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                      Ansprechpartner

                      Dr. Ralph Schmidt
                      DLR-Projektträger
                      Rosa-Luxemburg-Str. 2 / 10178 Berlin
                      030 67055-754 / E-Mail

                      Dr. Matthias Schulz
                      DLR-Projektträger
                      Rosa-Luxemburg-Str. 2 / 10178 Berlin
                      030 67055-7937 / E-Mail

                      29.03.2018 Pressemitteilung

                      Künstliche Intelligenz intelligent nutzen
                      Bundesforschungsministerin Karliczek in Paris: "Wir werden dieses Zukunftsthema gemeinsam mit Frankreich vorantreiben"

                      Plattform Lernende Systeme

                      Plattform Lernende Systeme 

                      Projekte

                      • ADIWA

                        Allianz Digitaler Warenfluss - Entwicklung von Technologien für Unternehmensanwendungen, die die reale Welt über das Internet der Dinge in komplexe und dynamische Geschäftsprozesse integrieren

                      • CAPIO

                        Entwicklung eines universell einsetzbaren, tragbaren und leichten Dual-Arm-Exoskeletts für den menschlichen Oberkörper

                      • Hybr-iT

                        Hybride Teams in wandlungsfähigen, cyber-physischen Produktionsumgebungen

                      • iGreen

                        Konzeption und Realisierung eines standortbezogenen Dienste- und Wissensnetzwerks zur Verknüpfung verteilter, verschiedener, öffentlicher, wie auch privater Informationsquellen

                      • RECUPERA-Reha

                        Ganzkörper Exoskelett für die robotische Oberkörper-Assistenz


                      Seitenpfad und Links zu sozialen Netzwerken

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                      Künstliche Intelligenz

                      RoboCup

                      Forschungsarbeiten zur „Künstlichen Intelligenz“ (KI) werden vom BMBF seit Mitte der 1980er Jahre gefördert. Ergebnisse aus der Forschung zu „Künstlicher Intelligenz“, deren Methoden und Werkzeuge gehören heute in Deutschland zu den etablierten Werkzeugen der Softwareentwicklung.

                      Mit spezifischen Förderbekanntmachungen wurden verschiedene Forschungsthemen wie Software- und Hardware-Verifikation, Mensch-Maschine-Kommunikation, wissensbasierte Systeme, Neuronale Netze und maschinelles Lernen gefördert. Die aus der Künstlichen Intelligenz entwickelte intelligente Servicerobotik ist weiterhin Gegenstand der Forschungsförderung.

                      KI wird an deutschen Hochschulen in der Mehrzahl der Informatik-Studiengänge angeboten; 22 Hochschulen bieten Künstliche Intelligenz zudem als Studienschwerpunkt an. In zahlreichen Forschungsinstituten der Fraunhofer Gesellschaft, der Max-Planck Gesellschaft, und der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren (HGF) wird zur KI geforscht.

                      Lernende Systeme

                      Plattform „Lernende Systeme“

                      Lernende Systeme sind Maschinen, Roboter und Softwaresysteme, die abstrakt beschriebene Aufgaben auf Basis von Daten, die ihnen als Lerngrundlage dienen, selbstständig erledigen. Sie basieren auf Technologien und Methoden der Künstlichen Intelligenz, bei denen derzeit große Fortschritte erzielt werden. Lernende Systeme unterstützen den Menschen zunehmend in Arbeit und Alltag. Sie ermöglichen autonome Verkehrssysteme oder eine verbesserte medizinische Diagnostik und unterstützen Rettungskräfte in Katastrophengebieten. Sie können helfen, die Lebensqualität in vielen Bereichen zu verbessern, verändern aber auch grundlegend die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.

