Logo des Repositoriums
 

Interaktive Steuerung der Ausführung von KI-Algorithmen in Umweltinformationssystemen über OGC SensorThings

dc.contributor.authorEmde,Katharina
dc.contributor.authorBudde,Matthias
dc.contributor.authorFischer,Thilo
dc.contributor.authorMartin,Tobias
dc.contributor.authorHilbring,Desiree
dc.contributor.editorDemmler, Daniel
dc.contributor.editorKrupka, Daniel
dc.contributor.editorFederrath, Hannes
dc.date.accessioned2022-09-28T17:10:12Z
dc.date.available2022-09-28T17:10:12Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractAlgorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) werden über ein weites Spektrum an Domänen zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt. Sollen KI-Algorithmen dabei von Fachanwender:innen -- die üblicherweise Domänenexpert:innen, oft aber auch IT-Laien sind -- wiederkehrend ausgeführt werden, ist ein geeignetes Interaktionskonzept zur Parametrisierung und Steuerung notwendig. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, anhand welcher Kriterien eine dafür geeignete Plattform entwickelt werden muss. Eine Anforderungsanalyse sowie das sich daraus ergebende technische Umsetzungskonzept werden konkret am Beispiel des Umweltinformationssystems „Nitrat-Monitoring 4.0 (NiMo)“ vorgestellt.de
dc.identifier.doi10.18420/inf2022_130
dc.identifier.isbn978-3-88579-720-3
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/39505
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2022
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-326
dc.subjectUmweltinformationssysteme
dc.subjectKünstliche Intelligenz
dc.subjectEntscheidungsunterstützung
dc.subjectBenutzerfreundlichkeit
dc.titleInteraktive Steuerung der Ausführung von KI-Algorithmen in Umweltinformationssystemen über OGC SensorThingsde
gi.citation.endPage1527
gi.citation.startPage1517
gi.conference.date26.-30. September 2022
gi.conference.locationHamburg
gi.conference.sessiontitleKünstliche Intelligenz in der Umweltinformatik (KIU-2022)

Dateien

Originalbündel
1 - 1 von 1
Lade...
Vorschaubild
Name:
kiu_07.pdf
Größe:
587.53 KB
Format:
Adobe Portable Document Format