzen oder automa- tisch zusammenzufassen. Der Einsatz von digitalen Medien und KI-Systemen verändert das Team- Management und die Personalführung. Welche Schlüsselqualifikationen in der digitalen Zusammenarbeit relevant sind und wie der Umgang mit den neuen Tech- nologien zielgerichtet gestaltet werden kann, erörtert dieser Kurs. Das Dozententeam stellt Konzepte, KI-Werkzeuge und Dialogformate vor und erläutert, wie sie für die eigene Handlungspraxis aufbereitet werden können. Durch diesen Praxistransfer gewin- nen die Lernenden ein detaillier- tes Know-how, wie Leadership im KI- Umfeld erfolgreich gelingt. Kontakt Dr. Kinga Schumacher Forschungsbereich Kognitive Assistenzsysteme kinga.schumacher@dfki.de +49 30 23895 1819 Weitere Informationen https://ki-campus.org Prof. Dr. Niels Pinkwart Dr. Sylke Piéch Dr. Sven Schmeier
18 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I © Hans-Joachim Rickel / BMBF Petr Oko (Vizeminister Industrie- und Handel, Tschechien), Prof. Dr. Vladimír Maík (Director CIIRC CTU), Prof. Dr. Wolfgang Wahlster (DFKI CEA), Prof. Dr. Antonio Krüger (DFKI CEO) und Prof. Dr. Wolf-Dieter Lukas (Staatssekretär BMBF). CIIRC CTU UND DFKI UNTERZEICHNEN MEMORANDUM OF UNDERSTANDING Auf der trilateralen Wissenschaftskonferenz „Deutsch-Pol- nisch-Tschechische Wissenschaftsplattform“ unterzeich- neten Prof. Dr. Vladimír Maík, wissenschaftlicher Direktor des Tschechischen Instituts für Informatik, Robotik und Kybernetik (CIIRC) an der Tschechischen Technischen Universität Prag (CTU) und DFKI CEO Prof. Dr. Antonio Krü- ger ein Memorandum of Understanding. Die Zeremonie fand am 8. Oktober 2021 in Dresden im Beisein von Prof. Dr. Wolf-Dieter Lukas, Staatssekretär im Bundesministe- rium für Bildung und Forschung (BMBF), Petr Oko, tsche- chischer Vizeminister für Handel und Industrie und Prof. Dr. Wolfgang Wahlster, DFKI Chief Executive Advisor, statt. Ziel ist die Intensivierung der seit über fünf Jahren be- stehenden Kooperation der beiden Partner. Auf der Basis ihrer langjährigen Zusammenarbeit und ihres intensiven Dialogs, des gemeinsamen europäischen Forschungsvor- habens RICAIP und der engen Zusammenarbeit im Rah- men der europäischen KI-Initiative CLAIRE möchten das DFKI und CIIRC ihre Partnerschaft strukturieren und ihre Zusammenarbeit auf dem Gebiet der Künstlichen Intel- ligenz und der Industrie 4.0 weiter ausbauen. Eines der Kernprojekte wird sich auf die fünf Haupttrends der ak- tuellen Phase von Industrie 4.0 konzentrieren: Null-Feh- ler-Produktion, Erklärbare KI in der Mensch-Roboter-Kol- laboration, Integration von Methoden des maschinellen Lernens unter Verwendung von Semantik, 5G-Kommu- nikation in der Fabrikhalle und Standardisierung der Pro- duktionssystem-Software. „Tschechien und Deutschland haben beide einen starken, exportorientierten und industriell geprägten Mittelstand mit vergleichbaren Innovationsbedürfnissen. Gemeinsam können CIIRC und DFKI ihre Forschung im Bereich indus- trieller KI besser auf die Anforderungen der länderspezi- fischen Wirtschaft ausrichten und so die technologische Basis für global wettbewerbsfähige Produktionsgüter, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle erweitern“, sag- te Prof. Dr. Antonio Krüger. „Das Dokument definiert klar die starken Rich- tungen, in die sich die wissenschaftliche Zusam- menarbeit und die gemeinsamen Projekte un- serer beiden Institutionen entwickeln werden, in Übereinstimmung mit den aktuellen Bedürf- nissen der Industrie, die wir in Interaktion mit Schlüsselunternehmen in beiden Ländern iden- tifiziert haben. Es legt die zukünftigen Trends in der zweiten Phase der Industrie 4.0-Forschung fest und ist in dieser Hinsicht eine gute Voraus- setzung für eine koordinierte bilaterale Zusam- menarbeit sowie für gemeinsame Aktionen im Europäischen Forschungsraum.“ Prof. Dr. Vladimír Maík Im 2016 gegründeten MRK 4.0-Innovationslabor, dessen Erstausstattung vom BMBF mit einer Million Euro finanziert wurde, arbeiten das DFKI und das CIIRC gemeinsam an Lösungen für die Mensch-Maschine-Interaktion. Zielset- zung ist die Erprobung und Umsetzung von Mensch-Robo- ter-Kollaboration für Industrie 4.0 im europäischen Kon- text und über Ländergrenzen hinweg. MRK 4.0 konzentriert sich dabei auf die kollaborative Fertigung an verteilten Standorten sowie auf die Machbarkeit der Prinzipien der verteilten Produktion und der Remote-Mensch-Robo- ter-Kooperation. Seit 2019 ist das Innovationslabor Teil des europäischen Forschungsvorhabens RICAIP (Research and Innovation Centre on Advanced Industrial Producti- on) und fungiert darin zusammen mit seinen Pendants in Prag und Brno als MRK-Testbed. Weitere Informationen n www.ciirc.cvut.cz https://ricaip.eu
PROJEKT XAINES ZUR JAPAN EHRT PROF. ANDREAS DENGEL MIT ERKLÄRBARKEIT VON KI GESTARTET HOCHRANGIGEM ORDEN FÜR VERDIENSTE IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ 19 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D Die japanische Regierung hat bekanntgegeben, dass Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel im Namen Seiner Majestät Kaiser Naruhito der hochrangige „Orden der aufgehenden Sonne am Halsband, goldene Strahlen“ verliehen wird. Mit der ältesten Auszeichnung Japans würdigt das Land Dengels herausragen- de Verdienste um den akademischen Austausch zwischen Japan und Deutschland auf dem Gebiet der Künstlichen In- telligenz sowie seinen Beitrag zur Förderung des Verständ- nisses beider Länder. Andreas Dengel ist Geschäftsführen- der Direktor sowie Leiter des Forschungsbereichs Smarte Daten & Wissensdienste am DFKI in Kaiserslautern, leitet an der Technischen Universität Kaiserslautern den Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und ist KI-Botschafter des Landes Rheinland-Pfalz. In Japan ist Professor Dengel ein gefragter Berater für Wis- senschaft, Industrie und Politik. Er hat zahlreiche Koopera- tionen im Bereich der Künstlichen Intelligenz in Forschung und Industrie initiiert und setzt sich seit langem für die deutsch-japanische Kooperation bei der wirtschaftlichen Erschließung der Künstlichen Intelligenz ein. Für seine be- sonderen Verdienste auf diesem Gebiet ist Dengel nun mit dem „Orden der aufgehenden Sonne am Halsband, goldene Strahlen – The Order of the Rising Sun, Gold Rays with Neck Ribbon“ geehrt worden. Der Orden wird seit 1875 in verschiedenen Stufen verliehen und hat die Form einer aufgehenden Sonne mit Strahlenbündeln als Symbol für die japanische Landesflagge „hi no maru“. Der aufgehenden Sonne wird in Japan besondere Kraft zugeschrieben, sodass der Orden zusammen mit den Ver- diensten auch den Mut und die Entschlos- senheit der Ausgezeichneten würdigt. Nachdem die Urkunde am 3.November 2021 von Seiner Ma- jestät Kaiser Naruhito unterzeichnet wurde, ist die feierliche Verleihung durch das Generalkonsulat in Frankfurt am Main für das Frühjahr 2022 vorgesehen. Es ist nicht die erste japanische Ehrung, die Andreas Den- gel zuteilwird: 2009 hat ihn die Osaka Prefecture University (OPU) zum Ehrenprofessor mit vollen Lehr- und Prüfungs- rechten ernannt. Im März 2018 folgte dort die Auszeichnung zum „Distinguished Honorary Professor“ (tokubetu eiyo kyo- ju), die nur fünf Forscher innerhalb von 135 Jahren erhielten. Anfang dieses Jahres verkündete das DFKI die Ausweitung der Kooperation mit der OPU durch die Einrichtung eines DFKI-Forschungslabors. Seit 2017 ist Andreas Dengel Vorsitzender der Flexible Factory Partner Alliance (FFPA), einer in Japan gegründeten gemeinnützigen internationalen Organisation, die sich für die Standardisierung von Steuerungstechnik für Drahtlos- technologien in der Produktion einsetzt und 2019 durch das japanische Innenministerium ausgezeichnet wurde. Außerdem hat er mit seinem Engagement in Japan die Internationalisierung des Informatik-Studiengangs der TU Kaiserslautern vorangetrieben. Prof. Dr. Andreas Dengel „Ich gratuliere Professor Dr. Andreas Dengel zu dieser außergewöhnlichen Auszeichnung. Sie spiegelt nicht nur die große internationale Anerkennung seiner wissenschaftlichen Leistun- gen im Bereich der Forschung zur Künstlichen Intelligenz wider, sondern würdigt auch sein großes Engagement für die Vernetzung der japanischen und rheinland-pfälzischen Forschung im Bereich der KI. Wir haben mit der Ernennung von Prof. Dengel im September letzten Jahres zu einem der beiden KI-Botschafter des Landes eine sehr gute Wahl getroffen.“ Malu Dreyer, Ministerpräsidentin Rheinland-Pfalz
