Aktuelles
Applied Machine Intelligence
Special Interest Group des Promotionszentrums Angewandte Informatik (PZAI)
Das Promotionszentrum Angewandte Informatik (PZAI) vereint mehr als 100 Promovierende aus vier Hochschulen für Angewandte Wissenschaften in Hessen und fördert interdisziplinäre Forschung in innovativen Bereichen der Angewandten Informatik. Innerhalb der Special Interest Group (SIG) Applied Machine Intelligence befassen sich die Forschenden mit einem breiten Spektrum an Themen der Künstlichen Intelligenz — von Maschinellem Lernen und Computer Vision bis hin zu Digitalen Zwillingen und Robotik. Im Mittelpunkt stehen dabei robuste Methoden sowie deren praxisnahe Umsetzung in realen Anwendungsszenarien.
KI-Forschung zur Bewältigung gesellschaftlicher Herausforderungen
Am PZAI vertreten wir die Überzeugung, dass Künstliche Intelligenz einen konkreten Mehrwert für die Gesellschaft schaffen kann. Unsere Projekte adressieren komplexe Herausforderungen in den Bereichen Naturschutz, Gesundheitswesen, Produktion und weiteren Anwendungsfeldern. Dabei verbinden wir ausgewiesene Forschungsstärke mit gesellschaftlicher Relevanz.
Beispiele für Applied Machine Intelligence in der Praxis
Biodiversität und Naturschutz
Verlässliche Daten sind eine wesentliche Grundlage für wirksame Naturschutzstrategien. Ein Promotionsvorhaben befasst sich mit der Erforschung und dem Schutz gefährdeter Tierarten. In Kooperation mit Forschungspartnern in Europa und Afrika werden Computer-Vision-Verfahren eingesetzt, um Populationsschätzungen zu erstellen und Werkzeuge zur systematischen Erfassung und Überwachung von Tierbeständen zu entwickeln. Dieser Ansatz schafft die Grundlage für fundierte wissenschaftliche Bewertungen und unterstützt Ökologinnen und Ökologen dabei, gezielte Maßnahmen zur Eindämmung des weltweiten Biodiversitätsverlusts zu entwickeln und umzusetzen.
Industrielle KI und Produktionsoptimierung
Smart Manufacturing
Ein Promotionsprojekt wird in Zusammenarbeit mit einem weltweit führenden Unternehmen im Bereich der Industrierobotik durchgeführt und zielt auf die Entwicklung von KI-Methoden zur frühzeitigen Erkennung von Fehlern in Maschinen und Produktionsprozessen ab. Dabei werden komplexe Produktionsumgebungen, heterogene Anlagenstrukturen und Protokolle sowie begrenzte Rechenkapazitäten und Datenübertragungsraten berücksichtigt. Die enge Kooperation mit dem Industriepartner stellt sicher, dass die entwickelten Lösungen praxisnah, skalierbar und für den Einsatz unter realen Bedingungen geeignet sind.
Produktion von Vliesstoffen
Ein weiteres Projekt widmet sich der optimierten Herstellung von Vliesstoffen, die unter anderem in medizinischen Masken, Automobilfiltern und Hygieneprodukten eingesetzt werden. Die Doktorandin verbindet anwendungsspezifische Expertise mit Methoden des Informed Machine Learning, digitalen Zwillingen sowie simulierten und realen Produktionsdaten, um jeden Schritt des Herstellungsprozesses detailliert zu modellieren. Die so gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es Herstellern, die Produktqualität zu verbessern, Ausschuss zu reduzieren und die steigende Nachfrage nach Vliesstoffen effizient zu bedienen.
KI im Bereich psychische Gesundheit
Die zunehmenden Herausforderungen im Bereich der psychischen Gesundheit belasten Gesundheitssysteme weltweit. In enger Zusammenarbeit mit Psychotherapeutinnen und Psychotherapeuten aus mehreren Kliniken entwickelt eine Doktorandin KI-basierte Verfahren, um den Verlauf von Therapien auszuwerten und sowohl Patientinnen und Patienten als auch Therapeutinnen und Therapeuten praxisnahe Handlungsempfehlungen zu liefern. Auf diese Weise leistet die Arbeit einen Beitrag zu einer effizienteren, individuell zugeschnittenen Versorgung und hilft, dem Mangel an qualifizierten Fachkräften im Bereich psychischen Gesundheit entgegenzuwirken.
Beitrag zu den Nachhaltigkeitszielen der Vereinten Nationen
Die Forschung am PZAI befasst sich mit vielfältigen gesellschaftlichen, technologischen und wirtschaftlichen Fragestellungen im Kontext der Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen (Sustainable Development Goals, SDGs). Hierzu zählen insbesondere: (2) Kein Hunger, (3) Gesundheit und Wohlergehen, (4) Hochwertige Bildung, (5) Geschlechtergleichheit, (7) Bezahlbare und saubere Energie, (8) menschenwürdige Arbeit und Wirtschaftswachstum, (9) Industrie, Innovation und Infrastruktur, (10) Weniger Ungleichheiten, (11) Nachhaltige Städte und Gemeinden sowie (13) Maßnahmen zum Klimaschutz.
Durch die Verbindung ausgewiesener Expertise im Bereich der Künstlichen Intelligenz mit anwendungsorientierter Forschung leisten die Promotionsvorhaben im Bereich Applied Machine Intelligence einen Beitrag zur Weiterentwicklung innovativer Lösungsansätze und tragen zugleich zur Bewältigung zentraler gesellschaftlicher Herausforderungen bei.