Das Projekt

Die chemische Industrie ist geprägt durch komplexe logistische Prozesse, deren Effizienz und Effektivität ausschlaggebend für den wirtschaftlichen Erfolg sind. Diese Prozesse betreffen zum einen die Logistik von Werkstoffen und Produkten als auch die Logistik von Mitarbeiterinnen. Eine vollständige Automatisierung dieser Prozesse ist nicht immer sinnvoll bzw. möglich, da es zu viele Ausnahmen gibt, auf welche die Unternehmen flexibel reagieren müssen. Die Eingangsparameter, die zum Verständnis dieser Prozesse notwendig sind, sind allerdings so umfangreich, dass Mitarbeiterinnen die darin enthaltenen Informationen nicht vollständig nutzen können.

KI ist dagegen sehr gut geeignet, Muster in Datenströmen zu erkennen. KI kann in der Regel aber nicht alle Auswirkungen abschätzen, die ihre Ergebnisse in der Praxis haben können. Daher erforscht das hKI-Chemie Projekt, wie KI den Menschen befähigen kann, in komplexen Situationen bessere Entscheidungen zu treffen. Hierfür werden KI-Lösungen entwickelt, welche keine Black-Box darstellen, sondern selbsterklärend sind. Dadurch besteht die Möglichkeit mehrere Ziele in der chemischen Industrie gleichzeitig zu erreichen:

• Optimierung von Prozessen durch KI-basierte Auswertung der Prozessparameter
• Unterstützung der Mitarbeiter*innen bei der frühzeitigen Erkennung von Prozessproblemen und bei der Auswahl geeigneter Lösungen
• Verfügbarkeit maschinell gelernter Zusammenhänge über Schichten und Personalwechsel hinweg

KI soll den Menschen hierbei nicht ersetzen. Vielmehr wird im Projekt untersucht, wie KI den Menschen unterstützen kann, fundierte und optimierte Entscheidungen zu treffen. Damit greift das Projekt das Leitbild einer humanzentrierten KI auf, wie es u.a. in der Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung und im Abschlussbericht der Enquete-Kommission “Künstliche Intelligenz – Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche, soziale und ökologische Potenziale” zu finden ist.

hKI-Chemie arbeitet eng mit den Sozialpartnern der chemischen Industrie zusammen, da KI-Verfahren grundlegenden Einfluss auf moderne Arbeitsplätze haben werden. Hierfür sind neben Arbeitgeberverband und Gewerkschaft auch die Betriebsräte der beteiligten Chemie-Unternehmen aktiv in das Projekt eingebunden.

Im Projekt werden wiederverwendbare hKI-Bausteine, Entwicklungsmethoden und Handlungsempfehlungen erarbeitet, um den Einsatz humanzentrierter KI in vielen Unternehmen und Branchen zu erleichtern.

Links:

• Webseite

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Publikationen (3)

2024 (1)

• Zdankin, Peter and Weis, Torben
  Demo: Smartbright: Learning a Physics-Based Model of Light-Scattering With Symbolic Regression
  In: Proceedings of the 2024 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2024 ACM International Symposium on Wearable Computers

2023 (2)

• Becks, Eileen and Josten, Malte and Matkovic, Viktor and Weis, Torben
  Revising Poor Man's Eye Tracker For Crowd-Sourced Studies
  In: 21st IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2023)
  DOI: 10.1109/PerComWorkshops56833.2023.10150386
• Becks, Eileen and Josten, Malte and Matkovic, Viktor and Weis, Torben
  Artifact: Revising Poor Man's Eye Tracker For Crowd-Sourced Studies
  In: 21st IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2023)
  DOI: 10.1109/PerComWorkshops56833.2023.10150307