D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I 20 GEMEINSAM FRAUEN IN DER KI STÄRKEN DFKI UND WOMEN IN AI & ROBOTICS STARTEN KOOPERATION Diversität und vielfältige Ideen bereichern nicht nur gute Forschung, sondern ermögli- chen sie vielfach erst. Dennoch sind vor allem Frauen in der KI und Robotik unterreprä- sentiert. Dies zu ändern und die Partizipation von Frauen in diesen Bereichen zu stärken, hat sich der Verein Women in AI & Robotics auf die Fahne geschrieben. Das DFKI will sich künftig gemeinsam mit dem Verein für mehr Geschlechtergerechtigkeit einsetzen. Mit seiner Gründung am 19. Februar 2021 hat sich der gemeinnützige Verein Women in AI & Robotics Germany dem Ziel verschrieben, IT- und tech- nikbegeisterte Frauen zu motivieren, zu fördern und auszubilden, um deren Anteil in Forschung und Industrie signifikant zu erhöhen. Ein Anliegen, das auch dem DFKI am Herzen liegt: Als führendes Forschungsins- titut für innovative Softwaretechnologien, das „KI für den Menschen“ macht, engagiert es sich seit vielen Jahren in Projekten, Events und Kooperationen, die Mädchen und junge Frauen für das Fachgebiet begeistern sollen. Künf- tig wollen DFKI und Women in AI & Robotics Germany zu- sammenarbeiten, um ihre Kräfte für mehr Geschlechter- gerechtigkeit in der Fachcommunity zu bündeln. Antonio Krüger, CEO DFKI: „Mit Mitarbeiterinnen und Mit- arbeitern aus über 60 Ländern steht das DFKI für Interna- tionalität und Vielfalt, die für uns Grundpfeiler exzellenter Wissenschaft darstellen. In unserer Forschung wie auch in der täglichen Arbeit steht der Mensch im Mittelpunkt, unabhängig von Herkunft, Glauben, Geschlecht oder sexueller Orientierung. Dennoch haben wir – ebenso wie viele andere Institute unseres Fachgebietes – insbeson- dere was die Akquise von Wissenschaftlerinnen angeht noch Nachholbedarf. Umso mehr freue ich mich über diese Partnerschaft, die einen kleinen und dennoch wichtigen Schritt hin zu einem ausgeglicheneren Geschlechterver- hältnis in der KI-Community darstellt.“ Als Auftakt der gemeinsamen Aktivitäten luden Women in AI & Robotics und DFKI am 21. Juli 2021 zu dem virtuellen Event „Artificial Intelligence in Rehabilitation Robotics – DFKI Supports Careers of Women Experts in Research & Innovation“ ein. Im Mittelpunkt der Veranstaltung stand die Arbeit von Prof. Dr. Elsa A. Kirchner, die seit 2008 am Robotics Innovation Center tätig ist und dort das Team „Intelligent Healthca- re Systems“ leitet. Im August 2021 wurde sie zur Profes- sorin für „Systeme der Medizintechnik“ der Universität Duisburg-Essen ernannt. In ihrer Forschung verbindet die studierte Biologin mit Promotion in der Informatik erfolg- reich Künstliche Intelligenz mit Neurowissenschaften, um maschinelles Lernen durch die Interaktion mit dem Men- schen nicht nur zu ermöglichen, sondern auch möglichst intuitiv zu gestalten. Während der Veranstaltung zeigte die Wissenschaftlerin gemeinsam mit ihrem Team, wie intelligente robotische Systeme bei der Rehabilitation von Schlaganfallpatienten und -patientinnen eingesetzt wer- den können und demonstrierte dies anhand eines Ober- körper-Exoskeletts. Kontakt Swantje Schmidt Leiterin Unternehmenskommunikation DFKI Bremen swantje.schmidt@dfki.de +49 421 17845 4121 „Women in AI & Robotics Germany leistet grundlegende und sehr wichtige Arbeit, um die Ge- schlechterrollenverteilung für den Bereich KI und Robotik zu demokratisieren. Mein Wunsch ist es, dass es solche Vereine zukünftig nicht mehr braucht, weil eine gerechte Rollenverteilung auf Basis von Interessen und Fähigkeiten individueller Personen gleich welchen Geschlechts Standard ist.“ Prof. Dr. Elsa A. Kirchner, Projektleiterin am DFKI „Mit Women in AI & Robotics Germany habe ich einen Verein gefunden, der es mir erleichtert, mit anderen Frauen in meinem Forschungsbereich und auch der Wirtschaft in Austausch zu treten, und mir die Möglichkeit bietet, mich zu engagieren, weibliche Vorbilder sichtbarer zu machen.“ Christina Cociancig, Forscherin am DFKI und Mitglied bei Women in AI & Robotics
Shailza Jolly ist KI-Newcomerin 2021 Beim KI-Camp 2021, der transdisziplinären Forschungs- convention für Künstliche Intelligenz der Gesellschaft für Informatik (GI) und des Bundesministeriums für Bil- dung und Forschung (BMBF), standen 28 herausragen- de junge KI-Forschende, Kunstschaffende und Profes- sionals aus fünf verschiedenen Disziplinen zur Wahl als KI-Newcomer. In der Kategorie Informatik wurde Shailza Jolly, Doktorandin an der Technischen Univer- sität Kaiserslautern und am DFKI, als eine von zehn Ne- wcomer*innen gekürt. ) I G ( . . V e k i t a m r o f n I r ü f t f a h c s l l e s e G © Robuste Systeme bei minimalem Training Im DFKI-Forschungsbereich Smarte Daten & Wissens- dienste untersucht die junge Wissenschaftlerin, inwie- weit es möglich ist, mit Chatbots natürliche Unterhal- tungen zu führen, wenn man sie nur mit einer Hand voll Beispiele trainiert. Dahinter steht unter anderem die relevante Frage, ob kleine Unternehmen und Start-ups robuste und interpretierbare Systeme zur Sprachver- arbeitung ohne umfangreiche Recheninfrastruktur und große Datensätze bauen können. KI Camp 2021 – Überragende Talente und innovative Ideen Mit der Auszeichnung sollen überragende Talente aus Hochschulen, Forschungseinrichtungen, Verbänden sowie Stiftungen und Unternehmen gewürdigt werden, die mit ihren innovativen Ideen die Entwicklung der KI in Deutschland schon jetzt vorantreiben. Die verschiede- nen Facetten der KI-Forschung sollen dabei einer brei- ten Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden und in den gesellschaftlichen Diskurs einfließen. Weitere Informationen https://kicamp.org/rueckblick/2021 Kontakt Shailza Jolly Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdienste shailza.jolly@dfki.de +49 631 20575 1022 Dr. Elsa A. Kirchner zur Professorin für „Systeme der Medizin- technik“ der Universität Duisburg-Essen ernannt Nach 13 Jahren erfolgreicher Forschungstätigkeit als Teamleiterin am Robotics Innovation Center des DFKI folgte Prof. Dr. Elsa A. Kirchner nun einem Ruf an die Universität Duisburg-Essen (UDE). Dort wurde sie zum 1. August 2021 zur Professorin im neuen Fachgebiet Systeme der Medizintechnik in der Abteilung Elektro- technik und Informationstechnik (EIT) der Fakultät für Ingenieurswissenschaften ernannt. In ihrer Forschung verbindet die studierte Biologin mit Promotion in der Informatik erfolgreich Künstliche In- telligenz mit Neurowissenschaften, um maschinelles Lernen durch die Interaktion mit dem Menschen nicht nur zu ermöglichen, sondern auch möglichst intuitiv zu gestalten. Im Rahmen ihrer Professur wird sie die Arbeiten an ihren bisherigen Forschungsthemen fort- führen und sich hierbei schwerpunktmäßig auf Re- habilitations- und Assistenzsysteme, insbesondere Exoskelett-Technologien, sowie die Biosignalanalyse für die Mensch-Maschine-Interaktion und das inter- aktive Lernen konzentrieren. Als assoziierte Professorin wird Elsa A. Kirchner künftig im Themenbereich intelligente Assistenz- und Medi- zintechniksysteme mit dem DFKI kooperieren. Kontakt Prof. Dr. Elsa A. Kirchner elsa.kirchner@dfki.de +49 421 17845 4100 21 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D I K F D / l e s m A x i l e F ©
22 D DDD F F K K I I N N ee e w w s s 2 / 2 0 2 1 D F K I AUSGEZEICHNET AUSGEZEICHNET m o c . e b o d a . k c o t s - y n e l t t i l © Die CLAIRE-Initiative (Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe) und mit ihr auch das DFKI als Co-Founder von CLAIRE wurden 2021 mit dem „Deutschen KI-Preis“ für herausragende Verdienste um die Erforschung und Entwicklung sowie die Anwendung und Kommerzialisierung Künstlicher Intelligenz ausgezeichnet. Den Preis teilt sich CLAIRE mit der Initiative ELLIS (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems). Der „Deutsche KI-Preis“ wird in den drei Kategorien KI-In- novationspreis, KI-Anwenderpreis und KI-Start-Up-Preis vergeben und ist mit 100.000 Euro dotiert. Der KI-Inno- vationspreis wird verliehen an Forschungsinstitute oder Stiftungen für bahnbrechende Leistungen bei der Erfor- schung und Entwicklung der KI. Erstmals vergeben wurde der „Deutsche KI-Preis / German AI Award“ 2019. Tobias Hans, Ministerpräsident des Saarlandes, gratuliert CLAIRE und dem DFKI als einem der Initiatoren und Haupt- träger der pan-europäischen Organisation: „Künstliche Intelligenz ist eine Zukunftstechnologie mit breiten Anwen- dungsmöglichkeiten. Die Auszeichnung mit dem „Deutschen KI-Preis“ ist ein tolles Aushängeschild für den Informatik- standort Saarland und für das DFKI Saarbrücken, an dem auch das Deutschland-Büro von CLAIRE angesiedelt ist. Ich freue mich auch, weil die saarländische Staatskanzlei die CLAIRE-Initiative in den Anfängen gezielt mit Mitteln aus „Wir sind stolz über die Würdigung und sehr dankbar für diesen wichtigen Preis und die Anerkennung des umfassenden und mensch- zentrierten KI-Fokus von CLAIRE. Ganz beson- ders möchte ich die über 400 Forschungsgrup- pen, tausende von Unterstützern und das neu gegründete CLAIRE Industrienetzwerk beglück- wünschen, die sich in CLAIRE engagieren und das Netzwerk damit zur größten europäischen Initiative zur Förderung von Forschung und Innovation auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz machen. CLAIRE ist eine offene Community und freut sich über weitere Mit- streiter aus Forschung und Industrie.“ Prof. Dr. Philipp Slusallek, Geschäftsführender Direktor DFKI Saarbrücken und CLAIRE-Mitbegründer dem Landesforschungsförderungsprogramm unterstützt hat. Damit konnten wir einen Beitrag dazu leisten, dass das DFKI heute ein zentraler Player des europäischen Exzellenznetzwerkes ist. Der Brückenschlag von der For- schung an unseren Hochschulen und außeruniversitä- ren Einrichtungen in die konkrete Anwendung bildet die Basis für eine ganzheitliche Forschungspolitik und -förderung, die wir mit der Innovationsstrategie konti- nuierlich weiterentwickeln.“ Prof. Dr. Holger Hoos, Universität Leiden (Niederlande), nahm den Preis im Namen von CLAIRE bei der Preisverleihung in Berlin am 30. September 2021 entgegen.
