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P337 - INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten

https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/42693
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Auflistung P337 - INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten nach Erscheinungsdatum

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  • Konferenzbeitrag
    The Reuse of Business Process Automation Artefacts
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) François, Peter A.; Plattfaut, Ralf
    Reusing business process models and process-related artefacts is deemed an essential factor in BPM initiatives by researchers and practitioners. The reuse of corresponding artefacts has been researched and practiced for almost 40 years. Yet, with the growing adoption of component- and platform-based information systems, a current review of how we view and conduct reuse in Business Process Automation becomes necessary. The advent of citizen developers further increases the need for a consolidated overview of the knowledge on reuse. As citizen developers are not trained to conduct reuse, guidance on how to harness the potential of reuse is needed. Based on a literature review, we identify four main layers on which process automation artefacts are reused and list ex- emplary technologies and methodologies. In addition, we systematize nine characteristics of reused automation artefacts and nine characteristics that describe a concrete instance of reuse. Finally, we provide a research agenda.
  • Konferenzbeitrag
    Was weiß ChatGPT über Nachhaltige Software-Entwicklung und Green Coding? Erste Tests und Bewertungen
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Naumann, Stefan; Guldner, Achim; Weber, Sebastian; Westing, Max
    In den letzten Jahren sind Large Language Models (LLM) wie GPT, BERT, PaLM, BLOOM oder LLamA durch die Verbesserung der Generierung natürlich wirkender Texte sowie neuer Fähigkeiten (Generierung von Quellcode etc.) stark ins öffentliche Interesse gerückt. Durch den Black Box-Charakter der Modelle und der Unklarheit der Qualität der zugrundeliegenden Trainingsdaten ist die Korrektheit der LLM-generierten Texte jedoch, insbesondere im wissenschaftlichen Umfeld, unklar und bedarf der Bewertung durch Expert:innen. In diesem Beitrag gehen wir daher auf die Frage ein, inwieweit LLM und insbesondere ChatBots wie ChatGPT Themen wie Green Coding und Nachhaltige Software-Entwicklung unterstützen können, und wie zuverlässig die Antworten am Beispiel von ChatGPT (GPT-3.5) sind. Wir stellen fest, dass die Inhalte für einen Überblick über die Themen sowie einen Einstieg in das Thema durchaus nutzbar sind, jedoch insbesondere im Hinblick auf weiterführende Quellen Schwachstellen aufweisen.
  • Konferenzbeitrag
    quark: QUantum Application Reformulation Kernel
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Lobe, Elisabeth
    Quantum annealers solve Ising problems heuristically. Several standard methods have been established to transform more complex problems into the Ising problem format, which are commonly still applied by hand. In this work, we present our software package quark, automating the full transformation process from an arbitrary discrete optimization problem to the corresponding Ising problem. Based on a parameterized formulation of the original problem, a series of easily reproducible experiments can thus be set up. This allows users to evaluate the suitability of the annealing machines in solving their specific problem without a deeper knowledge about the Ising problem specifics.
  • Konferenzbeitrag
    Privacy Aware Processing
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Eleks, Marian; Rebstadt, Jonas; Kortum, Henrik; Thomas, Oliver
    In many machine learning (ML) applications, the provision of data and the training as well as the analysis of machine learning systems are performed by distinct actors, a data owner and a data consumer. To protect sensitive information in these ML-scenarios, privacy aware machine learning (PAML) methods are often applied to the data before sharing. Based on the type of PAML methods used, data understanding and preparation as defined in the CRISP-DM model become more difficult if not impossible. To enable these steps, we propose a method to share a variety of uncritical information with the data consumer who is then able to define the necessary processing steps on a meta-level. These are then applied to the data in the data owners local trusted environment before the PAML-methods whereupon the prepared and protected data is shared.
  • Konferenzbeitrag
    Data Spaces as Enablers for Sustainability
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Hoppe, Christoph; Schmelzer, Robert; Möller, Frederik; Schoormann, Thorsten
    One of our society's most fundamental challenges is promoting sustainable development. Data sharing across organizations is one way to spur innovation and address the Sustainable Development Goals (SDGs) through optimizing resource utilization, fostering circular supply chains, and producing accurate information about CO2 emissions. However, organizations often hesitate to share data given a range of concerns, including the fear of data misappropriation or the lack of control over what others do with their data. Data spaces as a novel artifact seek to tackle these issues by providing an integrated data management approach upholding data sovereignty. These spaces can boost sustainable development by being a secure and trusted digital infrastructure for organizations to share data for sustainable purposes. To disclose how this digital solution fosters sustainability, we present a set of 65 potentials of data spaces along with the dimensions of ecological, economic, and social sustainability.
