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Auflistung nach Autor:in "Fischer, Christoph"

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  • Konferenzbeitrag
    Integrationsplattform zur systemübergreifenden Erfassung und forensischen Analyse von Spurenträgern
    (IT-incident management & IT-forensics – IMF 2003, 2003) Fischer, Christoph
    Die Integrationsplattform soll eine Basis zum Erfassen, Auswerten und Dokumentieren von digitalen Spuren auf unterschiedlichsten elektronischen Geräten und IT-Systemen dienen. Die IT-Welt ändert sich so rasant, dass nur ein modulares und skalierbares Konzept langfristig Bestand haben kann. Das Paper beschäftigt sich mit der prinzipiellen Architektur und den Designparadigmen.
  • Konferenzbeitrag
    Nachhaltige Landwirtschaft mittels Künstlicher Intelligenz – ein plattformbasierter Ansatz für Forschung und Industrie
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Bosse, Sebastian; Berns, Karsten; Bosch, Johannes; Dörr, Jörg; Eichhorn, Frederick Charles; Eisert, Peter; Fischer, Christoph; Gassen, Eike; Gerstenberger, Michael; Gerighausen, Heike; Heil, Jonathan; Hilsmann, Anna; Hirth, Jochen; Huber, Christopher; Hussaini, Mortesa; Kasparick, Martin; Kloke, Peter; Krause-Edler, Hartmut; Mackle, Lukas; Magnusson, Jannes; Möhrle, Felix; Möller, Markus; Pickel, Peter; Rautenberg, Clemens; Schotten, Hans Dieter; Stanczak, Slawomir; Thiele, Lars; Ücdemir, Henrik; Wania, Annett; Stein, Anthony
    Digitale Technologien gelten als möglicher Schlüssel zur Verknüpfung von Nachhaltigkeit, Klimaanpassung und wirtschaftlicher Effizienz in der Pflanzenproduktion. Die Heterogenität und Dezentralität des landwirtschaftlichen Systems stellt besondere Anforderungen an den Entwurf datengetriebener Lösungen: Daten entstehen lokal in landwirtschaftlichen Betrieben unterschiedlicher Größe; ihre Erhebung und Auswertung erfolgt meist multimodal, dezentral und durch Dritte; landwirtschaftliche Stakeholder stellen als Dateneigentümer hohe Ansprüche an die Datensouveränität. Das Forschungsprojekt „Nachhaltige Landwirtschaft mittels Künstlicher Intelligenz“ (NaLamKI) entwickelt einen plattformbasierten Ansatz, um diese Anforderungen zu adressieren und setzt hierzu auf Cloud-Edge Services zur 1) Erhebung divers strukturierter landwirtschaftlicher Daten, 2) KI-gestützte Fusion und Auswertung dieser Daten sowie 3) nutzerorientierte Haltung und Bereitstellung der erzeugten Datenprodukte in einem digitalen Farm-Twin unter Wahrung der Datensouveränität, Schaffung von (Daten-)Interoperabilität sowie GAIA-X-Konformität. Dieser Beitrag leitet die Notwendigkeit dieses Forschungsansatzes her, erläutert dessen zugrunde liegende Konzepte und diskutiert wissenschaftliche Ansatzpunkte und Ergebnisse sowie offene Herausforderungen und Chancen dieses integrierten Ansatzes.