Einblicke in einen Markt mit großem Potenzial bot das KI-Symposium 2025, das die Fachgruppe Mathematik am 7. Mai an der HFT Stuttgart veranstaltete. Die Mathematik-Professor:innen Dr. Steffen Gilg, Dr. Antje Muntzinger und Dr. Darko Katic moderierten das vielfältige Vortragsprogramm.
In Ihrem Grußwort warf Prof. Dr. Katja Rade, Rektorin der HFT Stuttgart, einen Blick auf den Markt für KI-Anwendungen, der allein in Deutschland schon jetzt auf rund 3 Mio. Euro geschätzt wird und bis 2031 auf rund 20 Mio. Dollar steigen soll. „Wir brauchen Sie, damit wir das in Zukunft abarbeiten können“, betonte Rade gegenüber den vielen Student:innen des Fachbereichs Mathematik unter den rund 100 Gästen.
In seiner Key Note Lecture „Mathematics meets Generative AI“ erläuterte Dr. Lenon Vogel (Amazon, Tübingen) wie Large Language Modelle aufgebaut sind, wie sie trainiert wurden, und wie sie bei gleicher Performance skaliert werden können. „Ein guter Coder zu sein, hilft extrem beim Berufseinstieg im KI-Bereich“, so der KI-Spezialist. „Wissen in Stochastik, Analysis und Numerik machen es leicht, aktuelle Paper zu lesen.“ Praktika in der Software-Entwicklung helfen, das Erlernte umzusetzen.
Dr.-Ing. Birgit Graf vom Fraunhofer IPA (Stuttgart) bot einen interessanten Überblick über den Stand der Technik bei Assistenzrobotern für die Pflege – der ‚Pflegnotstand‘ und hohe Krankenstände in der Pflege sind die Treiber für deren Einsatz. Logistische Aufgaben, aber auch Reinigung oder Analytik können in Zukunft ggf. auch mit Roboter-Unterstützung erledigt werden. Im wahrsten Sinne des Wortes Erleichterung in der Pflege ermöglichen Exo-Skelette oder Trage-/Umbett-Hilfen. Reha oder Therapie-Roboter unterstützen die Heilung. Hauptziel neben Kostenersparnis: Pflegekräften sollen Ihre Zeit für die Arbeit am und mit den Menschen aufwenden können.
Prof. Dr. Nicola Wolpert von der HFT Stuttgart stellte die Ergebnisse der Forschung von Quendrim Schreiber „METNet: A Mesh Exploring Approach for Segmenting 3D Textured Urban Scenes“ vor, die im ISPRS-Journal veröffentlicht wurden. Im SUM-Datensatz, der von der Uni Delft erstellt wurde und eine Datenbasis der Stadt Helsinki beinhaltet, wurde mit dem METNet-Ansatz jedes der 19 Mio. Dreiecke des Dreiecksnetzes klassifiziert. Dabei wurden RGB-Werte, Koordinaten und Normalenvektoren der Nachbardreiecke für die strukturierte Eingabe in ein neuronales Netz verwendet. Der Erfolg: im Vergleich mit bisherigen Verfahren wurde eine erkennbar höhere Genauigkeit erzielt.
Dr. Michael Rottmaier, der für Airbus (Ulm) arbeitet, stellte Möglichkeiten vor, welche KI-Nutzung im Defense-Bereich für eine schnellere datenbasierte Entscheidungsfindung bietet.
Dr. Larissa Triess von Mercedes-Benz (Sindelfingen) erläuterte die Nutzung von KI in automatisierten Fahrzeugen bei Mercedes Benz, die sich sowohl vom ‚Autonomie‘-Grad der Fortbewegung (Autonomes Fahren Level 1-5), als auch der Modularität unterscheiden. Wichtig ist dabei ein nachprüfbarer Ansatz und die Nutzung einer umfassenden Sensorik. Von Ende zu Ende trainierbare Ansätze für autonome Fahraufgaben sind Gegenstand aktueller Forschung. Eine sichere Fahrweise, auch in kritischen Szenarien, für die es i. d. R. wenig Daten gibt, wird z. B. durch eine rechtzeitige Kollisionserkennung oder die Erkennung noch nicht definierter Dinge in der Umgebung sowie frühzeitiges Gegenwirken ermöglicht.
Benjamin Alt vom Institute for Artificial Intelligence der Universität Bremen referierte zum Thema ‚Weltmodelle 2.0: Von stochastischen Papageien zu intelligenten digitalen Zwillingen‘. Roboter sollten die Konsequenzen ihrer Aktionen auf die Umgebung berücksichtigen können. Ein Mensch tut dies intuitiv. Mit Hilfe eines digitalen Zwillings eines Roboters lassen sich diese Konsequenzen vorab ‚testen‘.
In den Fragerunden zu den Vorträgen und den Pausen entstanden interessante Diskussionen. Das anschließende Get-Together bot den Teilnehmenden zudem noch die Möglichkeit zum Networking.