  • Konferenzbeitrag
    Assessment of AI literacy – Development and testing of a customizable set ofitems
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Faust, Anna; Dröge, Martin; Odebrecht, Carolin
    In this paper, we argue that there are two types of learners who seek to build AI literacy. However, recent studies that provide questionnaires to assess AI literacy seem suitable for one type of learners only. Based on previous literature, we generated items that also addresses the second type of learners. The items can be adapted to the needs of diverse fields. Further, in the following pages, we give insights in the preliminary result of evaluating AI literacy based on these items in the beginning of a course in summer term 2023. Results suggest, that students have very limited AI knowledge in the beginning of the course and lack a linkage of their knowledge.
  • Konferenzbeitrag
    DAIdalos: Forschen und Lernen zugleich?
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Beyer, Andrea; Schulz, Konstantin
    Die Daidalos-Infrastruktur soll es Forschenden der Klassischen Philologie und verwandter Disziplinen ermöglichen, verschiedene Methoden des Natural Language Processing an selbst zusammengestellten Forschungskorpora anzuwenden. Dabei ist Daidalos als interaktive Lern- und Forschungsinfrastruktur konzipiert, die den Ausbau wesentlicher Teilfähigkeiten von Data Literacy, z. B. die Zusammenstellung und Analyse von Korpora oder den Umgang mit Annotationen, TEI-XML und graphischen Auswertungen, unterstützt.
  • Konferenzbeitrag
    Towards the Establishment of Data Science Centers at Higher Education Institutions
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Putzke, Johannes; Schimmer, Thomas; Richter, Manuela; Hamel, Lucas
    Numerous Higher Education Institutions (HEI) are considering the launch of data science centers, partly induced by a call from the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF). However, data science centers at HEIs substantially differ from their counterparts in in- dustry. In this brief paper, we highlight some of these differences and identify a challenge in setting up data science centers at HEIs using the case of an initiative at eight universities of applied sciences in Germany.
  • Konferenzbeitrag
    Umbruch im Datenschutz
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Selzer, Annika
    Das im Zentrum des Datenschutzes stehende Ziel ist es, im Rahmen personenbezogener Datenverarbeitungen die Grundrechte und -freiheiten betroffener Personen zu schützen. Doch der Ruf des Datenschutzes scheint sich in den letzten Jahren stetig verschlechtert zu haben und selbst bei betroffenen Personen, deren Rechte und Freiheiten geschützt werden sollen, scheint der Datenschutz keinen hohen Stellenwert zu genießen, sondern fast schon als lästig empfunden zu werden. Ist es vor diesem Hintergrund Zeit für ein Umdenken im Datenschutz?
  • Konferenzbeitrag
    Interdisziplinärer Industrie 4.0 Demonstrator (II4D)
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Burmeister, Carsten; Möller, Bonke; Miller, Dominik; Haase, Andreas; Lam, Hendrik
    Das Thema Industrie 4.0 ist an der Fachhochschule Wedel in fast allen Studiengängen vertreten, wie zum Beispiel im IT-Ingenieurwesen, in der Informatik, im Wirtschafts- ingenieurwesen oder der Betriebswirtschaftslehre. Dabei konzentrieren sich die Studiengänge auf unterschiedliche Bereiche des großen Feldes Industrie 4.0. Wir erwarten, dass sich für Studierende ein tieferes Verständnis und eine höhere Lernmotivation ergibt, wenn die bisher häufig getrennten Industrie 4.0-Bereiche zusammengeführt werden und zusätzlich durch interdisziplinäre, praktische Übungen und Erfahrungen ergänzt werden können. Im Rahmen einer Projektförderung der Stiftung für Innovation in der Hochschullehre haben wir die Möglichkeit, diesen Ansatz umzusetzen, indem wir einen Industrie 4.0 Demonstrator und didaktische Konzepte zur interdisziplinären Nutzung entwickeln. In diesem Artikel erläutern wir unsere Motivation zur Entwicklung des Demonstrators. Wir beschreiben das zugrundeliegende Konzept und unsere Erwartungen. Außerdem zeigen wir den aktuellen Stand des Projekts und erste Erfahrungen.