120 Wörter pro Minute flüssig lesen – das sollen Grundschülerinnen und -Schüler am Ende der vierten Klasse beherrschen. Diese Fähigkeit will das Institut für Qualitätsentwicklung an Schulen (IQSH) in Zukunft mithilfe einer mitlernenden, KI-gestützten App noch besser fördern. Die App soll die Lehrkräfte dabei unterstützen, die Stärken und Schwächen der Schülerinnen und Schüler zu identifizieren. Dazu analysiert das Programm die Lesegeschwindigkeit und -genauigkeit jedes Kindes und macht Vorschläge für weitere Leseübungen. Sobald die Kinder einen sogenannten "Levelcheck" bestehen, steigen sie ins nächst höhere Leistungslevel auf. Bislang war dieser Check nur mithilfe der Lehrkraft möglich, was sehr zeitaufwändig war und keine einwandfreien Ergebnisse lieferte.
Das Projekt "KI4Forst" ermöglicht ein besseres Wald-Monitoring. Mithilfe Künstlicher Intelligenz können beispielsweise Satellitenaufnahmen deutlich umfangreicher und detaillierter als bisher ausgewertet werden, zum Beispiel um den Zustand der Wälder in Schleswig-Holstein zu analysieren und zu bewerten. Die Waldflächen und deren Veränderungen werden in Online-Karten dargestellt, sodass Rückschlüsse auf den Vegetationszustand möglich sind. Schäden durch Trockenheit oder Schädlingsbefall sollen damit schnellstmöglich erkannt werden. Ziel ist es, solche Flächen zu schützen und darüber hinaus den Waldanteil in Schleswig-Holstein von elf auf zwölf Prozent zu erhöhen. Projektpartner sind das Landesamt für Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume, die Landesforsten sowie die Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt in Göttingen.
Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) will das Unternehmen ane.energy in Husum digitale Lösungen zur Vermarktung von erneuerbaren Energien entwickeln. Um Angebot und Nachfrage in Zukunft besser aufeinander abstimmen zu können, entwickelt ane.energy eine KI-gesteuerte Plattform für erneuerbare Energien ("PEER"). Ziel des Projekts ist es, den Vertriebsprozess vom ersten Kundenkontakt bis zum abgeschlossenen Vertrag zu beschleunigen. Darüber hinaus können auf diesem Weg neue Energieprodukte und -dienstleistungen entwickelt werden. Individuelle Kundenwünsche oder Unternehmensziele könnten ebenfalls einfacher realisiert werden.
Das Projekt "KI4GeoSeDa" ermöglicht, Daten in einen räumlichen Kontext zu stellen. In verschiedenen Bereichen der Landes- und Kommunalverwaltung führen die Mitarbeiter:innen die Fachdaten noch analog. Solche Daten werden derzeit vermehrt digitalisiert, beispielsweise bei der Überführung des Gewerberegisters in das digitale "eGewerbe SH". Allerdings können bei der Überschreibung Tippfehler oder Zahlendreher dafür sorgen, dass die Adressangaben unbrauchbar werden. Bei den Testdaten des "eGewerbe SH" zeigte sich, dass lediglich knapp die Hälfte des Datensatzes widerspruchsfrei automatisch georeferenziert werden konnten. Die verbleibenden Daten sind derzeit ohne manuelle Auswertung nicht nutzbar.
Ein Prototyp soll nun dabei helfen, solche Adressen trotzdem vollständig digital nutzen zu können. Mithilfe Künstlicher Intelligenz können die falschen Adressen erkannt und im Anschluss wieder nutzbar gemacht werden. Dafür werden die einzelnen Bausteine einer Adresse analysiert. Ist beispielsweise ein Bestandteil wie der Straßenname falsch angegeben, wertet die KI die anderen Bausteine aus. Anhand der Hausnummer, des Ortes und der möglichen Straßen dieses Ortes kann die richtige Adresse herausgefunden werden. Ziel ist es, jeder Adresse – egal, ob diese richtig oder fehlerhaft angegeben wurde – eine brauchbare Koordinate zuzuordnen.
800 Millionen Tonnen CO2 werden jedes Jahr durch den weltweiten Schiffsverkehr verursacht – für die Wissenschaftler:innen vom GEOMAR und der Kieler Firma TrueOcean ist das Grund genug, nach Einsparmöglichkeiten zu suchen. Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) möchte das Team eine Echtzeit-Routenoptimierung für Frachtschiffe ermöglichen, damit diese Meeresströmungen umfahren und Treibstoff sparen können. Ziel ist es, Strömungen tagesaktuell anhand von ozeanografischen Modellen vorherzusagen, um Kapitänen alternative Routen mit günstigeren Strömungsbedingungen vorzuschlagen.
