Künstlich und Menschlich Intelligent (K-M-I) - Kompetenzzentren für transformierte Arbeit in Westsachsen

Entwicklung und Implementierung von KI für die Prozess- und Arbeitsgestaltung von K-M-I

Projektlaufzeit:

12/2021 - 11/2026

Projektleitung (Organisationseinheit):

Prof. Dr. Mike Espig (Fakultät Physikalische Technik/Informatik)

Projekttyp:

Forschungsprojekt der Westsächsischen Hochschule Zwickau

Kontakt:

Prof. Dr. Mike Espig

+49 (375) 536 1381
mike.espigfh-zwickaude

Kooperationspartner:

Institut für Angewandte Informatik e.V.
Universität Leipzig
Technische Universität Chemnitz
KSG GmbH
Kieselstein International GmbH
WIN GmbH
ACOD GmbH
Magna Exteriors (Meerane) GmbH
Vitesco Technologies GmbH
CPT Präzisionstechnik GmbH Chemnitz
DBI Gas- und Umwelttechnik GmbH
Wittenbecher Maschinenbau GmbH
Wiewald GmbH
Data Virtuality GmbH

Fördermittelgeber:

BMBF

Förderprogramm:

Zukunft der Arbeit: Regionale Kompetenzzentren der Arbeitsforschung

Förderkennzeichen:

02L19C502

Situation

Ziel des Verbundprojektes ist es, durch den Aufbau des Kompetenzzentrums K-M-I (Künstlich und Menschlich Intelligent) die Unternehmen, insb. des produzierenden Gewerbes, im mitteldeutschen Kohlerevier und angrenzende Regionen, insb. in Westsachsen, in die Lage zu versetzen, sozialen, ökologischen und ökonomischen Nutzen durch den arbeitsgestalterisch begleiteten Einsatz von KI innerhalb der Unternehmen, sowie über die Unternehmensgrenzen hinweg, zu schaffen. 

Aufgabe

Ziel des Teilvorhabens ist es die Erarbeitung von Lösungsansätzen im Bereich KI-basiertes Datenmanagement und -analyse sowie KI-Expertensysteme. Die Aufgabe der Data Science Research Group (DSRG) der WHZ ist es das Wissen und Anwendungen im Bereich KI (Kompetenzen siehe ausführliche Beschreibung) innerhalb der Pilotvorhabenen zur Anwendung zu bringen, direkten Transfer zu ermöglichen und gleichzeitig die KI-Forschung in der Region zu stärken. Hierbei wird insbesondere auf den von der WHZ aufgebauten Werkzeugkasten zurückgegriffen, bspw. Tensor-Calculus (TC), Discrete Optimization Extension (DOpE) oder Bias Variance Agent (BiVA))  Neben den direkten Unterstützungsarbeiten und dem Aufbau eines langfristigen Transferformats für K-M-I unterstützt die Data Science Research Group der WHZ beim Aufbau eines integrierten Lehr/Lernangebots für K-M-I (Multiprofessionelle Teams aus Wissenschaft und Wirtschaft). 

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Anhang

Bild 1 zur Aufgabe: Logo BMBF