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Auflistung nach Autor:in "Klein, Maike"

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  • Konferenzbeitrag
    15 Vorschläge von strategischen Green IT Leitlinien für eine Integration in die IT-Strategie der bayerischen Hochschulen
    (INFORMATIK 2024, 2024) Kott, Annette; Groß, Rainer; Kosch, Harald; Schuster, Jennifer; Bauer, Christoph
    Die spürbaren Herausforderungen des Klimawandels nehmen kontinuierlich zu. Verantwortlich dafür sind verstärkte Emissionen von Treibhausgasen, die unter anderem durch Digitalisierungsvorhaben und der damit verbundenen Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) verursacht werden. Bayerische Hochschulen haben die Verantwortung zum Klimaschutz gesetzlich verankert und die Weichen für einen nachhaltigen Campus-Betrieb gestellt. Diese Studie präsentiert Ergebnisse einer Umfrage an bayerischen Hochschulen, inwiefern nachhaltige IT-Praktiken bereits jetzt angewendet werden. Auf Basis dieser Ergebnisse und deren Einordnung in den wissenschaftlichen Diskurs zu Green IT, werden Handlungsempfehlungen abgeleitet und in 15 strategischen Leitlinien für einen grüneren IT-Betrieb zusammengefasst. Diese Leitlinien sollen als Vorschlag für eine mögliche Integration von Green IT in die IT-Strategie bayerischer Hochschulen dienen.
  • Konferenzbeitrag
    3. Workshop: Nachhaltige Wertschöpfungssysteme
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Schoormann , Thorsten; Kammler, Friedemann; Gembarski, Paul C.; Hagen, Simon
  • Konferenzbeitrag
    3D Printing and Sustainability: A Web Analysis Approach
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Dehghan, Robert; Schmidt, Sebastian; Schwierzy, Julian
    Besides manifold advantages in production, 3D printing is also often touted as a green technology. However, the quantitative connection between its use and sustainability is unclear so far. In our study, we examined all companies in the DACH region applying a web analytics approach. Using web scraping and deep learning, we assessed the 3D printing and sustainability intensity for each company. Our results suggest that 3D printing companies are significantly more likely to present themselves as sustainable than other companies. However, as our analysis is purely descriptive, correlations and causality still need to be clarified in future research. Our web mining methodology is a promising approach to study economic phenomena with an environmental dimension.
  • Konferenzbeitrag
    4. Workshop Künstliche Intelligenz in der Umweltinformatik
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Abecker, Andreas; Bruns, Julian; Naumann, Stefan
    Im Rahmen des INFORMATIK FESTIVAL 2023 der Gesellschaft für Informatik (GI) e.V. im Herbst 2023 in Berlin findet die vierte Auflage des Workshops KIU zur Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Umweltinformatik statt. In der KIU-Workshopreihe werden seit 2020 anwendungsorientiert und interdisziplinär innovative Beiträge der KI für wichtige Fragen von Umweltschutz und Nachhaltigkeit vorgestellt und diskutiert. Auch der vierte Workshop soll dabei helfen, eine deutschsprachige Wissenschafts- und Anwendungscommunity zu diesen Themen zu etablieren, um langfristig die Kreativität und die Wirkung dieses wichtigen Aufgabenfelds zu unterstützen.
  • Konferenzbeitrag
    4. Workshop Nachhaltige Wertschöpfungssysteme
    (INFORMATIK 2024, 2024) Kammler, Friedemann; Christoph Gembarski, Paul; Schoormann, Thorsten; Hagen, Simon
  • Konferenzbeitrag
    5. Workshop Künstliche Intelligenz in der Umweltinformatik
    (INFORMATIK 2024, 2024) Abecker, Andreas; Behrens, Grit; Naumann, Stefan; Willenbacher, Martina
    Im Rahmen des INFORMATIK FESTIVAL 2024 der Gesellschaft für Informatik (GI) e.V. im Herbst 2024 in Wiesbaden findet die fünfte Auflage des Workshops KIU zur Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Umweltinformatik statt. In der KIU-Workshopreihe werden seit 2020 anwendungsorientiert und interdisziplinär innovative Beiträge der KI für wichtige Fragen von Umweltschutz und Nachhaltigkeit vorgestellt und diskutiert. Auch der fünfte Workshop soll dabei helfen, eine deutschsprachige Wissenschafts- und Anwendungscommunity zu diesen Themen zu etablieren und konsolidieren, um langfristig die Kreativität und die Wirkung dieses wichtigen Aufgabenfelds zu unterstützen.
