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21.02.2019 | Düsseldorf

Sprachassistenten, Patentrecherche & Überwachung des täglichen Lebens

Big Data: Top-Trends und Technologien

Eine Kombination aus Smartwatch und Bewegungssensoren für Senioren. Rasante Patent-Anmeldung. Maschinen, die selbstständig Lösungen entwickeln – was klingt wie eine absurde Zukunftsvision ist tatsächlich Realität. Zehn Experten aus Wissenschaft und Wirtschaft berichteten beim 3. Data Science Forum am FOM Hochschulzentrum in Düsseldorf über aktuelle Entwicklungen, Herausforderungen, Chancen und neueste Trends Künstlicher Intelligenz.

Mit neuem System Senioren zu Hause unterstützen?

„871 Personen zwischen 70 und 75 Jahren sterben in Deutschland jährlich nach einem Sturz.“ Für Prof. Dr. Klemens Waldhör Grund genug, ein System zu entwickeln, das ältere Menschen zu Hause pflegt und unterstützt. Der FOM Dozent, Geschäftsführer und Gesellschafter der Heartsome Europe GmbH hielt einen der zehn Vorträge – berichtete über die Entwicklung einer neuen Methode für den Gesundheitsmarkt. 40 % aller Personen über 65 würden mindestens einmal im Jahr stürzen.

Die Lösung: Eine Kombination aus Smartwatch und Bewegungssensoren im Haus. Die Überwachung von Aktivitäten des täglichen Lebens (ADLs) wie Gehen, Essen, Schlafen, Hygiene oder Ereignissen des täglichen Lebens (EDLs) wie Stürzen, könne insbesondere im fortgeschrittenen Alter helfen, ein selbstbestimmtes Leben zu führen. Im Notfall könnten durch eine rechtzeitige Alarmierung lebensrettende Maßnahmen eingeleitet werden.

Die Herausforderung: Der Datenschutz. Was sind Menschen bereit zu teilen und wem gehören diese Daten anschließend? Außerdem seien hohe Kosten mit der Anschaffung verbunden und Tiere im Haushalt könnten die Aufzeichnungen beeinflussen.

Gute Neuigkeiten für Start-Up-Gründer

Nach der Start-Up-Gründung Patent anzumelden kann sehr viel Zeit in Anspruch nehmen. In Zukunft sollen die Prüfungen schneller werden, damit mehr Anträge bearbeitet werden können. Der Vortrag von Benjamin Schumacher vom Deutschen Patent- & Markenamt München skizzierte die wichtigsten Bereiche eines neuen Recherchesystems: Automatisierte Klassifikation, Suche in elektronischen Patentanmeldungen und Patentrecherche. „Ähnliche Wörter werden in ihrem Kontext geclustert. Beispiel Flügel – suche ich einen Klavierflügel, einen Hausflügel oder einen Tierflügel?“ Einige Herausforderungen bei heutigen Patentrecherchen seien die umfangreichen Datenmengen, ein ständig wachsender Stand der Technik, die Suche in heterogenen Datenquellen, die Suchqualität und Performance. Im Deutschen Patent- und Markenamt wird aktuell jedoch ein Enterprise-Search-System entwickelt, welches einen Querschnittsdienst für alle Anwendungssysteme und das Elektronische Schutzrechtsaktensystem bietet.

Big Data - Die neuesten Trends Künstlicher Intelligenz
Das 3. Data Science Forum in Düsseldorf war wieder gut besucht (Foto: FOM)

Machine Learning

Dr. Stefan Ebener, Manager Customer Engineering Specialist der Google Germany GmbH erläuterte am Beispiel von Doppelkeksen, wie Maschinen Prozesse erlernen und damit Produktionsabläufe optimieren können: Wartungstechniken, Qualitätssicherung und Optimierung der Ressourcenverteilung seien nur ein paar Beispiele, bei denen Machine Learning bereits heute in der Fertigung zum Einsatz käme. Die Möglichkeiten seien vielfältig und insbesondere Anwendungsbeispiele auf Basis von hochauflösenden Bildern und Videos würden ein enormes Potential bieten. Die 65 Teilnehmenden erlebten live mit, wie Maschinen so programmiert und trainiert werden, dass sie auf Basis vorhandener Daten, Muster erkennen und selbstständig Lösungen entwickeln.

Prof. Dr. Rüdiger Buchkremer, Direktor des ifid Institut für IT Management und Digitalisierung an der FOM, zog ein positives Fazit des 3. Data Science Forum in Düsseldorf: „Die Teilnehmerzahl nimmt von Jahr zu Jahr zu - einmal mehr hat sich gezeigt, dass unser Format mit mehreren Kurzvorträgen sehr gut angenommen wird. Die Diskussionen waren zahlreich, lebhaft und konstruktiv.“

Dr. Markus Dirk Ebner ist FOM Professor für Wirtschaftsinformatik und Finance. In seinem Vortrag ging es um Big Data in der Cloud am Beispiel-Szenario "Autonome Fabrik" (Foto: FOM)
Im Anschluss an die Vorträge konnte noch über die aktuellen Entwicklungen, Herausforderungen und Trends diskutiert werden (Foto: FOM)

Daniel Hüsson (links) sprach über technische Möglichkeiten der Sprachinteraktion in Kombination mit grafischen Auswertungen (Foto: FOM)
Wie können Maschinen Prozesse erlernen und damit Produktionsabläufe optimieren? Dr. Stefan Ebener berichtete über die Möglichkeiten im Machine Learning (Foto: FOM)