Wissenschaftler präsentieren Forschungsarbeiten in Cambridge

Das Team der Jade Hochschule präsentierte seine Arbeiten zusammen mit den Experten Dr. Frederic Stahl und Dr. Christoph Tholen vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) vor der internationalen Fachwelt mit sieben zukunftsweisenden Beiträgen:

1. Drone-Assisted Infrared Thermography and Machine Learning for Enhanced Photovoltaic Defect Detection
   Diese Arbeit untersucht die Nutzung von Drohnen-gestützter Infrarot-Thermografie in Kombination mit Machine Learning, um Defekte in Photovoltaikanlagen zu identifizieren. Dabei werden Vision Transformers und YOLOv8 als Ansätze verglichen, um eine optimale Erkennungsleistung zu erzielen.
    
2. SLANGO - The Initial Blueprint of Privacy-Oriented Legal Query Assistance
   Mit dem Fokus auf datenschutzfreundliche juristische Abfragen erforscht diese Studie die Potenziale von Retrieval-Augmented Generation (RAG) für deutsches Recht mithilfe der SPR-Technologie.
    
3. Nursing Activity Recognition for Automated Care Documentation in Clinical Settings
   Durch den Einsatz von Machine Learning wird eine automatisierte Erkennung und Dokumentation von Pflegetätigkeiten entwickelt, die eine erhebliche Erleichterung für das Klinikpersonal darstellt.
    
4. Bi-directional LSTM Applied to the Maritime Target Motion Analysis Problem
   Diese Arbeit befasst sich mit der Anwendung bi-direktionaler LSTM-Netzwerke zur Analyse von Bewegungsmustern maritimer Ziele und bietet innovative Lösungen für die maritime Sicherheit.
    
5. Interactive Simulator Framework for XAI Applications in Aquatic Environments
   Mit der Entwicklung eines interaktiven Simulators schafft das Team eine Plattform für erklärbare KI (XAI) in aquatischen Umgebungen, die insbesondere in der Umweltforschung und im Naturschutz Anwendung findet.
    
6. On the Development of a Pixel-Wise Plastic Waste Identification System for Multispectral Remote Sensing Applications
   Das Forschungsthema handelt von der Entwicklung eines pixelweisen Plastikmüll-Identifikationssystems für multispektrale Fernerkundungsanwendungen.
    
7. Semantic Bone Structure Segmentation in 2D Image Data: Towards Total Knee Arthroplasty
   Im Rahmen der Forschung soll mithilfe von 3D-Messtechnik und künstlicher Intelligenz eine bildbasierte Erkennung von Knochenstrukturen mit anschließender 3D-Rekonstruktion der Knochen erfolgen, um langfristig die markerbasierte Operationsunterstützung durch ein markerloses Verfahren zu ersetzen.
    

Auch Prof. Dr. Frank Wallhoff hob die Bedeutung der Konferenz hervor:

„Unsere Arbeiten zeigen, wie KI konkret dazu beitragen kann, relevante Herausforderungen zu lösen – sei es durch Effizienzsteigerung im Gesundheitswesen oder bei der Unterstützung bei operativen Eingriffen.“

Prof. Dr. Lars Nolle, der in mehrere Projekte involviert ist, zeigte sich begeistert:

„Die Teilnahme an der AI-2024 hat uns die Möglichkeit gegeben, unsere Forschungsergebnisse in einem hochkarätigen internationalen Umfeld zu präsentieren. Besonders der fachliche Austausch mit führenden Experten war für uns enorm bereichernd.“

Mit ihren Beiträgen unterstreicht die Jade Hochschule ihre Rolle als eine der Institutionen für angewandte Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Die AI-2024 bot nicht nur eine Plattform für wissenschaftlichen Austausch, sondern auch die Möglichkeit, Impulse für zukünftige Projekte zu setzen. Die Jade Hochschule setzt mit ihren Beiträgen ein deutliches Zeichen für die Bedeutung interdisziplinärer Forschung und die Förderung innovativer Technologien. 

Weitere Informationen zur Konferenz sind unter bcs-sgai.org/ai2024 verfügbar.

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