Das Vorhaben Applied.AI befasst sich (im Unterschied zu rein akademischer KI-Wissenschaft) mit der Überführung aktueller KI-Forschung hin zu praktisch einsatzfähigen Produktivsystemen. Diverse Studien (u.a. [1, 2, 3 …]) belegen, dass in Deutschland zwar eine hochwertige akademische KI-Forschungslandschaft existiert, jedoch der praktische Einsatz in

Unternehmen und Produkten im weltweiten Maßstab im Hintertreffen ist. Warum ist das so? Applied.AI untersucht diese Fragestellung mit dem Ziel, eine neuartige Methodik und Technologiebasis für die Identifizierung, Erforschung und Praxisüberführung von KI-Problemstellungen zu erarbeiten. Um dies zu erreichen, werden zwei Muster-Anwendungen identifiziert sowie vollständig erstellt und erforscht.

Mögliche Muster-Anwendungen sind aus aktueller Sicht (i) Sprach-KI in der Pflegedokumentation bzw. (ii) KI in autonomen Laderobotern für Elektro-Automobile. Anhand der Analyse beider untersuchter Lösungsprozesse werden Erkenntnisse zu Standardisierungen, Generalisierungen und Modularisierungen für den KI-Arbeitsprozess, für KI-Technologien sowie für rein praktische Themen abgeleitet. Als Projektergebnis entsteht so ein KI-Applikations-Baukasten. Mit diesem wird das Applied.AI-Team in die Lage versetzt, im Anschluss an das vorliegende Vorhaben mit einem ganzheitlichen, modularen und standardisierten Lösungsprozess KI-Anwendungen schnell und effizient in die regionale Wirtschaft zu implementieren. Damit begegnet Applied.AI dem o.a. Wettbewerbsnachteil der deutschen Wirtschaft und erschafft einen unternehmerisch orientierten Schulterschluss zwischen Erforschung und praktischer Umsetzung von KI.