Über CLAIRE CLAIRE ist die Abkürzung für „Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europa“. Die Initiative wurde 2018 ins Leben gerufen von Dr. Holger Hoos, Professor für Maschinelles Lernen am Institute of Advanced Compu- ter Science (LIACS) an der Universität Leiden, Niederlan- de, Dr. Morten Irgens, Vizerektor an der Oslo Metropolitan University, Norwegen und Prof. Dr. Philipp Slusallek, Wis- senschaftlicher Direktor am DFKI Saarbrücken. Inzwischen umfasst das Research Network über 400 KI-Forschungsla- bore und -Organisationen aus ganz Europa. Ziel von CLAI- RE ist eine weltweite Markenbekanntheit für „KI made in Europe“. Mit CLAIRE soll die europäische Forschungs- kompetenz im globalen Wettbewerb insbesondere mit den USA, Japan und China im Bereich der KI-Forschung gestärkt werden. Angesichts der bestehenden Exzellenz in allen Bereichen der KI in Europa mit einigen der weltweit besten KI-Forscher und einer starken Industrie in vielen Sek- toren, die von KI profitieren können, ist Europa in einer sehr guten Position, um ein wichtiger Akteur in der KI zu sein. CLAIRE Innovation Network Die CLARE-Initiative wird nun durch eine ähnliche Ge- meinschaft von kommerziellen Unternehmen, Start-ups und Unternehmern ergänzt - dem CLAIRE Innovation Network. Beide Netzwerke vertreten unterschiedliche Perspektiven, um so die Bedürfnisse der jeweiligen Inte- ressengruppen zu adressieren. CLAIRE repräsentiert die gesamte Gemeinschaft, in der Research und Innovation Network eng zusammenarbeiten, um die ehrgeizige Visi- on umzusetzen und die Verbindung zwischen Forschung und Industrie zu fördern. Weitere Informationen www.welt.de/wirtschaft/deutscher-ki-preis https://claire-ai.org Die Gewinner des WELT KI-Preis 2021: v.-l. Innovation: Holger Hoos (CLAIRE), Nuria Oliver (ELLIS), Anwender: Jonas Andrulis (Aleph Alpha), Start Up: Bart de Witte und Viktoria Prantauer (beide Hippo AI). 23 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D n h a H n a i t s i r h C , e p p u r G - T L E W ©
24 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I ERNEUTER TRIUMPH BREMER ERFOLGSTEAM GEWINNT Zum nunmehr achten Mal gelang es dem Team B-Human die Welt- meisterschaft im Roboterfußball für sich zu entscheiden. Unter dem Titel „RoboCup 2021 Worldwide“ wurde der traditionelle Wettbewerb pandemiebedingt in ungewohnter Form ausgetragen: Vom 22. bis 28. Juni 2021 kamen die Teams ausschließlich virtuell zusammen, um sich miteinander zu messen und verschiedenen Herausforderungen zu stellen. Erstmals ging es bei einer RoboCup-Weltmeisterschaft nicht um die Anzahl der erzielten Tore. Statt eines klas- sischen Fußballturniers erwarteten die internationalen Mannschaften neue Austragungsformate, die zwar die „echten“ Wettkämpfe nicht vollständig nachbilden konn- ten, aber zum Teil neue technische und wissenschaftliche Herausforderungen bereithielten. B-Human, das Team der Universität Bremen und des DFKI, tritt seit vielen Jahren in der Standard Platform League (SPL) an. Beim Robo- Cup 2021 wurde in dieser Liga der reguläre Wettbewerb, in dem normalerweise Teams von jeweils fünf NAO-Ro- botern gegeneinander antreten, durch vier Einzelwettbe- werbe ersetzt. Drei der vier neuen Wettbewerbe konnte B-Human gewinnen und so seinen Titel von 2019 erfolg- reich verteidigen. Neue Herausforderungen aufgrund des virtuellen Wettkampfes Die ersten zwei Wettbewerbe, die „Passing Challenge“ und die „Obstacle Avoidance Challenge“, zielten auf die fußballerischen Fähigkeiten der Roboter und wurden je- weils mit den eigenen NAOs auf dem eigenen Spielfeld ausgetragen. Bei der „Passing Challenge“ hatten zwei Roboter die Aufgabe, sich innerhalb von fünf Minuten ei- nen Ball möglichst oft an Hindernissen vorbei zuzupas- sen. Mit insgesamt 27 Pässen, die sich die Bremer NAOs zuspielten, erreichte B-Human in diesem Wettbewerb das mit Abstand beste Ergebnis. Ziel der „Obstacle Avoidance Challenge“ war es, mit dem Ball so schnell wie möglich an mehreren Hindernissen vorbei ins Tor zu dribbeln. Auch hier wurde B-Human seiner Favoritenrolle gerecht und Das Team hinter dem Team - Gruppenfoto unter Pandemiebedingungen. n e m e r B t ä t i s r e v i n U / a l l a h c y n K s e n n a J ©
entschied den Wettbewerb als schnellstes Team für sich. Die aus wissenschaftlicher Sicht weitaus interessanteren und zugleich herausfordernderen Wettbewerbe warte- ten mit der „Autonomous Calibration Challenge” und der „1 vs. 1 Challenge“ auf die Mannschaften. Hierbei übertrugen sie ihre Software über das Internet in die Labore anderer Teams, um sie auf fremden NAOs auszuführen und sich auf fremden Fußballfeldern zu beweisen. Bei der „Autonomous Calibration Challenge” ging es darum, in möglichst kurzer Zeit die Positionen von zwei Bällen auf dem Feld zu finden und drei vorgegebene Positionen so präzise wie möglich anzulaufen. In einer vorhergehenden „Kalibrierphase“ nimmt die Software dafür automatisch Anpassungen an den zuvor unbekannten Roboter vor. Die Bremer Software stellte sich dieser komplexen Aufgabe in drei unterschiedlichen Labo- ren – in Dortmund, Amsterdam und Hamburg – und konnte dort jeweils die beste Punktzahl erzielen. Mitunter waren andere Teams etwas schneller, aber B-Human gelang es in fast allen Fällen, die präzisesten Positionen zu bestimmen. Finale gegen die Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig Die „1 vs. 1 Challenge“ war der einzige Wettbewerb, der tat- sächlich in Spielen gegeneinander ausgetragen wurde. Da auch hier auf fremden Plätzen und fremden Robotern ge- spielt wurde, waren die Erkenntnisse und Fähigkeiten aus der „Autonomous Calibration Challenge“ von großem Wert. Insgesamt kam B-Human sehr gut durch das Turnier und konnte sich erfolgreich bis ins Finale kicken. Dort warte- te das NAO-Team HTWK von der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig auf die Bremer, denen sie sich nach einem äußerst knappen und spannenden Spiel mit 12:13 geschlagen geben mussten. Beide Teams waren ähnlich schnell und zielstrebig, jedoch verfehlte B-Human mehr- fach das gegnerische Tor, so dass ein daraus resultierender knapper Rückstand nicht mehr aufgeholt werden konnte. Dennoch reichte es dem Erfolgsteam dank des hervor- ragenden Abschneidens in allen vier Wettbewerben zu seinem nunmehr achten Titel bei einer RoboCup-Welt- meisterschaft. Im Laufe des virtuellen Turniers konnten die Bremer auch wegen des außergewöhnlichen Formats neue und wertvolle Erfahrungen sammeln, die ihnen bei zukünftigen Turnieren von großem Nutzen sein werden. Auf der anschließenden wissenschaftlichen Konferenz, dem RoboCup-Symposium, präsentierte B-Human drei Forschungsarbeiten zu aktuellen Themen wie Deep Lear- ning und humanoidem Laufen. Alle drei Arbeiten entstan- den unter maßgeblicher Beteiligung von Studierenden der Universität Bremen. Über B-Human Aktuell setzt sich B-Human aus etwa elf Studierenden der Universität Bremen sowie den betreuenden Wissenschaft- lern Dr. Thomas Röfer und Arne Hasselbring vom DFKI- Forschungsbereich Cyber-Physical Systems, der von Prof. n e m e r B t ä t i s r e v i n U / a l l a h c y n K s e n n a J © Trotz des virtuellen Wettkampfes waren die fußballerischen Fähigkeiten der NAO-Roboter gefragt. Dr. Rolf Drechsler geleitet wird, und Dr. Tim Laue von der Universität Bremen zusammen. Die Firma CONTACT Soft- ware, der führende Anbieter von Lösungen für den Pro- duktprozess und die digitale Transformation, ist seit 2017 Hauptsponsor des Teams. Weitere Informationen https://2021.robocup.org www.b-human.de Kontakt Dr. Tim Laue Universität Bremen, Fachbereich Mathematik und Informatik tlaue@uni-bremen.de +49 421 218 64209 Dr. Thomas Röfer Forschungsbereich Cyber-Physical Systems thomas.roefer@dfki.de +49 421 218 64200 © Jannes Knychalla/Universität Bremen Rollentausch: Beim RoboCup 2021 spielten die Bremer NAOs auch mit fremder Software. 25 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D n h a H n a i t s i r h C , e p p u r G - T L E W ©
26 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I © Foto: Wear it Berlin Wear it Festival 2019 © Foto: Wear it Berlin Das MYOW-Projekt verbindet Design und Programmierung von Smarter Kleidung auf einer Online-Plattform Do-it yourself-Kits für Wearables sollen es ermöglichen, smarte Textilien im Selbstbauverfahren herzustellen. Sie vereinfachen die Herausforderungen bei der Integration und Nutzung elektronischer Komponenten und Software, bieten allerdings nur fachspezifische Hilfestellung. Noch immer er- fordern Wearable-Tech-Projekte das interdisziplinäre Fach- wissen von Experten und Expertinnen aus Design, Elektro- nik und Software, um gemeinsam ein smartes funktionales Kleidungsstück zu entwickeln. Aus diesem Grund hat das Forschungsprojekt MYOW (Make Your Own Wearables) das Ziel, Designer*innen, Maker*innen, Dienstleister und Hersteller in einem digital angereicherten Service-Space zusammenzubringen. Der neuartige Service Space stellt einzelne Dienstleistun- gen zur Verfügung, die den Prozess vom Entwurf bis zur Er- stellung von Wearables unterstützen. Diese Services, die z.B. zur Kombination und Vernetzung von Sensoren, Geräten und Textilien dienen, können flexibel zu Serviceketten zusam- mengeführt werden. Mithilfe eines Matchmaking-Systems können Nutzerinnen und Nutzer eine Auswahl und Kombination von Sensoren, Aktoren, Geräten und Textilien zusammenstellen, die ihren individuellen Anforderungen entspricht. Im Vorhaben erar- beitete Geschäftsmodelle regeln dabei nicht nur die Kopro- duktionen, sondern unterstützen auch die Erweiterung der Dienstleistungspalette der Anbieter und ermöglichen so die Entstehung neuer Produkte sowie den Sprung vom privaten „DIY-Making“ zur Firmengründung. Maker*innen und Auftraggeber*innen nutzen. Die Teams werden dabei so zusammengestellt, dass User in allen Pha- sen während des gesamten Entwicklungsprozesses mit der benötigten Expertise unterstützt werden können. Im Anschluss daran kann das Wearable schrittweise erar- beitet werden; eine grafische Benutzeroberfläche ermög- licht es mittels einer interaktiven Auswahl und Kombination von Sensoren, Aktoren und verschiedenen Kleidungsstücken Input- und Output-Elemente optimal auf der Kleidung zu positionieren. Zudem erlaubt eine visuelle Programmierung die Ablauflogik zu definieren, mit der festgelegt wird, welche Effekte Input-Sensoren beispielsweise bzgl. Licht, Akustik, Position oder Temperatur auf die optischen, haptischen oder akustischen Ausgabe-Elemente haben. Abschließend könnten die auf der MYOW-Plattform ge- wonnenen Erkenntnisse bei der Entwicklung von Fitness-, Freizeit- oder Work-Wearables in neue Geschäftsmodelle überführt, oder als Machbarkeitsstudien für Unternehmen genutzt werden. Das MYOW-Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und vom Projektträger Karls- ruhe (PTKA) betreut. Zum MYOW-Konsortium gehören die Condat AG, DFKI, das August-Wilhelm Scheer Institut (AWSi), Stilnest, Freyer & Siegel und Wear It Berlin. Weitere Informationen www.dfki.de/intex Die Nutzung des MYOW-Webportals gliedert sich in drei Pha- sen; zunächst können Interessierte nach Anmeldung für ihre Wearable-Idee ein Projekt anlegen und ein smartes Matchma- king-Tool zur effizienten Vernetzung mit Designer*innen, Kontakt Prof. Dr. Gesche Joost Leiterin Forschungsbereich Interaktive Textilien gesche.joost@dfki.de +49 30 23895 1817
