TALAINTED - AI Avatars as IT Educators

TALAINTED ist ein Verbundforschungsprojekt der Hacker School aus Hamburg, sowie des Institute for Applied Artificial Intelligence an der Hochschule der Medien. In diesem KI-Pilotprojekt soll erforscht werden, wie KI dazu beitragen kann, Jugendliche in der Phase der Berufsorientierung, insbesondere Mädchen und sozioökonomisch marginalisierte Gruppen, für eine Karriere in der IT- und Digitalbranche zu begeistern.

Kollani: Kollaborative Animation

Die Umsetzung des Innovationsvorhabens hat zum Ziel, neue Software-Werkzeuge zu entwickeln, die die Arbeitsprozesse und -weisen in Animationsfilm- und VFX-Studios neu definieren. Diese Tools sind darauf ausgerichtet, den Anforderungen einer sich schnell verändernden, globalen und dezentralen Arbeitswelt gerecht zu werden.

AIEDN - AI Education

Im Projekt ‘AIEDN - AI Education’ wird ein KI-gestützter Video-Lernassistent entwickelt, der Lernende ähnlich wie ein menschlicher Tutor unterstützt. Dieser soll - anders als herkömmliche Lernvideos - individuelle Fragen beantworten können und das Lernen so gezielt fördern. Ziel ist es, Wissen für Lernende speziell in Selbstlernphasen durch Künstliche Intelligenz schnell und individuell zugänglich zu machen und echtes Verständnis zu ermöglichen.

ZEN-MRI: Zentrum Mensch Roboter Interaktion

Service- und Assistenzroboter werden in den kommenden Jahren vermehrt Aufgaben wie Reinigung und Transport im öffentlichen Raum übernehmen. Dabei ergeben sich eine Reihe an Herausforderungen für die Interaktion im öffentlichen Raum, denn die Roboter müssen ihre Aufgabe im Umfeld von Personen ausführen, die nicht an der eigentlichen Aufgabe des Roboters beteiligt sind.

IKID: Interdisziplinäres KI-Exploratorium

IKID entwickelt ein integriertes Lehrangebot für die KI-Expertinnen und -Experten von morgen: Mithilfe von physisch-virtuellen Demonstratoren erarbeitet das IKID-Team einen interdisziplinären Blick aus den vier Perspektiven Informatik, Recht, Wirtschaft und Ethik auf das Thema Künstliche Intelligenz und verankert es studiengangsübergreifend in der Lehre an der HdM.

What can AI do for me?

Mit „What can AI do for me?“ soll in Unternehmen, Verbänden und Forschungseinrichtungen vorhandenes Wissen über KI-Wertschöpfungspotenziale in eine Software-Applikationen überführt werden. Damit soll es insbesondere für kleinere und mittlere Unternehmen einfacher werden, Potenziale im Einsatz von KI-Verfahren zu erkennen und zu bewerten.

DOKIQ

Das KI-Forschungsprojekt DOKIQ hat das Ziel, den Einsatz von KI in der automatisierten Erkennung von Dokumentfälschungen zu erforschen und in die Polizeiarbeit zu integrieren.

Gefälschte Dokumente und Identitätsbetrügereien sind in vielen Kriminalitätsbereichen allgegenwärtig. Potentielle Folgen einer defizitären Identitätsfeststellung sind beispielsweise die Verschleierung der Vorbereitung und Verübung schwerer Straftaten wie etwa terroristischer Anschläge. Ein KI-basiertes Assistenzsystem, das modernste Methoden der tiefen neuronalen Netze integriert, stellt eine effiziente Waffe gegen diese Art von Betrug dar. Intelligente und automatisierte Verfahren sollen die Dokumentenprüfung der Sachbearbeiter deutlich beschleunigen. Fälschungszusammenhänge und Serien sollen mit der KI schnell visualisiert und erkannt werden. Insgesamt soll das Projekt die Erkennung und Bekämpfung dieser Kriminalitätsform auf eine neue Stufe heben.

