<\/p>\n\n\n\n
Anwendungsfeld 1: Bundeswehr (Bw)<\/strong><\/p>\n\n\n\n Innerhalb der Bw geh\u00f6rt KI zunehmend zu den neuen Kernkompetenzen. Dies betrifft sowohl die Aufkl\u00e4rung, den TSK<\/abbr>-\u00fcbergreifenden Datenaustausch, die Erh\u00f6hung der Autonomie der Plattformen als auch Bereiche wie Ausbildung, Logistik und Medizin. Das KI@Bw arbeitet bereits in Projekten der Marine und der Aufkl\u00e4rung (ELINT). Ein sich entwickelnder Schwerpunkt ist KI im F\u00fchrungsprozess. Ein weiterer Schwerpunkt ist KI in und f\u00fcr die Ausbildung der Bw-Angeh\u00f6rigen.<\/p>\n\n\n\n Anwendungsfeld 2: \u00d6ffentlicher Dienst, \u00c4mter und Verwaltung<\/strong><\/p>\n\n\n\n Nicht nur im Bereich der Bw, sondern auch f\u00fcr \u00f6ffentliche Dienste, \u00c4mter und Verwaltung im Allgemeinen geht die zunehmende Einbindung von KI-Systemen mit zahlreichen Fragen und Herausforderungen einher, die einer m\u00f6glichst ganzheitlichen Betrachtung und Begleitung bed\u00fcrfen. KI@Bw bietet durch seine interdisziplin\u00e4re Ausrichtung eine derartige Begleitung an, die neben technischen Fragen beispielsweise auch den Bereich der Ethik, der politischen oder der soziotechnischen Folgen von KI-Systemen umfasst. Gerade f\u00fcr F\u00fchrungspersonal ist Wissen \u00fcber derartige Zusammenh\u00e4nge in Zukunft unverzichtbar.<\/p>\n\n\n\n Anwendungsfeld 3: Gesellschaftliche Gruppen<\/strong><\/p>\n\n\n\n Neben konkreten Einsatz- oder Entwicklungsszenarien befasst sich KI@Bw ebenso mit der Frage, wie Wissen um und Gestaltung von KI-Systemen st\u00e4rker gesamtgesellschaftlich gedacht und Beteiligungsprozesse unterst\u00fctzt werden k\u00f6nnen. Beispiele sind hier der Bereich der politischen Desinformation oder auch Kompetenzentwicklungsans\u00e4tze im Bildungsbereich.<\/p>\n\n\n\n Anwendungsfeld 4: Cyber-Physische Systeme (CPS) und Ingenieurwissenschaftliche Anwendungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n Dieser Schwerpunkt fokussiert auf die zunehmende Durchdringung von Produkten, Fahrzeugen, Maschinen und Geb\u00e4uden mit Sensoren und Informationsverarbeitung sowie auf die sich daraus ergebenden M\u00f6glichkeiten zur \u00dcberwachung der Systeme sowie zur Erzeugung und st\u00e4ndigen Aktualisierung digitaler Modelle mit hohem Innovationspotenzial. Dabei kommt insbesondere K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz, um die mit der Sensorik gesammelten gro\u00dfen Datenmengen zielgerichtet auszuwerten und die Systeme im Betrieb zu optimieren bzw.<\/abbr> deren sicheren und korrekten Betrieb zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n Anwendungsfeld 5: Medizin und Gesundheit<\/strong><\/p>\n\n\n\n Die Fragestellung, wie KI das Gesundheitswesen in den Bereichen Diagnose, Prognose und Pr\u00e4vention beeinflussen kann, wird immer relevanter. Durch die Analyse gro\u00dfer Mengen von Bild- und Labordaten sowie die Anwendung komplexer Algorithmen kann KI dazu beitragen, Krankheiten fr\u00fcher zu erkennen, individuelle Behandlungspl\u00e4ne zu erstellen und zuk\u00fcnftige Gesundheitsrisiken vorherzusagen. In der Diagnostik spielt KI eine entscheidende Rolle, indem sie \u00c4rzte bei der Interpretation von medizinischen Daten (z.B.<\/abbr>, R\u00f6ntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans) unterst\u00fctzt. Mithilfe von maschinellem Lernen k\u00f6nnen Anomalien und Muster erkannt werden, die f\u00fcr bestimmte Krankheiten indikativ sind, wodurch diese fr\u00fchzeitig diagnostiziert werden k\u00f6nnen. In Bezug auf die Prognose werden KI-Methoden eingesetzt, um den Verlauf von Krankheiten vorherzusagen und Behandlungsentscheidungen zu unterst\u00fctzen. Durch die Analyse von Patientendaten und medizinischen Verl\u00e4ufen k\u00f6nnen Modelle erstellt werden, die die Wahrscheinlichkeit von Komplikationen oder R\u00fcckf\u00e4llen vorhersagen k\u00f6nnen. Die Pr\u00e4vention wird durch KI-personalisierte Gesundheitsvorsorge unterst\u00fctzt, indem sie individuelle Risikofaktoren analysiert und pr\u00e4ventive Ma\u00dfnahmen empfiehlt. Durch die Verarbeitung von Patientendaten wie genetischen Informationen, Krankengeschichten und Lebensstilfaktoren kann KI den Gesundheitsdienstleistern dabei helfen, pr\u00e4ventive Strategien zu entwickeln, die auf die spezifischen Bed\u00fcrfnisse jedes Einzelnen zugeschnitten sind.<\/p>\n\n\n\n Anwendungsfeld 6: Material Design<\/strong><\/p>\n\n\n\n Die Entwicklung neuer Materialien, wie sie z.B.<\/abbr> in der Wasserstoffspeicherung oder in Batterieproduktion genutzt werden, ist leider eine aufw\u00e4ndige und zeitintensive Arbeit. So werden neue Materialen zun\u00e4chst in komplexen Simulationen analysiert, zumeist gefolgt von teuren Experimenten. Als Folge k\u00f6nnen nur wenig neue Materialkonfiguration durchprobiert werden. KI kann hier helfen, in dem neuronale Netze neue Konfigurationen basierend auf Daten und neuronalen Netzen vorab bewertet und so schneller vielversprechende Kandidaten identifiziert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Anwendungsfeld 1: Bundeswehr (Bw) Innerhalb der Bw geh\u00f6rt KI zunehmend zu den neuen Kernkompetenzen. 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