KI trit Kunst in Riso- graphien – Hamburger Konzeptkünstlerin setzt analysierte Drohnenbilder von Plastikmüll in Szene Forschende aus Oldenburg und Kunstschaffende aus Ham- burg und München haben gemeinsam ein Projekt reali- siert. Das Ergebnis ist eine Reihe von Kunstdrucken, die Plastikmüll abstrahieren, der von Drohnen aufgenommen und mit Künstlicher Intelligenz analysiert worden war. Die Drohne über dem Dü- nen- und Salzwiesenge- biet der Insel Spiekeroog erfasst Plastikmüll, der sich hier bei Sturmfluten regel- mäßig ansammelt. Kame- rasensoren nehmen mul- tispektrale Bilddaten von Plastikflaschen, Tüten, Ein- wegverpackungen, Resten von Fischernetzen, Sei- len und anderem Müll auf. Mit Hilfe von tiefen neuro- nalen Netzwerken werden die Fotos später analysiert und fließen in das Projekt APLASTIC_Q (Aquatic pla- stic litter detector and quan- tifier system) ein, das zum Forschungsbereich Mari- ne Perception (MAP) im DFKI-Labor Niedersachsen in Oldenburg zählt. APLASTIC_Q ist eines der Aushänge- schilder des DFKI-Kompetenzzentrums „KI für Umwelt und Nachhaltigkeit“, kurz DFKI4planet. In Anlehnung an das gleich- namige DFKI-Projekt hat die Künstlerin Swaantje Güntzel diese Risographie „APLASTIC_Q/Spiekeroog“ genannt. Die Konzeptkünstlerin Swaantje Güntzel nutzte Farb- verteilungen z.B. grau für Müll, orange für Sand und blau für Wasser in APLASTIC_Q-Ergebnisbildern als reine, abstrakte Farbfelder und schuf in Kooperation mit den Münchner Designern HERR & FRAU RIO soge- nannte Risographien. Diese Kunstdrucke werden im Schablonendruckverfahren hergestellt, das weniger Energie als ein Digitaldruck benötigt und auch wegen der sojaöl-basierten Druckfarbe und der Masterfolien aus Hanffasern als besonders umweltfreundlich gilt. Weitere Informationen www.dfki.de/dfki4planet www.swaantje-guentzel.de http://herrundfraurio.de Kontakt Prof. Dr. Oliver Zielinski Leiter Forschungsbereich Marine Perception Oliver.Zielinski@dfki.de „Artist in Residence“ am DFKI Saarbrücken Vier Wochen lang öffnete das DFKI seine Türen für die Medienkünstlerin, Filmregisseurin und Kunstforsche- rin Valerie Wolf Gang aus Slowenien. Die Stipendiatin des Goethe-Instituts war im Rahmen des Großpro- jekts „Generation A=Algorithmus“ im Herbst 2021 „Ar- tist in Residence“ am Standort Saarbrücken. Ziel des Programms ist es, den künstlerischen Zugang zu Ent- wicklungen im Bereich der KI zu fördern. In ihren Arbeiten thematisiert die Künstlerin häufig die Beziehung zwischen Mensch und Technologie. Neben einer Vielzahl von Ausstellungen, Experimentalfilmen und Videoinstallationen realisierte sie auf der digitalen Ars Electronica 2021 das Projekt „Renaissance 2.0“, das sich mit dem Einfluss Künstlicher Intelligenz auf un- seren Alltag befasste. Sie ist Doktorandin an der Slo- wenischen Akademie der Wissenschaften und Künste (SAZU) und Mitglied der Jury des internationalen Film- und New-Media-Festivals. „In meiner künstlerischen und wissenschaftlichen Praxis konzentriere ich mich auf die Verbindung zwi- schen Mensch und Technik, und ich freue mich darauf, die Grenzen des physischen menschlichen Körpers in Zusammenhang mit dem Fortschritt der Technologie wahrzunehmen“, so Valerie Wolf Gang. Im Bereich der Medieninformatik hat das DFKI bereits Projekte im künstlerischen Umfeld realisiert, z.B. 2013 mit dem Weltkulturerbe Völklinger Hütte oder auf der Ars Electronica 2010 in Kooperation mit der Ludwig-Ma- ximilians-Universität München. Weitere Informationen und Kontakt https://valeriewolfgang.com 27 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D g n a G f l o W e i r e l a V : o t o F © „Alles begann damit, dass er versuchte, meinen Kaee zu steh- len…“ – Valerie Wolf Gang arbeitet an der Schnittstelle zwischen Kunst und Wissenschaft.
28 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I HYBRIDE ARCHITEKTUREN VERKNÜPFEN WISSEN MIT MASCHINELLEM LERNEN FÜR DAS AUTONOME FAHREN Wer Autofahren lernt, bringt in diesen Prozess umfangreiches Vorwissen ein und verknüpft es mit vielfältigen neuen Informationen. Aktuelle KI-Modelle für autonome Fahrfunktionen dagegen verwenden fast ausschließlich Beispieldaten konkreter Fahrsituationen. Das Projekt KI Wissen macht a priori-Wissen für beispielgetriebene Lernverfahren nutzbar, um so Qualität, Dateneffizienz und Nachvollziehbarkeit von Deep Learning-Modellen für das autonome Fahren zu verbessern. Wenn Menschen zu kompetenten Autofahrern wer- den wollen, besuchen sie in der Regel eine Fahrschule. Dort eignen sie sich zunächst einen grundlegenden Wissensfundus an, der von Straßenverkehrsregeln über die Theorie zu Fahrzeugsteuerung und Fahr- zeugverhalten bis hin zu Wissen über typisches Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer reicht. Bei der Wissensvermittlung kommen unter anderem abstrakte Erklärungen und schematische Darstel- lungen „typischer Situationen“ zum Einsatz. Erst später im Lernprozess werden Fahrschüler in Übungsfahrten beispiel- haft mit konkreten Situationen und möglichen Reaktionen konfrontiert und perfektionieren damit ihre Fahrfähigkeit. Aktuelle Ansätze für autonome Fahrfunktionen basieren auf Deep Learning-Technologien: Funktionalitäten wie Objekt- und Szenarienerkennung, die Generierung von Annahmen über das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer sowie die Steuerung des Fahrverhaltens werden dabei direkt und aus- schließlich aus Fahrsituationen gelernt, d.h. aus echten oder in Simulationen erzeugten Beispieldaten. Andere nützliche Wissensquellen, wie sie ein Mensch in den Lernvorgang ein- bringt, werden bislang nicht verwendet. KI Wissen geht die Herausforderung auf neuartige Art und Weise an, indem es Methoden und Tools zur Einbindung von Software für das autonome Fahren soll künftig von menschlichem Wissen profitieren. Wissen in das maschinelle Lernen entwickelt. Ziel ist ein umfassendes Ökosystem, bei dem Wissen in das Training und die Absicherung von KI-Funk- tionen für das autonome Fahren eingebunden wird. Die im Projekt erzielten Ergebnisse sol- len die funktionale Güte, die Dateneffizienz und die Nachvollziehbarkeit von KI-Modellen steigern und damit wichtige Beiträge auf dem Weg zum autonomen Fahren leisten. Der DFKI-Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdiens- te fokussiert in KI Wissen auf zwei Themenfelder: Das Pro- jektteam entwickelt zum einen hybride Lern-Architekturen, die eine Integration von visuellem a priori-Wissen – z.B. über Formen, Farben und Muster – in Deep Learning-basierte Ob- jekterkennung erlauben. Zum anderen soll die Extraktion von Wissen aus gelernten Modellen ermöglicht werden. Damit werden solche Modelle für Menschen nachvollziehbar, und automatisch gelernte Aspekte können wieder als explizites Wissen zur Verfügung gestellt werden. KI Wissen wird in einem Verbund aus Automobilzulieferern, Forschungsinstitutionen und Behörden bearbeitet. Das Projekt ist eingebettet in die KI Familie, eine Gruppe von vier Vorha- ben, die aus der VDA Leitinitiative autonomes und vernetz- tes Fahren hervorgegangen sind und in denen umfassende KI-Expertise für die gesamte Bandbreite des automobilen Anwendungsfeldes aufgebaut wird. Das Verbundprojekt mit einer Laufzeit von drei Jahren ist am 1. Januar 2021 gestartet und wird vom Bundesministeri um für Wirtschaft und Ener- gie (BMWi) gefördert. Weitere Informationen www.dfki.de/sds www.kiwissen.de https:// ki-familie.vdali.de Kontakt Ludger van Elst Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdienste ludger.van_elst@dfki.de +49 631 20575 1100 © jk-rostov.ru – stock.adobe.com