Aus wissenschaftlicher Sicht stellt das Projekt interessante Herausforderungen dar. An erster Stelle steht dabei die Integration des Domänenwissens der Sachbearbeiter in modernste Deep Learning Verfahren. Zu entwickeln sind tiefe Neuronale Netze, die eine effiziente Integration symbolischer KI erlauben (Neurosymbolic AI). Eine weitere Herausforderung besteht in der Verarbeitung sehr hochaufgelöster Bilder durch neuronale Netze. Die hohe Auflösung ist notwendig um Druckdetails, das Druckverfahren oder gar den Druckertyp zu erkennen. Außerdem müssen z.B. Wasserzeichen ausreichend gut erkennbar sein. Eine andere Form von KI ist notwendig, um Plausibilitätschecks auf sämtlichen, aus den Dokumenten extrahierten, Daten auszuführen. Mustererkennungsverfahren und geographische Visualisierungsverfahren müssen für die Erkennung von Fälschungsserien entwickelt werden. UI-Komponenten für die komfortable Eingabe und Analyse der Daten durch die Sachbearbeiter und effiziente Datenbanksysteme sind ebenfalls zu konzipieren.

Das Projekt läuft von April 2020 bis voraussichtlich Juli 2022. Projektpartner sind neben der HdM Stuttgart und dem LKA BW, die Bundesdruckerei Berlin (BDR) sowie die Landeskriminalämter Bayern und Hessen.

FID Jüdische Studien

The “FID Judaica” is an expert information service (Fachinformationsdienst) for the domain of Jewish studies. This service is developed at the University Library Johann Christian Senckenberg in Frankfurt. IAAI takes care of the large-scale data integration and enrichment to contexualize the provided resources and to support innovative retrieval concepts.

Japanese Visual Media Graph

The goal of the project is the creation of a consolidated graph-based database on all types of Japanese visual media, specifically manga, anime and chracter-driven computer games like visual novels. Data models and retrieval functions will be modelled to conform to the requirements of researchers from the fields of Japan studies or media science.

Linked Open Citation Database (LOC-DB)

The LOC-DB project develops ready-to-use tools and processes based on the linked-data-technology that make it possible for a single library to meaningfully contribute to an open, distributed infrastructure for cataloguing of citations.

Automatisiertes ELSI-Screening & Assessment-Tool für MTI-Forschungsvorhaben (ELSI-SAT)

Welche ethischen, rechtlichen und sozialen Aspekte sind bei Forschungsprojekten im Kontext der Mensch-Technik-Interaktion zu berücksichtigen? Antwort auf diese Frage soll zukünftig eine Software liefern.

Kooperative Fahrer-Fahrzeug-Interaktion (KoFFI)

Das Projekt KoFFI erforscht unterschiedliche Strategien und Szenarios für die Konzeptionierung eines multimodalen Interaktionssystems, in dem der Mensch mit der Maschine im teil- und vollautomatisierten Fahrzeug in Zukunft zuverlässig und partnerschaftlich agieren kann.

Smartphone-basierte Analyse von Migrationstrends zur Identifikation von Schleuserrouten (SmartIdentifikation)

Das deutsch-österreichische Kooperationsprojekt SmartIdentifikation wird ein System entwickeln, um Daten aus mitgeführten Dokumenten und Smartphones von Geflüchteten auszuwerten. Mithilfe dieser Daten sollen die Identität von Personen sowie die von ihnen getätigten Angaben Überprüft werden, um Schleuserkriminalit‰t zu bekämpfen und das Migrationsmanagement zu optimieren.

SANDRA

SANDRA ist ein interdisziplinäres Projekt aus Sozialwissenschaften, Rechtswissenschaften und Informationstechnik zur Erarbeitung eines an die modere Arbeitswelt angepassten Erreichbarkeitsmanagements.

Deep Broadcasting

In Kooperation mit der LAWO AG erforscht die HdM KI-getriebene Mischpultsysteme der nächsten Generation. Neben einer verbesserten Handhabung und gesteigerter Automation ermöglichen intelligente Signalverarbeitungsmethoden neue Standards im Broadcast-Audio. Dabei wird unter anderem erforscht, wie mithilfe von tiefen neuronalen Netzen die Hintergrundkulisse aus mehrkanaligen Audiosignalen subtrahiert werden kann, sodass die Nutzsignale störfrei isoliert vorliegen. Hierfür werden aktuellste Ansätze aus verschiedenen Forschungsbereichen wie der Computer Vision, dem Neural Time Domain Audio Processing und dem Brain Computer Interfacing transferiert.

SMARTKITCHEN - Medial erweiterte Kochumgebung der Küche der Zukunft

Im Forschungsprojekt „SmartKitchen“ entwickelt ein interdisziplinäres Team Lösungen dafür, wie man digitale und personalisierte Medien in die Kochumgebung der Zukunft integrieren kann, so dass Kochen intuitiver, geselliger und faszinierender wird.