Das Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK) und der Softwareanbieter Aparavi haben ein gemeinsames Forschungsprojekt gestartet: durch eine Meta-Studie sollen Anwendungsszenarien von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich unstrukturierter Daten analysiert werden.
Das Kooperationsprojekt soll einen Impuls für zukunftsweisende Entwicklungen in der Datenverarbeitung setzen.
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Das KI-Projekt verfolgt das Ziel, den aktuellen Forschungsstand und die Anforderungen an Künstliche Intelligenz zu evaluieren, um neue Perspektiven für den Umfang mit unstrukturierten Daten aufzuzeigen. Zu unstrukturierten Daten gehören beispielsweise Texte, Bilder, Videos und weitere Formate, die nicht in einer spezifischen Struktur organisiert sind. Um für das KI-Training nützlich zu sein, erfordern solche Daten gewöhnlich zusätzliche Verarbeitungsschritte.
In diesem Kontext wird eine Meta-Studie erstellt, die konkrete Anwendungsszenarien von KI im Bereich unstrukturierter Daten und deren Integration in Model-Based-Systems-Engineering-Projekte (MBSE) analysiert. Dadurch sollen sowohl der Stand der Technik als auch die Pain Points in der KI-Anwendung durch Industrie und Forschung dargestellt werden. Dazu werden die Projektmitarbeiter bestehende Ansätze evaluieren und Branchenexperten befragen.
Erste Ergebnisse im Sommer 2024 erwartet
"Mit dem Fraunhofer IPK haben wir angesichts der Neuartigkeit und der Interdisziplinarität den richtigen Partner für das Projekt", berichtet Ralph-Peter Rembor, VP Sales & Marketing bei Aparavi. Das Fraunhofer IPK könne dabei seine Kompetenz in den Bereichen Systems Engineering, Praxisnähe und Forschungsarbeit kombinieren. "Mit KI-basiertem Datenmanagement können Modelle für das System Engineering aufgebaut, validiert oder erweitert werden. Zudem ermöglicht es, dokumentenbezogene Prozesse aus bestehenden Modellen heraus zu verbessern – etwa bereits dokumentierte Systemanforderungen aufzunehmen, Dokumentationen für unterschiedlichste Adressaten zu erstellen, Zulassungen und Behördenkommunikation zu automatisieren oder das interne Wissensmanagement zu unterstützen", so Rembor. Die ersten Forschungsergebnisse werden für den Sommer dieses Jahres erwartet. Sie sollen im September präsentiert und anschließend in einer wissenschaftlichen Studie publiziert werden.