29 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D MOVEON FÜR NEUARTIGES SZENENVERSTÄNDNIS Im Forschungsprojekt MOVEON entwickeln das DFKI und das französische Informatik- institut Inria ein robustes räumliches Szenenverständnis für Kamerasysteme in dynamischen Umgebungen. Das Konzept von MOVEON entstand 2021, beim ersten gemeinsamen Workshop von Inria und DFKI, in dem die Forschungsteams Ideen und gemeinsame Projekte entwickelten. In MOVEON bündeln das Computer Vision Team „Magrit“ von Inria, und der DFKI-Forschungsbereich Augmented Vision ihre Kompetenzen auf dem Gebiet des Trackings in der Erweiterten Realität (AR). Während klassische visuelle Positionierungssysteme sich derzeit überwiegend auf die Rekonstruktion von Punktwol- ken konzentrieren, forschen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in MOVEON an einer neuen Generation von Tracking-Algorithmen, die geometrische Schlussfolgerun- gen auf hohem Niveau ermöglichen. Kombinierte Fähigkeiten in der Erweiterten Realität Die beiden Forschungsgruppen ergänzen sich: Magrit hat Arbeiten im Bereich 3D-Monitoring für AR durchgeführt und kürzlich Ergebnisse im Bereich Tracking erzielt, wobei das Konzept erkannter Objekte als Marker verwendet wurde. Das Augmented Vision-Team um Prof. Dr. Didier Stricker hat viel Erfahrung im Bereich der simultanen Lokalisierung und Kar- tierung (SLAM), der Rekonstruktion von Umgebungen und der Verfolgung von sich bewegenden Kameras in Echtzeit. Zuverlässigere und flexiblere Systeme MOVEON möchte sich die allgemeinen Fortschritte bei der Objekterkennung und beim Deep Learning zunutze machen. In der Praxis wird das Erkennen und Verstehen – basierend auf Deep Learning – von High-Level-Konzepten wie Fluchtpunk- ten oder Klassen von 3D-Objekten für die räumlich-zeitliche Verfolgung und für die Rekonstruktion von Umgebungen verwendet, wobei auch geometrische Schlussfolgerungen zum Einsatz kommen werden. „Im Gegensatz zu End-to-End-Systemen, die ein umfas- sendes Lernen erfordern und die Schwierigkeiten haben, die inhärenten Beschränkungen der perspektivischen Projekti- on oder der 3D-Modellierung in ihre Strukturen zu integrieren, wollen wir flexiblere Systeme m o c . e b o d a . k c o t s - g a u b i t s A © entwickeln, die den Bedarf an erneutem Lernen begrenzen, wenn es darum geht, mit neuen Umgebungen umzugehen. Diese Systeme werden leicht skalierbar sein und eine grö- ßere zeitliche Zuverlässigkeit aufweisen“, erklärt die Wis- senschaftlerin und Leiterin von Magrit, Marie-Odile Berger. „MOVEON wird den Stand der Technik im visionsbasierten, räumlich-zeitlichen Szenen- verständnis vorantreiben, indem es neuartige maschinelle Lernansätze mit geometrischem Schließen verbindet.“ Dr. Alain Pagani, DFKI-Projektleiter Weitere Informationen https://www.dfki.de/web/qualifizierung- vernetzung/deutsch-franzoesische-kooperation Kontakt Dr. Alain Pagani Forschungsbereich Erweiterte Realität alain.pagani@dfki.de +49 631 20575 3530
Leistungsstarke Quantencomputer könnten Aufgaben bewäl- tigen, die für ihre klassischen Pendants gar nicht oder nur in sehr großen Zeitspannen zu lösen sind. DIE AUTOINDUSTRIE m o c . e b o d a . k c o t s - P D © Quantencomputer könnten Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen auf ein neues Level heben. Die Entwicklung realer KI-Anwendungen für Quantenrechner steckt aber noch in den Kinderschuhen. Das Verbundprojekt Q(AI)2 bringt beide Ansätze nun anhand konkreter Anwendungsfälle in der Automobilindustrie zusammen. Künstliche Intelligenz ist eine der bedeutendsten Schlüssel- technologien in der Industrie, speziell in hochtechnisierten Branchen wie der Autoindustrie. Der Rechenaufwand für viele Anwendungen ist allerdings enorm, selbst moderne Super- computer benötigen teilweise mehrere Tage für bestimmte Aufgaben. Manche Probleme sind mit herkömmlichen Mit- teln gar nicht in realistischen Zeitspannen lösbar, weswe- gen große Hoffnungen auf der Nutzung von Quantencom- putern und Quantenannealern ruhen. Leider befinden sich diese Systeme noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Q(AI)2 nimmt auf diesem Gebiet eine Vorreiterrolle ein. Ko- ordiniert vom Forschungszentrum Jülich, wollen Forschende von DFKI, BMW Group, Mercedes-Benz AG, Volkswagen und Bosch gemeinsam erstmals eine breite Basis an quanten- beschleunigten KI-Algorithmen schaffen, die sowohl für die zur Verfügung stehende Hardware als auch für industrielle Fragestellungen optimiert sind. PROJEKTSTECKBRIEF Fördergeber Bundesministerium für Bildung und Partner Volumen Laufzeit Forschung (BMBF) • BMW AG • DFKI • Forschungszentrum Jülich GmbH • Mercedes-Benz AG • Robert Bosch GmbH • Volkswagen AG ca. 4 Millionen € 01. April 2021 – 31. März 2024 Im Teilvorhaben QAICO von Q(AI)2 erforscht das DFKI spe- ziell das Potenzial von Quanten-KI für die Lösung berech- nungsschwerer KI-Probleme der Aktionskoordination und Kooperation. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Anwendungs- szenarien wie die dynamische, flexible Fertigungsablaufpla- nung im Kontext von Industrie 4.0, die kollisionsfreie Navi- gation von selbstfahrenden Autos oder auch die Bildung von Koalitionen für eine optimale, kooperative Dienstleistung. Insbesondere wird untersucht, inwiefern für welche funktio- nalen Aspekte und Teilproblemlösungen der ausgewählten, klassischen Lösungsverfahren eine Adaption für das Quan- tenrechnen mittels geeigneter existierender und weiter- entwickelter Quantenalgorithmen in entsprechend hybride Quanten-KI-Verfahren theoretisch machbar und sinnvoll ist. Neben einer Simulation auf einem klassischen Rechner sollen in QAICO prototypisch implementierte Quanten-KI-Verfah- ren auf einem realen Quantenrechner ausgeführt werden. Verfahren und Daten werden in einer offenen Software-Bi- bliothek des Gesamtvorhabens Q(AI)2 zugänglich gemacht. Wie viele Qubits und welche Taktzeiten müssen die Systeme aufweisen, um einen echten „Quantenvorteil“ zu erzielen? Aussagekräftige Kennzahlen zu ermitteln, aus denen hervor- geht, ab wann sich Quantencomputer tatsächlich gewinn- bringend für industrielle Anwendungen einsetzen lassen, ist ein ebenfalls erklärtes Ziel von Q(AI)2. Aussichtsreiche An- sätze sollen unmittelbar in konkrete Vorentwicklungspro- jekte der beteiligten Unternehmen münden und können so z.B. deutschen Automobilherstellern entscheidende Wett- bewerbsvorteile verschaffen. Kontakt Priv.-Doz. Dr. Matthias Klusch Forschungsbereich Agenten und Simulierte Realität matthias.klusch@dfki.de +49 681 85775 5297 30 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I k c o t S e b o d A ©
31 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D m o c . e b o d a . k c o t s - e c r e fi o s t s a e b o n © MODELLIERUNG UND KÜNSTLICHE INTELLIGENZ Der Modellierungs-Workshop 2021 des Querschnittsfachausschusses Modellierung (QFAM) DDDeDeDeDer r rr MMoMoMooddddedededellllllllllliiieieieierurururungngngngss-s-WWoWo krk hshop 220200211 dddded s QQQuQ ererscschhhnhniittsffffa hchchauauaussssssss hhchchchchusuusu seees s MMMoMoModdddedededellllllllllliiieieieierururungngngg ((((((((QQQFQFQFQFQFAMAMAMAMAM)))))) der Gesellschaft für Informatik e. V. (GI) fand am 11. und 18. Juni unter dem Generalthema dedededer r r GeGeGeeseseseellllllllscscscschahahahaftftf ffürü Informatik e. V. (GI) fand am 11. und 18. JJununununiii ununununtettet r dem GeG neralthema „Modellierung und Künstliche Intelligenz“ statt. Ausgerichtet wurde der diesjährige Workshop von M„M dodelllilierung und Künstliche Intelligenz“ statt. Ausgerichtet wurde der diesjährige Workshop von Prof. Dr. Peter Fettke, stellvertretender Leiter des Instituts für Wirtschaftsinformatik (IWi) am DFKI. Prof. Dr. Peter Fettke, stellvertretender Leiter des Instituts für Wirtschaftsinformatik (IWi) am DFKI. Der Querschnittsfachausschuss Modellierung wurde 2003 gegründet, um die Modellierung von Software- bzw. Infor- mationssystemen fachgruppenübergreifend aus unterschied- lichen Blickwinkeln zu betrachten. Der Fachausschuss dient der formalen Strukturierung sowie der langfristigen Veran- kerung der Thematik innerhalb der Gesellschaft der Infor- matik e.V. Der QFAM organisiert jährliche Veranstaltungen, QFAM-Workshops und größere Modellierungstagungen. Im Vergleich zu gängigen wissenschaftlichen Tagungen wird der Teilnehmerkreis des Workshops bewusst klein gehal- ten, um fokussierte Diskussionen zu ermöglichen. Neben dem wissenschaftlichen Diskurs bietet der Workshop den Teilnehmenden die Möglichkeit, wertvolle Anregungen aus benachbarten Forschungsgebieten für die eigene Arbeit zu gewinnen. An der diesjährigen Online-Veranstaltung nahmen mehr als 40 QFAM-Mitglieder und Gäste teil. Gemäß der Tradition der Tagungsreihe repräsentieren die Teilnehmenden verschie- dene Teildisziplinen der Modellierung in der Informatik, klas- sischerweise Software-Technik, Datenbanken, Petri-Netze und Wirtschaftsinformatik. Dieses Jahr lag ein besonderes Augenmerk darauf, Fragen der Modellierung innerhalb der Prof. Dr. Antonio Krüger Geschäftsführer des DFKI und Leiter des Forschungsbereichs Kognitive Assistenzsysteme Vortragsthema: „Zukunft der KI“ Prof. Dr. Philipp Slusallek Geschäftsführender Direktor DFKI Saarbrücken und Leiter des For- schungsbereichs Agenten und simulierte Realität Vortragsthema: „Grafische Modellierung digitaler Realitäten“ I K F D / i a M n e g r ü J © ©Jürgen Mai / DFKI Fachdisziplin der Künstlichen Intelligenz zu diskutieren. Zen- traler Bestandteil der Veranstaltung waren vier Gastvorträge, die sowohl während als auch noch nach der Veranstaltung zu spannenden Diskussionen führten. Das Institut für Wirtschafsinformatik bedankt sich bei allen Referenten und Teilnehmenden für den interessanten Work- shop und den intensiven Austausch, der die Veranstaltung auch im virtuellen Format zu einem vollen Erfolg werden ließ. Einen Zugriff auf die Tagungsunterlagen kann auf Anfrage gerne ermöglicht werden. Ein herzliches Dankschön auch an die hervorragende Organisation von Lea Mayer, Martin Scheid und alle weiteren Beteiligten. Weitere Informationen https://qfam.gi.de Kontakt Prof. Dr. Peter Fettke Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) peter.fettke@dfki.de +49 681 85775 5142 Prof. Dr. Jörg Siekmann Co-Founder des DFKI, Senior Professor und Koordinator der Digitalen Lehre an der UdS Vortragsthema: „Geschichte der KI“ Prof. Dr. Jörg Homann Leiter des Forschungsbereichs Foundations of Artificial Intelligence an der Universität des Saarlandes (UdS) Vortragsthema: „Automatisches Planen“ ©Philipp Zapf-Schramm / SIC
