Künstliche Intelligenz

Wird Künstliche Intelligenz (KI) zukünftig viele Bereiche der Erwerbstätigkeit in unserer Gesellschaft ersetzen? Welche Tätigkeiten übernehmen dann überhaupt noch ihre menschlichen Gegenüber? Derlei Fragen mehren sich in den letzten Monaten, insbesondere durch die rasant fortschreitende Entwicklung leistungsfähiger und alltagstauglicher KI-Modelle. Doch weitet man die Perspektive, wird schnell klar, dass vielerlei Berufsfelder noch immer einen erheblichen Mangel an Fachkräften zu beklagen haben – und das vor allem auch in IT-Berufen, so etwa innerhalb der IT-Sicherheit.

Was macht eine Weiterbildung zu einer sinnvollen Investition? Wie können Unternehmen passende Angebote finden und deren Qualität bewerten? Und wie sollte Weiterbildung Wissen vermitteln, dass es Beschäftigte und Projekte voranbringt? Antworten auf diese Fragen entwickelt »Weiterbildung 4.OWL«, an dem Katharina Altemeier mit  dem Fraunhofer IEM federführend beteiligt ist. Im Interview erklärt sie, welche Hürden überwunden werden müssen und was Unternehmen von künftigen Weiterbildungsangeboten erwarten dürfen.

Patient*innen, die an seltenen Erkrankungen leiden, stellen Ärzt*innen häufig vor Rätsel. Nicht nur weisen sie kaum bekannte Krankheitsbilder auf, sie nennen darüber hinaus auch noch für ihr Leiden uncharakteristische Symptome. Im Projekt SATURN entwickeln die Forscher*innen deshalb ein KI-gestütztes Diagnosesystem, das basierend auf den Krankheitsdaten vorheriger Patient*innen Verdachtsdiagnosen stellt.  Mehr zum Thema erfahrt ihr in der neuen Folge von »Fraunhofer InnoVisions: Nachgeforscht«.

Der Nutzen von Künstlicher Intelligenz für alle ökologischen und gesellschaftlichen Bereiche ist so umfassend, dass KI die Informationstechnik auch in den kommenden Jahren dominieren wird. Allerdings ist hoch entwickelte KI auch extrem rechenintensiv. Und mit jeder neuen Schicht an Neuronen für einen komplexeren Einsatz steigt der Energieverbrauch weiter stark an. Im Projekt EEAI suchen Forscher*innen des Fraunhofer HHI nach Möglichkeiten, den Energiebedarf zu drosseln. Erste Ergebnisse zeigen nun, dass sie fündig geworden sind und enorme Einsparpotenziale ausgemacht haben.

Mit dem Ziel, eine individuellere Behandlung von Parkinsonpatienten zu ermöglichen, untersucht das Projekt DIGIPD die Qualität bestehender digitaler Technologien und Geräte im Gesundheitsbereich. Prof. Holger Fröhlich vom Fraunhofer SCAI erklärt, wie dieser »Qualitätscheck« für Medizintechnik funktioniert und welche Erkenntnisse wir im kommenden Jahr erwarten können.

Schneller mobil surfen: Die Bundesnetzagentur konstatiert dem Mobilfunkstandard der fünften Generation eine Netzabdeckung von aktuell über 50 Prozent. Die Telekom wirbt sogar damit, dass bei ihr mehr als neunzig Prozent der Deutschen 5G nutzen können. Dennoch ist die Infrastruktur noch weit davon entfernt, die Möglichkeiten des neuen Funkstandards auszuschöpfen. Vor allem für Anwendungen in den Bereichen IoT, Smart City und Industrie 4.0 müssen Verfahren und Geräte erst noch entwickelt und getestet werden. Das Open Testbed Berlin bietet ab sofort ideale Voraussetzungen dafür.

Roboter schweißen unermüdlicher als Menschen, aber ihre Qualität vor Ort in Echtzeit einschätzen können sie bislang noch nicht. Das wollen Forscher*innen vom Fraunhofer IDMT und ihre Partner nun ändern mit dem Projekt »AKoS«, einem neuartigen Verfahren zur akustischen Kontrolle von Schweißnähten. Das System hört wie eine erfahrene Schweißer*in genau den Prozessgeräuschen zu und die KI beurteilt sofort, ob die Naht ordentlich geschweißt wurde und den zukünftigen Belastungen standhalten wird.

Das vom Fraunhofer IOSB entwickelte modulare und intelligente Spektrometersystem »SmartSpectrometer« schrumpft das typische Laborspektrometer auf die Größe eines Würfelzuckers. Mit KI-Unterstützung werden die Messdaten direkt am miniaturisierten Sensor verarbeitet, was eine Überwachung von qualitätsrelevanten Materialparametern vor Ort und in Echtzeit ermöglicht. Für die Zukunft wäre sogar die Integration in Smartphones denkbar.

Ziel des Projektes »MOVE« ist die Optimierung des Supply Chain Managements, also die Koordination von Lieferketten. Diese stehen in der aktuellen Zeit unter anderem wegen der Abhängigkeit von verschiedenen Partnern und einem steigenden Kostendruck vor neuen Herausforderungen. Begegnen will Jonas Cieply vom Fraunhofer Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM diesen mit Künstlicher Intelligenz. Sie soll in der Lage sein, Prognosen über Kund*innenbedarfe und Lieferzeiten anzustellen, diese mit Modellen und Know-How aus Wertschöpfungsnetzwerken zu verbinden und so das gesamte Wertschöpfungssystem flexibler zu machen.