P337 - INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten
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- Konferenzbeitrag3. Workshop: Nachhaltige Wertschöpfungssysteme(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Schoormann , Thorsten; Kammler, Friedemann; Gembarski, Paul C.; Hagen, Simon
- Konferenzbeitrag3D Printing and Sustainability: A Web Analysis Approach(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Dehghan, Robert; Schmidt, Sebastian; Schwierzy, JulianBesides 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.
- Konferenzbeitrag4. Workshop Künstliche Intelligenz in der Umweltinformatik(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Abecker, Andreas; Bruns, Julian; Naumann, StefanIm 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.
- KonferenzbeitragAgile Strategieentwicklung(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Demirözer, Betül; Beckmann, HelmutDie 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.
- KonferenzbeitragAgilität, Praxisbezug und Teamarbeit im Softwareentwicklungsprojekt der Ingenieurinformatik(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Neumann, Frank; Kratsch, ChristinaProjektmodule 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.
- KonferenzbeitragAI Engineering als interdisziplinäres Einführungsmodul zwischen Künstlicher Intelligenz und Ingenieurwesen(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Lang, Sebastian; Siegert, Ingo; Artiushenko, Viktor; Schleiss, JohannesIm Wintersemester 2023/2024 wird in Sachsen-Anhalt der Kooperationsstudiengang »AI Engineering — Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften« eingeführt. Ziel des Studiengangs ist es, Fachkräfte in der Entwicklung und Implementierung industrieller KI-Lösungen auszubilden. Im ersten Fachsemester absolvieren die Studierenden das Modul »Einführung ins AI Engineering«, das einen übergeordneten Rahmen für die im weiteren Studienverlauf vermittelten KI- und Ingenieurmethoden schafft. Dieser Beitrag diskutiert die Herausforderungen in der Entwicklung eines solchen interdisziplinären Einführungsmoduls. Anschließend wird ein Konzept zur Ausgestaltung und Didaktik des Einführungsmoduls präsentiert, das diesen Herausforderungen begegnet.
- KonferenzbeitragAI in the Wild: Challenges of Remote Deployments(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Dede, Jens; Wewetzer, David; Förster, AnnaThe effect of humanity on the earth becomes more and more apparent. Besides the publicly discussed climate change and overpopulation, also the number of conflicts with wildlife increases. The technological progress of the past years helped to understand these challenges better. Monitoring solutions, known to the public as the Internet of Things (IoT), increase the amount of collected data, whereas artificial intelligence (AI) supports analyzing and gathering a deeper understanding. Most projects in the area of wildlife try to achieve a more sustainable usage of natural resources and a better coexistence with our environment. The mAInZaun project focuses on the conflict between wolves and livestock. It aims to introduce these new technologies into grazing management and foster non-lethally coexistence between livestock and predators. Artificial intelligence (AI) analyzes images and videos of the areas surrounding the pasture. The algorithms detect possible attackers or predators, such as wolves, stray dogs, bobcats, etc. In the second step, these animals are scared away using adaptive technologies. These can be sound, ultrasound, scent, light, etc. These systems are usually operated in remote environments, raising challenges like hardware design, power requirements, and maintenance. This paper will discuss these challenges and how we address them in the mAInZaun project.
- KonferenzbeitragAnalyse und Entwicklung eines Prototyps zur Optimierung des Verbrauchs von Ökostrom in Privathaushalten(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Bergmann, Malina; Rauch, Sebastian; Brömme, Josephine; Wittmann, JochenDie gesamte Stromnachfrage der BRD kann bisher noch nicht mit regenerativem Strom abgedeckt werden. Um privaten Nutzern die Möglichkeit zu geben, ihren Strombedarf zeitlich an das Angebot von Ökostrom anpassen zu können, werden zunächst frei verfügbare Daten für die gesamte Netzlast und das Angebot an erneuerbarem Strom analysiert. Darauf aufbauend wird eine einfache Prognose erstellt, in welchen Zeitfenstern der Anteil von Ökostrom im Gesamtnetz besonders hoch ist. Private Nutzer können mit dieser Info den Anteil von Ökostrom an ihrem persönlichen Stromverbrauch optimieren.
- KonferenzbeitragAnalysing Distributions of Feature Similarities in the Context of Digital Anthropometric Pattern Matching Probability(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Heinke, Florian; Heuschkel, Marie-Luise; Labudde, DirkDigital anthropometric pattern matching encompasses biometric identification on the basis of a combination of anthropometric measurements depicting the proportions of the human body from image or video material. In a previous publication, maximum likelihood density estimation of distributions of anthropometric measurement distances allowed for estimation of the probability of a match to be in the order of 10−15 to 10−8. However, the underlying nature and cause of these distributions remained unclear. This work represents an enhancement allowing for an analytical description of these distributions by assuming multivariate normals as distributions models, and by estimating distribution parameters that subsequently allow reasonable probability approximations. Thus the methodological groundwork presented here contributes to the evaluation of the probability for obtaining a match.
- KonferenzbeitragAn Analysis of Automatically Generated Music(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) McLeod, AndrewIn recent years, there has been an explosion of research into the automatic generation of music, both audio and symbolic. Countless deep learning approaches in particular have been proposed, using a wide range of methods and producing an equally wide range of outputs. However, the evaluation of such generations is very difficult, as the gold standard method of evaluation (listening experiments with musically-trained test participants) is expensive, in terms of both time and money (assuming the participants are fairly compensated), particularly when an extensive comparative evaluation is desired. Recent work [Yi23] has undertaken such a procedure, releasing human expert ratings and generated examples comparing human compositions to automatic compositions by several methods. We take the same generations (MIDI files of classical string quartets and piano improvisations), and analyze them instead statistically, comparing properties such as rhythmic density and pitch range across each of the methods and styles. We make no claim that our analysis represents an evaluation of the selected methods, but present our findings as an exploratory look at musically-relevant statistical properties of the outputs of each method, and draw conclusions based on that.