32 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I EVAREST – Standard für die Datenökosysteme in der Lebensmittel- produktion spezifiziert Ziel des Forschungsprojekts EVAREST ist die Erzeugung und Verwertung von Datenproduk- ten in der Lebensmittelproduk- tion durch Smart Services. Daten werden als Wirt- schaftsgut betrachtet und neue Geschäftsmodelle für Lebensmittelproduzenten erschlossen. Auf Basis einer über Herstellergrenzen hinweg angelegten offenen, technischen Datenplattform wird der rechtskonfor- me Handel von Daten und Algorithmen ermöglicht. Ein Standard für die Geschäftsmodellentwicklung für Datenökosysteme in der Lebensmittelprodukti- on wurde nun im Rahmen der DIN SPEC 91452 spezi- fiziert. Eine DIN SPEC ist ein Standarddokument, das unter Leitung des Deutschen Instituts für Normung e. V. (DIN) erarbeitet wird. Die DIN SPEC 91452 beinhaltet ein Vorgehensmodell, das heißt eine Anleitung zur Analyse, Gestaltung, Im- plementierung und Skalierung von Geschäftsmodellen für Datenökosysteme in der Lebensmittelproduktion. Es beschreibt die notwendigen Schritte zur Ökosys- temanalyse und -konzeptionierung, zur Entwicklung von Anwendungsfällen sowie zur Durchführung von Anforderungsanalysen. Außerdem behandelt es Vor- gehensweisen zur Architekturentwicklung, zur Spezi- fikation von Governance und Regularien, zur Markt- einführung sowie zu einzusetzenden Ressourcen und Performance Measurement. Neben einer Anleitung zur Entwicklung von Geschäfts- modellen im Ökosystem der Lebensmittelproduktion umfasst die DIN SPEC 91452 auch einen Methoden- baukasten zur wissenschaftlich-methodischen Un- terstützung der Anwendung. Die DIN SPEC 91452 ist unter www.beuth.de bestellbar. Die Veröffentlichung ist für Januar 2022 geplant. Weitere Informationen www.evarest.de Kontakt Hannah Stein Forschungsbereich Smart Service Engineering hannah.stein@dfki.de +49 681 85775 5270 SmartFactory-KL baut Shared Production auf Im September 2021 stellte die SmartFactory Kaiserslau- tern ihre drei Shared Production-Standorte vor. „Mit Industrie 4.0 haben wir die starren Produktionslinien aufgebrochen, um flexibler zu sein. Nun vernetzen wir Maschinenfähigkeiten über die Werksgrenzen hinaus, auf die Unter- nehmen zukünftig über eine Art digitalen Marktplatz zugreifen können.“ Prof. Martin Ruskowski, Leiter DFKI-Forschungs- bereich Innovative Fabriksysteme. L K - y r o t c a F t r a m S / l l e S . A © Beispielprodukt: LKW Produziert werden individuell konfigurierbare LKW aus Noppensteinen: Führerhaus, Anhängeraufbau, Fahr- werke. Das Labor am Lehrstuhl Werkzeugmaschinen und Steuerungen (WSKL) der TU Kaiserslautern über- nimmt die Rolle einer Auftragsfertigung. Hier werden Anhängeraufbauten in Tankform gefräst. Die Beson- derheit: drei Maschinen verfügen über den Skill ‚Frä- sen‘, bieten aber verschiedene Qualitäten. Die Skills arbeiten als autonome Agenten zusammen: Sie han- deln selbstständig untereinander aus, wer das Produkt optimal fertigen kann. Skillbasierte Produktion Mit dem Aufbau eines modularen Moduls hat sich das Labor des DFKI-Forschungsbereichs Innovative Fab- riksysteme im Forschungsprojekt DIMOFAC eine Zu- satzaufgabe gestellt. Das Modul soll über die Skills 3D-Druck, Recycling von Fehldrucken und überflüssi- gem Material, sowie Montage und Demontage verfü- gen. Im SmartFactory-KL Labor wird der Production Level 4 – Demonstrator erweitert und zu einer Produk- tionsinsel für eine LKW-Baugruppe umgebaut. Zusätz- lich wurden zwei Handarbeitsplätze integriert, um die Variabilität zu erhöhen. Weitere Informationen www.smartfactory.de https://youtu.be/qJ2k_hSayI8 Kontakt Dr. Ingo Herbst Leiter Kommunikation und Pressesprecher SmartFactoryKL info@smartfactory.de +49 631 20575 3406
DFKI KOORDINIERT DFKI KOORDINIERT PROJEKT „OPEN6GHUB“ PROJEKT „OPEN6GHUB“ 33 I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D Zuverlässige und hochperformante Kommunikationsnetz- werke sind ein Innovationsbeschleuniger der digitalen Ge- sellschaft. Um die digitale Zukunft effektiv und unseren Vorstellungen entsprechend gestalten zu können, ist es für Deutschland und Europa wichtig, technologisch souverän zu sein. Deshalb fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) das Projekt Open6GHub in den nächsten vier Jahren mit rund 68 Millionen Euro. Das Projektkonsor- tium aus 17 Partnern wird an der Entwicklung und Umset- zung intelligenter Kommunikationsnetze und der nächsten Mobilfunkgeneration 6G arbeiten. Open6GHub wird vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz koordiniert. „Der Open6GHub designt ein ganzheitliches 6G-System, das ressourcenschonend und energieezient arbeiten, den Schutz persön- licher Daten gewährleisten und eine hohe Verfügbarkeit der Netze sicherstellen soll. 6G wird als Infrastruktur für zukünftige mobile und hochsichere Anwendungen dienen, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen basieren.“ Prof. Hans Schotten, Forschungsbereichsleiter Intelligente Netze, Leiter des Fachgebiets Funk- kommunikation und Navigation an der Techni- schen Universität Kaiserslautern (TUK), Koordinator des Projekts Weitere Informationen www.dfki.de/web/news/open6ghub- foerderung-bmbf Kontakt Prof. Dr.-Ing. Hans Dieter Schotten Leiter Forschungsbereich Intelligente Netze hans_dieter.schotten@dfki.de +49 631 20575 3000 Das Konsortium betrachtet schwerpunktmäßig Anwen- dungsfelder mit sehr hohen Anforderungen an Qualität und Sicherheit der Kommunikationstechnik: Hochvernetzte Pro- duktion, zukünftige Mobilitätsszenarien, neue Lernwelten, personalisierte Medizin und vor allem die Interaktion des Menschen mit einer Vielzahl autonomer Fahrzeuge und Ge- räte sind Beispiele für eine Welt ab dem Jahr 2030, die durch 6G geprägt sein wird. Technologisch ist der Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung der Kommunikationsnetze und die Unterstützung von mo- bilen KI-basierten Diensten ein Schwerpunkt. Die Wider- standsfähigkeit der Kommunikationsnetze gegen interne und externe Störeinflüsse (Netzresilienz), der Schutz privater Daten und die automatisierte Unterstützung sich ändernder Netztopologien sind weitere Arbeitsgebiete, mit denen sich das Konsortium beschäftigt. Der Open6GHub wird die entwickelten Experimentaleinrich- tungen als offene Labore auch Dritten zur Verfügung stellen. Hans Schotten in den Rat für technologi- sche Souveränität des Bundesforschungs- ministeriums berufen Der Rat mit Expertinnen und Experten aus Wissen- schaft, Wirtschaft und Gesellschaft unterstützt das BMBF dabei, Technologie- felder mit langfristiger stra- tegischer Bedeutung für die technologische Souveränität Deutschlands und Europas zu identifizieren und zu stärken. In seiner Forschung befasst sich Schotten unter ande- rem mit Mobilfunktechni- ken und Funkkommunika- tion. Dazu zählen etwa die nächsten Generationen des Mobilfunkstandards 5G und 6G, welche z.B. für die in- dustrielle Produktion, für die Landwirtschaft oder auch für das autonome Fahren von Bedeutung sind. Prof. Dr. Hans Schotten m o c . e b o d a . k c o t s - o n N l E o c N i i © m o c . e b o d a . k c o t s - r a b r a b e e r a ©
34 D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I m o c . e b o d a . k c o t s - 1 6 d n e t s e W © KI IM KMU DAS REGIONALE ZUKUNFTSZENTRUM FÜR Welche Potenziale haben KI-Technologien für kleine und mittlere Unternehmen? Lassen sie sich auch in einer manuell geprägten Produktion sinnvoll und gewinnbringend einsetzen? Lohnt sich die Digitalisierung administrativer Prozesse, wenn damit Investitionen in die IT-Infrastruktur verbunden sind? Für Mittelständler stellen sich viele Fragen nach der Skalierbarkeit, den Kosten oder einfach den Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im Betrieb. Das Regionale Zukunftszentrum für KI und digitale Transformation (RZzKI) Saarland – Rheinland-Pfalz unterstützt KMUs in beiden Bundesländern bei der digitalen Transformation. Das RZzKI entwickelt einen ganzheitlichen Ansatz zur Um- setzung der digitalen Transformation in kleinen und mitt- leren Unternehmen. Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt dabei auf der Gestaltung und Handhabung menschzent- rierter KI-Systeme. Zu dem regionalen multidisziplinären Konsortium, das mit der Umsetzung betraut ist, gehören: Die Beratungsstelle für sozialverträgliche Technologiege- staltung der Arbeitskammer des Saarlandes (AK/BEST), das DFKI, das Festo Lernzentrum Saar (FLZ), das Institut für Technologie und Arbeit (ITA), die TBS Rheinland-Pfalz (TBS), die Technologie-Initiative SmartFactory-KL (SF) und das Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik (ZeMA). Projektträger ist die Gesellschaft für soziale Unter- nehmensberatung mbH, Berlin. Gefördert wird das RZzKI vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS). „Das RZzKI Saarland und Rheinland-Pfalz schließt eine wichtige Lücke bei den Bemü- hungen, die Digitalisierung der KMUs und den Einsatz von KI voranzutreiben, indem es sich auf die Bedürfnisse der Mitarbeitenden fokussiert und somit die Unternehmen stärkt“, so Prof. Dr. Antonio Krüger, DFKI-CEO und Leiter des Forschungsbereichs Ko- gnitive Assistenzsysteme. vielfältigen Aspekten der Digitalisierung für unterschied- liche Zielgruppen wie Management, Fachkräfte oder Ar- beitnehmervertretung ergänzt werden kann. Das The- menspektrum reicht von der Einführung und Anwendung von KI im KMU-Umfeld bis hin zur Unterstützung bei der konkreten Erprobung. DFKI als Content-Partner Das DFKI ist mit den Forschungsbereichen Kognitive Assis- tenzsysteme und Smarte Daten & Wissensdienste beteiligt und bringt seine Expertise in den Bereichen Wissenstrans- fer, Vernetzung und bei der Gestaltung und inhaltlichen Ausarbeitung der Lehrangebote eines KI-Einführungsmo- duls für KMU ein. Zu den Kernthemen für den Mittelstand gehören personalisierte multimodale Mensch-Technik-In- teraktion oder die Erschließung werthaltiger Informatio- nen aus großen Datenquellen. Zurzeit sucht das Projekt nach Betrieben, in denen die Konzepte zur Einführung von KI und Digitalisierung erprobt werden können. Hierzu werden sowohl die Einstiegsbera- tung als auch die ersten fünf Beratertage kostenfrei an- geboten. Bei Interesse kann über info@rzzki.de Kontakt aufgenommen werden. Für KMUs in diesen beiden Bundesländern bietet das RZzKI eine Lotsenberatung als Einstiegspunkt an, die durch darauf aufbauende innovative Lehr- und Lernmodule zu Weitere Informationen www.rzzki.de Kontakt und Konsortialleitung Dr. Frederic Raber frederic.raber@dfki.de +49 681 85775 5008 Dr. Anselm Blocher anselm.blocher@dfki.de +49 681 85775 5262