  • Konferenzbeitrag
    Addressing Privacy in Passive Data Collection for Nursing Documentation
    (INFORMATIK 2024, 2024) Bahrololloomi, Farnod; Luderschmidt, Johannes; Staab, Sergio
    In this work, we present a conceptual framework to determine the relevant recording time for nursing records, considering the effective detection and minimal interference with privacy. Our goal is to reduce the documentation burden, while ensuring compliance with the requirements of the General Data Protection Regulation (GDPR). We focus on data minimization and use a combination of speaker, context, and pronoun classification to accurately distinguish between nursing staff, patients, and visitors. Our work might indicate that when context and pronoun classification are used to identify patients, age classification becomes redundant. Furthermore, we address the challenges posed by non-native speakers in nursing homes, as language proficiency significantly affects the performance of language processing models. This work forms the basis for the automation of documentation processes in nursing homes.
  • Konferenzbeitrag
    Agile Strategieentwicklung
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Demirözer, Betül; Beckmann, Helmut
    Die zunehmende Digitalisierung bewirkt eine Disruption ganzer Branchen, die im Strategieprozess nicht adäquat adressiert werden. Im Fokus steht daher die unternehmerische Perspektive der agilen Strategieentwicklung und die Notwendigkeit, nicht nur alltägliche operative Entscheidungen, sondern auch langfristige strategische Entscheidungen zu überdenken. Darüber hinaus hat die fortschreitende VUCA-Welt zwangsläufig Auswirkungen auf die Strategieentwicklung, da die meisten Organisationen nur selten auf eine VUCA-Welt vorbereitet sind. In diesem Zusammenhang setzt die agile Strategieentwicklung wichtige Impulse. Agile Strategieprozesse und agile Methoden unterstützen den Einsatz der agilen Strategieentwicklung. Von einer methodischen Perspektive aus betrachtet, ist SWOT3 ein wirksames Instrument, um mit Herausforderungen in der VUCA -Welt umzugehen und gleichzeitig die Anforderungen der agilen Strategie zu erfüllen.
  • Konferenzbeitrag
    Agilität, Praxisbezug und Teamarbeit im Softwareentwicklungsprojekt der Ingenieurinformatik
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Neumann, Frank; Kratsch, Christina
    Projektmodule haben sich in Informatik-Studiengängen als eine Lehrform etabliert, mit der Studierenden die Gelegenheit gegeben wird, Lösungen für Aufgabenstellungen mit hohem Praxisbezug im Team zu konzipieren und zu implementieren. Hierbei werden die in anderen Modulen erworbenen Fachkenntnisse aktiviert und zur Anwendung gebracht. Für das Softwareentwicklungsprojekt im 4. Fachsemester des Studiengangs Ingenieurinformatik der HTW Berlin wird ein Konzept entwickelt, mit dem wichtige Anforderungen und Trends der heutigen Arbeitswelt adressiert werden sollen. Dazu gehören neben der Teamarbeit auch die Anwendung von agilen Methoden sowie ein für die HAWs typischer starker Praxisbezug. Im Rahmen des vorliegenden Artikels wird der für die Umsetzung dieses Lehrkonzepts notwendige organisatorischen Rahmen sowie dessen iterative Weiterentwicklung beschrieben. Für eine abschließende Bewertung des Projektmoduls werden die Evaluierungsergebnisse der in das Modul involvierten Studierenden in Hinblick von Kriterien wie Praxisbezug, Teamarbeit und Projektmanagementfähigkeiten ausgewertet.
  • Konferenzbeitrag
    AI Defenders: Machine learning driven anomaly detection in critical infrastructures
    (INFORMATIK 2024, 2024) Nebebe, Betelhem; Kröckel, Pavlina; Yatagha, Romarick; Edeh, Natasha; Waedt, Karl
    Previous studies have evaluated the suitability of different machine learning (ML) models for anomaly detection in critical infrastructures, which are pivotal due to the potential consequences of disruptions that can lead to safety risks, operational downtime, and financial losses. Ensuring robust anomaly detection for these systems within a company is vital to mitigate risks and maintain continuous operation. In this paper, we utilize a time-series labeled dataset obtained from a hydraulic model simulator (ELVEES simulator) to conduct a comprehensive and comparative analysis of various ML models. The study aims to demonstrate how different models effectively identify and respond to anomalies, underscoring the potential artificial intelligence (AI) driven systems to mitigate attacks. With the chosen approach, we expect to achieve the best performance in detecting two types of anomalies: point anomaly and contextual anomaly.