Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat ein neues Schwerpunktprogramm mit dem Titel „Hybride Entscheidungsunterstützung in der Produktentstehung“ ins Leben gerufen. Dieses Programm, das von der Universität Paderborn koordiniert wird, hat zum Ziel, die interdisziplinäre Produktentstehung unter Berücksichtigung von Nachhaltigkeit und Kreislauffähigkeit zu verbessern. Mit einem Budget von rund sechs Millionen Euro wird die Forschungsinitiative über einen Zeitraum von drei Jahren gefördert.
Das Programm beinhaltet sechs Forschungsprojekte, an denen insgesamt elf Universitäten und über 40 Forscher*innen aus Deutschland beteiligt sind. Die Leitung hat Prof. Dr.-Ing. Iris Gräßler vom Heinz Nixdorf Institut (HNI) der Universität Paderborn übernommen. Die Herausforderungen, die im Rahmen dieser Forschung gemeistert werden müssen, umfassen die Verfügbarkeit und Auswertung großer, heterogener Datensätze sowie die Entwicklung effektiver Methoden zur hybriden Entscheidungsunterstützung.
Forschungsziele und Herausforderungen
Ein zentraler Aspekt des Programms ist die Nutzung extremer Daten, mit dem Ziel, die Effizienz der Ressourcennutzung in geschlossenen Kreisläufen zu quantifizieren. Eines der Beispielprojekte, „DeCap – Fähigkeitsgerechte Produktentstehung“, zielt darauf ab, Produktionsfähigkeiten in der Produktentwicklung zu berücksichtigen. Hierbei erfassen und werten Forscher*innen Produktionsdaten aus, um Fähigkeitsprofile zu erstellen, die es ermöglichen, Produkte zu entwickeln, die demontiert und wiederverwendet werden können.
Besondere Herausforderungen liegen in der Planung der Demontage und Remontage von Produkten. Durch den Einsatz von Machine Learning Ersatzmodellen (MLS) sollen Simulationen verbessert, ressourceneffiziente Optimierungen von Montagesystemen erreicht und multimodale KI-Systeme zur Unterstützung von Designprozessen eingesetzt werden.
Interdisziplinarität und Ausbildung
In einer Zeit, in der die Bedeutung von Daten in der Wirtschaft und öffentlichen Institutionen stetig zunimmt, spielen auch interdisziplinäre Fähigkeiten eine zentrale Rolle. Der Bachelor-Studiengang „Künstliche Intelligenz und Data Science“ an der Hochschule Trier bietet eine akademische Qualifikation, die auf die aktuelle Nachfrage vorbereitet. Der Studiengang umfasst Kerngebiete der Informatik sowie spezifische Module zu KI und Data Science und besteht aus sieben Modulen, die ethische Herausforderungen, statistische Grundlagen und Big Data-Technologien behandeln.
Durch praxisorientierte Projekte und Anknüpfungspunkte für Abschlussarbeiten werden die Studierenden auf die Herausforderungen in der Datenwissenschaft perfekt vorbereitet. Interdisziplinäre Projekte, beispielsweise in der Medizininformatik, bieten zudem vielfältige Anwendungsfelder.
Die Rolle von Big Data und KI
In der heutigen Zeit sind Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) die treibenden Kräfte der digitalen Transformation. Laut der Fraunhofer Academy revolutionieren diese Technologien nahezu jede Branche und sind entscheidend für den Unternehmenserfolg. Durch effektive Analyse großer Datenmengen und intelligente Algorithmen wird die Wettbewerbsfähigkeit in einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft gesichert.
Daher sind Weiterbildungsprogramme in Big Data Analytics, Maschinellem Lernen und Datenwissenschaft unerlässlich. Diese Angebote helfen Fachkräften, neueste Technologien und Methoden zu erlernen und so datengetriebene Entscheidungen zu treffen sowie innovative Lösungen zu entwickeln.
Insgesamt zeigt sich, dass die Kombination aus interdisziplinärer Forschung, praxisorientierter Ausbildung und gezielter Weiterbildung in den Bereichen Datenwissenschaft und KI von zentraler Bedeutung ist, um die Herausforderungen der Zukunft zu meistern.