t a v i r p © PORTRAIT Interview mit Dr. Anselm Blocher Als Projektleiter und -manager koordiniert Anselm Blocher die deutsch-französische Zusammenarbeit, z.B. mit dem Informatik- institut Inria, und die Rolle des DFKI im Netzwerk der Nationalen Kompetenzzentren für Forschung zu Künstlicher Intelligenz. Im Forschungsbereich Kognitive Assistenzsysteme ist er Teil des Managements. 35 T I A R T R O P - R E T I E B R A T I M I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D Welche Anwendungspotenziale prägen Ihre Forschungsarbeiten? Schon immer im weitesten Sinne Mensch-Technik-Interaktion, zu Beginn ging es um „Hörermodellierung“ und räumliche Relationen in ressourcenadaptiven kognitiven Prozessen, heute liegt der Fokus auf Industrie 4.0 und partizipativer digitaler Transformation. Seit wann befassen Sie sich mit Künstlicher Intelligenz und wie haben sich die KI-Verfahren seitdem entwickelt? Mein erster ernsthafter Kontakt mit KI war Ende der 1980er Jahre in einem Fortgeschrittenenpraktikum am Lehrstuhl von Prof. Dr. Wolfgang Wahlster an der Universität des Saarlandes. Was sind die heutigen Herausforderungen und Chancen für KI-Systeme? KI-Systeme werden immer wieder als eierlegende Wollmilchsau betrachtet – und häufig, unseriös, auch so angeboten, gerade im Industrie 4.0-Kontext: „Kaufen Sie eine KI und Ihr Problem löst sich wie von selbst.“ Dieser falsche Eindruck einer allmächtigen Künstlichen Intelligenz schürt Ängste auf vielen Gebieten. Das Verständnis, dass hinter all dem ein- fach – intelligent designte – Algorithmen stehen, wird nicht gefördert. Was ist Ihre Lieblingsbeschäftigung neben Ihrer Arbeit als Forscher? Comics, hauptsächlich frankobelgische und andere europäische, lesen, Primär- und Sekundärliteratur, übersetzen, Artikel veröffentlichen und – sammeln, sammeln, sammeln! Sehen Sie Parallelen zu Ihrer beruflichen Arbeit? In beiden Welten spielen Syntax und Semantik eine herausragende Rolle. Die integrierte Interpretation und Disam- biguierung von Wort und Bild beim Lesen von Comics ähnelt z.B. Antizipationsrückkopplungsschleifen bei der Hörer- modellierung oder auch der multimodalen Interaktion, wie wir sie im Forschungsprojekt SmartKom etabliert haben. Quellenstudium und das Wissen um den State of the Art sind bei allen Forschungsarbeiten immer das A und O zum Verständnis von Entwicklungen und Zusammenhängen. An welchen Projekten arbeiten Sie zurzeit? Gemeinsam mit meinem Kollegen Dr. Frederic Raber bilde ich die Konsortialleitung des regionalen Zukunftszentrums Künstliche Intelligenz Saarland und Rheinland-Pfalz (RZzKI), das KMUs und insbesondere deren Beschäftigte bei der modellhaften und partizipativen Erprobung von neuen Technologien für die betriebliche Praxis, wie eben KI, unter- stützt. Seit mehreren Jahren bin ich schon für die Beteiligung des DFKI am Zentrum für innovative Produktionstechno- logien (Power4Production) zuständig und vertrete das DFKI in unserer Zusammenarbeit mit ZF Friedrichshafen AG in deren I4.0-Koordinationsteam. In GISplus schließlich wollen wir Start-Ups mit KI vertraut machen und helfen, Grün- dungen – auch aus dem DFKI heraus – zu initiieren. Kontakt Dr. Anselm Blocher Forschungsbereich Kognitive Assistenzsysteme anselm.blocher@dfki.de +49 681 85775 5262
Professor Drechsler für herausragende Promotionsbetreuung ausgezeichnet Dr. Stefan Stiene ist Professor an der Hochschule Osnabrück Der Leiter des DFKI-Forschungsbereichs Cyber-Physical Systems und der AG Rechnerarchitektur an der Universität Bremen erhielt einen der beiden ersten Preise für heraus- ragende Promotionsbetreuungen der Universität Bremen. „Der Fokus lag immer auf der Weiterentwicklung durch Freiräume zur selbstständigen Arbeit und Entfaltung sowie auf der Motivation zur Lehrtätigkeit und wissenschaftlichen Vernetzung“, so sein ehemaliger Promovend Dr. Kenneth Schmitz in seiner Laudatio. Die Auszeichnung ist verbunden mit einem Preisgeld in Höhe von 2.000 Euro zur Förderung von Promovierenden, das der Alumni-Verein der Universität Bremen gestiftet hat. Der stellvertretende Lei- ter des DFKI-Forschungs- bereichs Planbasierte Robotersteuerung, star- tete am 1. September 2021 die Professur „In- telligente Agrarsyste- me“ an der Hochschule Osnabrück. Nach über zehn Jahren am DFKI wird er in der neuen Position in seinem Kern- anwendungsgebiet weiter forschen und sich auf die Lehre konzentrieren. Er leitet weiter- hin das Großprojekt Agri-Gaia und bleibt dem DFKI als Co-Leiter des Kompetenzzentrums Smart Agriculture Technologies erhalten. Best Paper Award der ICSOFT für Melvin Chelli und Torsten Spieldenner Bei der 16. International Conference on Soft- ware Technologies (ICSOFT 2021) erhielten Melvin Chelli und Torsten Spieldenner vom DFKI-Forschungsbereich Agenten und Simu- lierte Realität den Best Paper Award für ihren Beitrag „Linked Data as Stigmergic Medium for Decentralized Coordination”. Die beiden Preisträger sind Teil des Teams „Distributed and Web-based Systems“ am DFKI. 36 K O M P A K T D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I t k a p m o K Herausragende Promotionsbetreuung: l.-r. Preisträger Prof. Rolf Drechsler, Konrektorin Jutta Günther, Preisträger Heiko Pleines. Foto: Philipp Batelka / Universität Bremen. Professor Dr. Oliver Zielinski für drei Jahre ins Kuratorium des Alfred-Wegener-Instituts berufen Der Oldenburger Meeresphysiker ist wissenschaftlicher Direktor und Leiter des Forschungsbereichs Marine Perception im DFKI-Labor Niedersachsen sowie Leiter des Kompetenzzentrums KI für Umwelt und Nachhaltigkeit, kurz DFKI4planet. Die Berufung als Persönlichkeit aus der Wissenschaft sei nicht nur auf sein Profil als Meeresforscher zurückzuführen, sagt Zielins- ki, „sondern ganz klar auf meine Arbeit im DFKI, wo wir Umweltforschung mit intelligenten Technologien verbinden“. Zielinski leitet ebenfalls das Zentrum für Marine Sensorik (ZfMarS) am Institut für Chemie und Biologie des Meeres (ICBM) der Universität Oldenburg. Das Alfred-Wegener-Ins- titut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung (AWI) koordi- niert die deutsche Polarforschung, erforscht aber auch die Nordsee und ihre deutschen Küstenregionen. Der Oldenburger Meeresphysiker Prof. Oliver Zielinski gehört zu den Mitgliedern des AWI Kuratoriums.
37 T K A P M O K I K F D 1 2 0 2 / 2 S W E N I K F D Professor Drechsler zum Senior Member der ACM ernannt Die Association for Computing Machinery (ACM) hat Prof. Dr. Rolf Drechsler, Leiter des DFKI-Forschungsbereichs Cyber-Phsical Systems, zum Senior Member ernannt. Damit werden ACM-Mitglieder mit mindestens zehn Jahren Berufserfahrung und mindestens fünf Jahren professioneller Mitgliedschaft in den vergangenen zehn Jahren, die sich zudem auf dem Gebiet der technischen Lösungen verdient gemacht haben, ausgezeichnet. Die ACM ist die welweit größte Com- putergesellschaft und zählt mehr als 100.000 Mitglieder. Sie bringt Lehrende, Forschende und Fachleute aus der Informatik zusammen, um den Dialog anzuregen, Ressourcen zu teilen und die Herausforderungen des Fachgebiets anzugehen. Foto: Lisa Jungmann/Universität Bremen Professor Kirchner ist Mitglied im Gemeinsamen Ausschuss zum Umgang mit sicherheitsrelevanter Forschung von DFG und Leopoldina Seit April 2021 ist der Leiter des DFKI- Forschungsbereichs Robotics Innova- tion Center Mitglied des Ausschusses der Deutschen Forschungsgemein- schaft (DFG) und der Nationalen Aka- demie der Wissenschaften Leopoldina. Dieser setzt sich aus Wissenschaftle- rinnen und Wissenschaftlern verschie- dener Fachgebiete und Einrichtungen zusammen und wurde 2015 gegründet, um das Bewusstsein für sicherheitsrele- vante Aspekte der Forschung, den verantwortungsvollen Umgang damit und die diesbezügliche Selbstregulierung der Wissenschaften nachhaltig zu stärken. Vorsitzende des Ausschusses sind Prof. Dr. Thomas Lengau- er vom Max-Planck-Institut für Informatik in Saarbrücken (Vertreter des Leopoldina-Präsidiums) und Prof. Britta Sieg- mund von der Charité Universitätsmedizin Berlin (Vertre- terin des DFG-Präsidiums). Richard Membarth erhält Ruf auf neue Forschungsprofessur an der Technischen Hochschule Ingolstadt (THI) Zum Sommersemester 2021 hat Prof. Dr.-Ing. Richard Mem- barth die Forschungsprofessur für Systems on Chip und KI im Edge Computing an der Fakultät Elektro- und Informa- tionstechnik übernommen. Diese ist eine von 20 Professuren des von der High- tech Agenda Bayern geförderten KI-Mobilitätsknotens „AImotion“ und dem Anwendungscluster autonomes Fahren. Kernauftrag ist die Entwicklung zukunftsfähiger Mobilitätsökosysteme mithilfe von KI sowie das Erforschen und Etablieren neuer KI-Methoden. Die Ergebnisse sollen aus der Grundlagenforschung in den Anwendungsclustern autonomes Fahren, Unbemanntes Fliegen und Digitale Produktion zum Einsatz kommen, in dem die Forscher einen Testansatz für die Prozessor- verifikation vorstellen. Mehr Sicherheit in der Computer Vision: Best Paper Award beim LXCV Workshop auf der CVPR 2021 Konferenz für Dr. Matias Valdenegro Die meisten Computer-Vision-Modelle basieren auf KI, insbesondere auf künstlichen neuronalen Netzen. Die Ausgaben dieser Modelle sind jedoch nicht immer nachvollziehbar und geben keine Hinweise auf eventuelle Unsicherheiten in den Berechnungen. In seinem Paper „I Find Your Lack of Uncertainty in Computer Vision Disturbing“ macht Dr. Matias Valde- negro vom DFKI-Forschungsbereich Robotics Innovation Center auf dieses Sicherheitsproblem aufmerksam. Die LatinX-Workshop-Reihe dient der Förderung und Sichtbarmachung der Arbeit lateinamerikani- scher Forschender, die bisher in der Machine Learning- und Computer Vision-Community unterrepräsentiert sind.
