M4-SKI

Das Projekt hat das Ziel, mittelständische Unternehmen bei der Implementierung benutzerfreundlicher Mensch-Maschine-Schnittstellen zu unterstützen, indem verschiedene Modalitäten wie Bild, Sprache und Hirnsignale berücksichtigt werden. Hierfür werden neueste Erkenntnisse aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen angewendet und in Form von Demonstratoren in den Unternehmen umgesetzt. Zusätzlich strebt das Projekt an, den CO2-Ausstoß zu reduzieren, indem bestehende KI-Modelle optimiert und effiziente Modelle entwickelt werden.

Dieses Projekt unterstützt mittelständische Unternehmen bei der digitalen Transformation, insbesondere im Bereich der multimodalen Mensch-Maschine-Schnittstellen und künstlichen Intelligenz. Diese Schnittstellen sind entscheidend für die effektive Interaktion zwischen Mensch und Maschine in der digitalen Welt. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, insbesondere Deep Learning, können Aufgaben wie Spracherkennung, Objekterkennung und Textklassifizierung mit hoher Genauigkeit bewältigt werden. Die Integration mehrerer Modalitäten, wie Sprache, Bilder und Gesten, stellt jedoch eine Herausforderung dar. Multimodale Schnittstellen ermöglichen eine natürlichere Kommunikation und Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Sie bieten Potenzial in verschiedenen Bereichen wie Produktion, Mobilität, Medizin, Unterhaltungselektronik und Sicherheit.

Die Integration multimodaler Schnittstellen verbessert die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen erheblich. Sie ermöglichen den flexiblen Einsatz von gering qualifiziertem Personal und unterstützen das Personal bei der effizienten Einflussnahme auf die Prozesse. Zudem schaffen sie einen Mehrwert in Produkten und entlasten das Personal in Dienstleistungsunternehmen. Unternehmen haben oft kein spezialisiertes Fachwissen im Bereich KI und maschinelles Lernen, und die Kosten für die Hardware zur Modellbildung sind hoch. Eine schrittweise Einführung der Technologien und die Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern können diese Herausforderungen bewältigen.

Das Projekt zielt darauf ab, die Kompetenzen der Unternehmen weiter zu stärken, neue Anwendungsszenarien zu entwickeln und Möglichkeiten für neue Projektpartner zu schaffen. Es konzentriert sich auf lernfähige, intelligente Systeme, Augmented und Virtual Reality, multimodale Sensorik, aktorische Fähigkeiten und intuitive Benutzerschnittstellen mit deren Hilfe die Koordination vereinfacht werden soll. Ressourceneffiziente Verfahren und Modelle werden berücksichtigt, um CO2-Emissionen zu reduzieren. Das Institut für Informationssysteme der Hochschule Hof verfügt über umfassende Kompetenzen in den relevanten Bereichen, um die Projekte durchzuführen.

Hat das iisys bereits Erfahrungen mit solchen Projekten?

Das iisys hat hohe Kompetenz im Aufzeigen der Einsatzmöglichkeiten und Grenzen neuer Technologien in konkreten Anwendungen aufgebaut. Insbesondere in den Bereichen Bild- und Sprachverarbeitung mit tiefen neuronalen Netzen wurden vielfältige Anwendungsfälle in verschiedenen Domänen umgesetzt. Unternehmen sollen von dieser Kompetenz profitieren, indem sie Dienstleister integrieren, die sowohl während als auch nach der Projektlaufzeit das Unternehmen betreuen.

• Die Forschungsgruppe Systemintegration mit der Professur für Ressourceneffiziente KI für Textverständnis hat Kompetenzen im Sprachverstehen, Sprachsynthese und ressourceneffizienten KI.
• Die Forschungsgruppe Intelligente und Lernende Systeme konzentriert sich auf künstliche Intelligenz in den Bereichen maschinelles Sehen und Robotik.
• Die Forschungsgruppe Recht in Nachhaltigkeit, Compliance und IT behandelt rechtliche Rahmenbedingungen für Projekte.
• Die Forschungsgruppe Visual Analytics erforscht intelligente Benutzeroberflächen zur visuellen Analyse großer Datenmengen.
• Die Forschungsgruppe Multimediale Informationssysteme befasst sich mit der Verwaltung großer Datenmengen.
• Die Gruppe System- und Netzwerksicherheit kümmert sich um Sicherheitsaspekte bei der Umsetzung von Mensch-Maschine-Schnittstellen.

Werden die Projektergebnisse der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt?

Die entwickelte Software wird als Open Source verbreitet und Veröffentlichungen erfolgen im Rahmen von Open Access, um vielen Unternehmen die Nutzung zu ermöglichen.

Durch welche Förderung wurde das Projekt M4-SKI möglich gemacht?

Im Förderzeitraum von 2021 – 2027 stellt der Europäische Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) im Rahmen des Programmes „Investitionen in Beschäftigung und Wachstum“ dem Wissenschaftsministerium einen Betrag von rund 577 Millionen Euro zur Verfügung. Diese Mittel werden für die Unterstützung von Projekten eingesetzt, bei denen Universitäten bzw. Hochschulen für angewandte Wissenschaften gemeinsam mit kleinen und mittelständischen Unternehmen in den verschiedenen Regionen kooperieren. Das Hauptziel besteht darin, den Technologietransfer zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zu verbessern und die Innovationsfähigkeit regionaler Unternehmen zu stärken.