                      Dabei werden eine Vielzahl juristischer, ethischer, gesellschaftlicher und sicherheitsbezogener Fragen aufgeworfen. Diese sollten frühzeitig in einen breit angelegten Dialog zwischen Wissenschaft, Wirtschaft, Gesellschaft und Politik eingebracht werden. Die vom BMBF initiierte Plattform „Lernende Systeme“ fördert diesen Stakeholder-übergreifenden Dialog.
                      Organigramm Lernende Systeme
                      Sieben interdisziplinäre und branchenübergreifende Arbeitsgruppen (AG) bilden das Herzstück der Plattform Lernende Systeme. Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Unternehmen unterschiedlicher Größe, Politik und Zivilgesellschaft erörtern dort im regelmäßigen Austausch die Fragen, die mit der Entwicklung und Einführung von Lernenden Systemen und Künstlicher Intelligenz verbunden sind.

                      Anhand von konkreten und alltagsnahen Anwendungsszenarien illustrieren die Arbeitsgruppen den potenziellen Nutzen, den Lernende Systeme für die Menschen und die Gesellschaft versprechen. Ebenso benennen sie offene Fragen und Herausforderungen sowie technische, rechtliche und ethische Grenzen, die mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz verbunden sind.

                      Zentral für die Künstliche Intelligenz war 1988 die Gründung des Deutschen Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz (DFKI), das sich mit Forschungsprojekten der Industrie und der öffentlichen Hand mit seinem Umsatz, seinen fast 900 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und 78 ausgegründeten Unternehmen zum weltweit größten Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz entwickelt hat.
                      Auf den in dieser Zeit vom BMBF geförderten Projekt Verbmobil gezeigten Fähigkeiten zur maschinellen Erkennung und Übersetzung gesprochener Sprache basieren die Technologien einiger heutiger Standardprodukte der Sprachverarbeitung, die zu einer Schlüsselfunktion der Konsumgüterelektronik geworden sind. Auch die Dokumentenerkennung und -verarbeitung auf Basis maschinellen Lernens, deren Ausgangspunkt die damalige Förderung war, sind heute in vielen Lebensbereichen nicht mehr wegzudenken.

                      Ergebnisse aus der Forschung zu „Künstlicher Intelligenz“, deren Methoden und Werkzeuge gehören heute in Deutschland zu den etablierten Werkzeugen der Softwareentwicklung. Bei der Wissensmodellierung und wissensbasierten Systemen, dem Einsatz von Heuristiken oder Daten-Semantiken wird kaum bedacht, in welchem Umfang die KI-Forschung dazu beigetragen hat.

                      Heute sind semantische Technologien integraler Bestandteil der Internet-Suche und der Datenintegration – zum Beispiel auch in der Landwirtschaft (Projekt iGreen). Das maschinelle Lernen verbessert die Ausbeute aus Windkraftwerken und verringert den Verschleiß von Gasturbinen (Projekt ALICE). Mit Projekten wie ADIWA oder Aletheia wurde die Brücke vom Maschinellen Lernen zum Internet der Dinge geschlagen. Intelligente Assistenzroboter lernten, den Menschen bei der Pflege zu unterstützen und die Mobilität von Behinderten (Projekte CAPIO, RECUPERA-Reha) zu erhöhen. Flexible Montageroboter sind Realität (Projekte Hybr-iT, SmartFIT).

                      Analysewerkzeuge aus der KI sind zudem eine der wichtigsten Bausteine in Big Data-Systemen. Dies umfasst sowohl die Techniken zur Text- und Videoanalyse, als auch das Maschinelle Lernen zur Detektion von Strukturen in riesigen Mengen von Daten.

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                      Das Maschinelle Lernen dient dazu, Muster in Daten zu erkennen oder Daten erst auf eine Weise zu segmentieren, die eine weitere Bearbeitung ermöglicht. Da die Menge der produzierten Daten ungebrochen wächst und alle Bereiche des Lebens erfasst, wachsen die Anforderungen an die Datenwissenschaften und insbesondere an das Maschinelle Lernen. weiterlesen: Maschinelles Lernen / Data Analytics.

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