38 D F K I P R O F I L D F K I N e w s 2 / 2 0 2 1 D F K I Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 als gemeinnützige Public Private Partnership (PPP) gegründet. Es unterhält Standorte in Kaiserslautern, Saarbrücken, Bremen, ein Projektbüro in Berlin, ein Labor in Niedersachsen und Außenstellen in Lübeck, St. Wendel und Trier. Das DFKI ist auf dem Ge- biet innovativer Softwaretechnologien auf der Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz die führende wirtschaftsnahe Forschungsein- richtung Deutschlands. In 25 Forschungsbereichen, neun Kompetenzzentren und acht Living Labs werden ausgehend von anwendungsorientierter Grundlagenfor- schung Produktfunktionen, Prototypen und patentfähige Lösungen im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie ent- wickelt. Die Finanzierung erfolgt über Zuwendungen öffentlicher För- dermittelgeber wie der Europäischen Union, dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), dem Bundesministerium für Wirt- schaft und Energie (BMWi), den Bundesländern und der Deutschen For- schungsgemeinschaft (DFG) sowie durch Entwicklungsaufträge aus der Industrie. Der Fortschritt öffentlich geförderter Projekte wird zweimal jährlich durch ein internationales Expertengremium (Wissenschaftli- cher Beirat) überprüft. Neben den Bundesländern Rheinland-Pfalz, Saarland und Bremen sind im DFKI-Aufsichtsrat zahlreiche namhafte deutsche und internationale Hochtechnologie-Unternehmen aus einem breiten Branchenspektrum vertreten. Das erfolgreiche DFKI-Modell einer gemeinnützigen Public Private Partnership gilt national und international als zukunftsweisen- de Struktur im Bereich der Spitzenforschung. Das DFKI engagiert sich in zahlreichen Gremien für den Wissenschafts- und Technologiestandort Deutschland und genießt weit über Deutsch- land hinaus hohes Ansehen in der Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses. Derzeit arbeiten etwa 800 hochqualifizierte Angestellte aus Wissenschaft und Verwaltung und rund 560 Studierende aus über 65 Nationen an über 400 Forschungsprojekten. Das DFKI dient als Kar- rieresprungbrett jungen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern in Führungspositionen in der Industrie oder in die Selbstständigkeit durch Ausgründung von Unternehmen. Mehr als 160 Mitarbeiterinnen und Mitar- beiter wurden im Laufe der Jahre als Professorinnen und Professoren auf Lehrstühle an Universitäten und Hochschulen im In- und Ausland berufen. Weitere Informationen www.dfki.de Kontakt Reinhard Karger, M.A. Unternehmenssprecher Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH Saarland Informatics Campus D3 2, 66123 Saarbrücken reinhard.karger@dfki.de +49 681 85775 5253 Gründung 1988, Gemeinnützige GmbH (Public Private Partnership) Geschäftsführung Prof. Dr. Antonio Krüger Helmut Ditzer Aufsichtsrat Dr.-Ing. Gabriël Clemens, VSE AG (Vorsitzender) Dr. Susanne Reichrath, Beauftragte des Minister- präsidenten des Saarlandes für Hochschulen, Wissenschaft und Technologie (Stellvertreterin) Gesellschafter Accenture, Airbus Group, Bilfinger SE, BMW AG, Cerence GmbH, CLAAS KGaA mbH, Daimler AG, Deutsche Börse AG, Deutsche Messe AG, Deutsche Telekom AG, Empolis Information Management GmbH, Fraunhofer Gesellschaft e.V., Google Inc., HARTING AG & Co. KG, Intel Corporation, John Deere GmbH & Co. KG, KIBG GmbH, Microsoft Deutsch- land GmbH, Münchener Rückver- sicherungs-Gesellschaft Aktien- gesellschaft in München, NVIDIA GmbH, RICOH Company Ltd., Robert Bosch GmbH, ROSEN Swiss AG, SAP SE, Sartorius Ventures GmbH, Schwarz-Gruppe,Software AG, Technische Universität Kaiserslautern, Universität Bremen, Universität des Saarlandes, Volkswagen AG, VSE AG, ZF Friedrichshafen AG Internationaler Wissen- schaftlicher Beirat Halbjährliche Evaluierung öffent- lich geförderter Projekte: Prof. Dr. Andreas Butz, Ludwig-Maximilians-Universität, München (Vorsitzender) Kennzahlen 2020 Finanzvolumen: ca. 64,6 Mio. Euro Hauptberufliche Mitarbeiter: 800 Studentische Mitarbeiter: 560
Intelligente Lösungen für die Wissensgesellschaft Standort Bremen Prof. Dr. Rolf Drechsler Cyber-Physical Systems Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner Robotics Innovation Center Lübeck Oldenburg Bremen Osnabrück Labor Niedersachsen Osnabrück Prof. Dr. Joachim Hertzberg Planbasierte Robotersteuerung Prof. Dr. Oliver Thomas Smart Enterprise Engineering Oldenburg Prof. Dr. Daniel Sonntag Interaktives Maschinelles Lernen Prof. Dr. Oliver Zielinski Marine Perception Kaiserslautern Saarbrücken Standort Saarbrücken Prof. Dr. Josef van Genabith Sprachtechnologie und Multilingualität Prof. Dr. Jana Koehler Algorithmic Business and Production Prof. Dr. Antonio Krüger Kognitive Assistenzsysteme Prof. Dr. Peter Loos Institut für Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Wolfgang Maaß Smart Service Engineering Prof. Dr. Philipp Slusallek Agenten und Simulierte Realität Außenstelle Lübeck Prof. Dr. Heinz Handels KI in der medizinischen Bildverarbeitung Prof. Dr. Alfred Mertins KI in der biomedizinischen Signalverarbeitung Prof. Dr. Ralf Möller Stochastische Relationale KI im Gesundheitswesen Berlin Projektbüro Berlin Prof. Dr. Gesche Joost Interaktive Textilien Prof. Dr. Volker Markl Intelligente Analytik für Massendaten Prof. Dr. Sebastian Möller Speech and Language Technology Prof. Dr. Niels Pinkwart Educational Technology Lab Standort Kaiserslautern Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel Smarte Daten & Wissensdienste Prof. Dr. Paul Lukowicz Eingebettete Intelligenz Prof. Dr. Martin Ruskowski Innovative Fabriksysteme Prof. Dr. Hans Schotten Intelligente Netze Prof. Dr. Didier Stricker Erweiterte Realität Prof. Dr. Sebastian Vollmer Data Science und ihre Anwendungen k k i i p p e e e r r FF ©©©© y y z ee e e e e e t t c c c c c e e e e e e v v v / / / / s s s s t t t t r r r r a y r r a H © Living Labs Innovative Technologien in durchgängigen Anwendungs- szenarien testen, evaluieren und demonstrieren Advanced Driver Assistance Systems Living Lab, Bremen Ambient Assisted Living Lab, Immersive Quantified Learning Lab (IQL), Innovative Retail Lab, Robotics Exploration Lab, Smart City Living Lab, SmartFactory-KL, Smart Oce Space Living Lab Kompetenzzentren Forschungsaktivitäten bündeln und koordinieren Ambient Assisted Living, Autonomes Fahren, Deep Learning, Emergency Response and Recovery Management, KI für Umwelt und Nachhaltigkeit, Semantisches Web, Sichere Systeme, Smart Agriculture Technologies, Wearable AI
KI FÜR DEN MENSCHEN Industrie 4.0, Digitale Zwillinge, Semantische Produktgedächtnisse • Smart Data – Intelli- gente Analytik für Massendaten • Wearable Computing und Interaktive Textilien • Deep Learning und Maschinelles Lernen • Wissensdienste und Dokumentanalyse • Softbots, Digitale Assistenten und Chatbots • Educational Technologies • Verifikation und Evaluation sicherheitskritischer Anwendungen • Kognitive Sozialsimulation • Informationsextrakti- on und Intelligentes Webretrieval • Multi-Agentensysteme • Erfahrungsbasierte Lernende Systeme • Visual Computing und Augmented Vision • Mobile und kollaborative Roboter- systeme • Multimodale Benutzerschnittstellen und Autonome Systeme • Einkaufsassistenz und intelligente Logistik • Sichere kognitive Systeme und intelligente Sicherheitslösungen • Ambient Intelligence und Assisted Living • Fahrerassistenzsysteme und Autonomes Fahren • Cyber-Physische Systeme • Multilinguale Technologien und Sprachver- stehen • Geschäftsprozessmanagement und Smart Services • Affective Computing • KI in Medizin und Gesundheitswesen Standort Kaiserslautern Trippstadter Straße 122 D-67663 Kaiserslautern +49 631 20575 0 Standort Saarbrücken Saarland Informatics Campus D3 2 D-66123 Saarbrücken +49 681 85775 0 Standort Bremen Robert-Hooke-Straße 1 D-28359 Bremen +49 421 17845 0 Labor Niedersachsen Berghoffstraße 11 D-49090 Osnabrück +49 541 386050 0 www.dfki.de info@dfki.de