In Ihrem Gru?wort warf Prof. Dr. Katja Rade, Rektorin der HFT Stuttgart, einen Blick auf den Markt für KI-Anwendungen, der allein in Deutschland schon jetzt auf rund 3 Mio. Euro gesch?tzt wird und bis 2031 auf rund 20 Mio. Dollar steigen soll. ?Wir brauchen Sie, damit wir das in Zukunft abarbeiten k?nnen“, betonte Rade gegenüber den vielen Student:innen des Fachbereichs Mathematik unter den rund 100 G?sten.

In seiner Key Note Lecture ?Mathematics meets Generative AI“ erl?uterte Dr. Lenon Vogel (Amazon, Tübingen) wie Large Language Modelle aufgebaut sind, wie sie trainiert wurden, und wie sie bei gleicher Performance skaliert werden k?nnen. ?Ein guter Coder zu sein, hilft extrem beim Berufseinstieg im KI-Bereich“, so der KI-Spezialist. ?Wissen in Stochastik, Analysis und Numerik machen es leicht, aktuelle Paper zu lesen.“ Praktika in der Software-Entwicklung helfen, das Erlernte umzusetzen.  

Dr.-Ing. Birgit Graf vom Fraunhofer IPA (Stuttgart) bot einen interessanten ?berblick über den Stand der Technik bei Assistenzrobotern für die Pflege – der ?Pflegnotstand‘ und hohe Krankenst?nde in der Pflege sind die Treiber für deren Einsatz. Logistische Aufgaben, aber auch Reinigung oder Analytik k?nnen in Zukunft ggf. auch mit Roboter-Unterstützung erledigt werden. Im wahrsten Sinne des Wortes Erleichterung in der Pflege erm?glichen Exo-Skelette oder Trage-/Umbett-Hilfen. Reha oder Therapie-Roboter unterstützen die Heilung. Hauptziel neben Kostenersparnis: Pflegekr?ften sollen Ihre Zeit für die Arbeit am und mit den Menschen aufwenden k?nnen.

Prof. Dr. Nicola Wolpert von der HFT Stuttgart stellte die Ergebnisse der Forschung von Quendrim Schreiber ?METNet: A Mesh Exploring Approach for Segmenting 3D Textured Urban Scenes“ vor, die im ISPRS-Journal ver?ffentlicht wurden. Im SUM-Datensatz, der von der Uni Delft erstellt wurde und eine Datenbasis der Stadt Helsinki beinhaltet, wurde mit dem METNet-Ansatz jedes der 19 Mio. Dreiecke des Dreiecksnetzes klassifiziert. Dabei wurden RGB-Werte, Koordinaten und Normalenvektoren der Nachbardreiecke für die strukturierte Eingabe in ein neuronales Netz verwendet. Der Erfolg: im Vergleich mit bisherigen Verfahren wurde eine erkennbar h?here Genauigkeit erzielt.  

Dr. Michael Rottmaier, der für Airbus (Ulm) arbeitet, stellte M?glichkeiten vor, welche KI-Nutzung im Defense-Bereich für eine schnellere datenbasierte Entscheidungsfindung bietet.
 

Dr. Larissa Triess von Mercedes-Benz (Sindelfingen) erl?uterte die Nutzung von KI in automatisierten Fahrzeugen bei Mercedes Benz, die sich sowohl vom ?Autonomie‘-Grad der Fortbewegung (Autonomes Fahren Level 1-5), als auch der Modularit?t unterscheiden. Wichtig ist dabei ein nachprüfbarer Ansatz und die Nutzung einer umfassenden Sensorik. Von Ende zu Ende trainierbare Ans?tze für autonome Fahraufgaben sind Gegenstand aktueller Forschung. Eine sichere Fahrweise, auch in kritischen Szenarien, für die es i. d. R. wenig Daten gibt, wird z. B. durch eine rechtzeitige Kollisionserkennung oder die Erkennung noch nicht definierter Dinge in der Umgebung sowie frühzeitiges Gegenwirken erm?glicht.

Benjamin Alt vom Institute for Artificial Intelligence der Universit?t Bremen referierte zum Thema ?Weltmodelle 2.0: Von stochastischen Papageien zu intelligenten digitalen Zwillingen‘. Roboter sollten die Konsequenzen ihrer Aktionen auf die Umgebung berücksichtigen k?nnen. Ein Mensch tut dies intuitiv. Mit Hilfe eines digitalen Zwillings eines Roboters lassen sich diese Konsequenzen vorab ?testen‘.

In den Fragerunden zu den Vortr?gen und den Pausen entstanden interessante Diskussionen. Das anschlie?ende Get-Together bot den Teilnehmenden zudem noch die M?glichkeit zum Networking.