Blut spenden – Leben retten, was so einfach klingt, stellt Krankenhäuser regelmäßig vor große Herausforderungen, denn: Blutkonserven sind einfach zu knapp. Ziel des Projekts "geconomy" ist es, dass Blutspendedienste an einem Ort möglichst viele Spenderinnen und Spender in kurzer Zeit erreichen können. Dafür begleiten die Kieler Forschenden schon seit 2007 regelmäßig Blutspende-Teams vom Deutschen Roten Kreuz. Anhand dieser Erfahrungen erstellen sie dann ortsabhängige Analysen zum Spendeverhalten. Im Rahmen des KI-Projekts sollen nun auch Algorithmen das individuelle Spendeaufkommen abschätzen, damit beispielsweise das Personal etwa durch Fahrzeiten-Optimierung effizienter arbeiten kann.
Welche Symptome sind relevant für die Diagnose einer Krankheit und welche Therapien haben in ähnlichen Fällen geholfen? Diese und andere Fragen könnte in Zukunft ein Computersystem aus Lübeck beantworten – mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI). Ziel des Forschungsprojekts "Medical Cause and Effects Analysis" (MCEA) der Universität zu Lübeck ist es, ein medizinisches Expertensystem zu entwickeln, das Ärztinnen und Ärzte unabhängig ihres Fachgebietes bei der Untersuchung und Behandlung von Patientinnen und Patienten unterstützt.
Mit einem Klick sollen die Medizinerinnen und Mediziner künftig Zugriff auf Maschinen- und Falldaten, Studien und medizinische Leitlinien bekommen, aufbereitet durch sogenanntes Machine Learning. Bislang waren vergleichbare Systeme nur mit Informationen und Daten aus der direkten Umgebung der behandelnden Ärztinnen und Ärzte ausgestattet – MCEA fügt nun interdisziplinäre und ergänzende Wissensquellen hinzu.
Ein Beispiel dafür, das Künstliche Intelligenz auch Leben retten kann, ist das Projekt "Autonomes Rehkitz Ortungssystem (AROS)". Rehe legen ihre Kitze häufig in Feldern ab, um sie vor Feinden zu verstecken. In Erntezeiten kann das das Todesurteil der Jungtiere sein, wenn sie nicht rechtzeitig weglaufen und von den schweren Erntemaschinen erfasst werden. Das Unternehmen Naiture will mit Hilfe von KI eine technische Lösung entwickeln: Eine Drohne soll das Feld abfliegen und nach versteckten Rehen suchen. Sobald ein Rehkitz entdeckt wird, sendet die Drohne automatisch ein Luftbild und die GPS‐Koordinaten an einen Jäger und den Landwirt. So kann das Tier in Sicherheit gebracht werden.
Auf Bio-Betrieben sind chemische Pflanzenschutzmittel (Herbizide) verboten. Das macht die Unkrautbekämpfung dort besonders aufwändig. In einigen Betrieben wird daher bereits mittels Robotertechnik mechanisch gejätet. Der KI-gestützte Jäte-Roboter der Firma Naiture soll dabei unterstützen: Er ist mit einem Laser ausgestattet, der alle Pflanzen scannt und zwischen Unkraut und Nutzpflanze unterscheiden kann. Mithilfe von KI soll dieses System zukünftig weitere Gemüsesorten erkennen können. Naiture arbeitet in dem Projekt eng mit der Fachhochschule Westküste zusammen.
Wie kann KI bei der Job-Vermittlung helfen? Genau dieser Frage gehen Forschende der Fachhochschule Kiel nach. Ziel des dreijährigen Forschungsprojekts ist ein KI-basiertes Angebot für das Jobcenter Kiel.
Bei der Job-Vermittlung spielen viele Fragen eine Rolle. Welche Erfahrungen die Arbeitssuchenden mitbringen, welche Berufssparten für sie infrage kommen oder welche Weiterbildungen sie benötigen. Ob und wie KI dabei nützlich sein kann, möchte das Team um Wirtschaftsinformatiker Prof. Dr. Stephan Schneider von der FH Kiel nun herausfinden. Dafür werten sie zunächst anonymisierte Datensätze aus. Anhand bestimmter Kriterien wie Alter und Ausbildungsstand werden diese Daten mithilfe von KI sortiert. Auf dieser Basis sollen dann Empfehlungen für die Arbeitssuchenden erfolgen.
Mithilfe von KI untersucht eine Lübecker Forschungsgruppe im Forschungsprojekt "MASIRI" ("Multi-Agent-Simulation of Intelligent Resource Regulation in Integrated Energy and Mobility"), wie Bürgerinnen und Bürger mit E-Autos die Stromnetze beeinflussen. Im Fokus stehen dabei Technologien wie das "bidirektionale Laden". Diese Technologie ermöglicht es Elektrofahrzeugen, nicht nur Strom aufzunehmen, sondern diesen bei Bedarf auch wieder an das Netz zurückzugeben. So könnten sich beispielsweise kurzfristige Strom-Engpässe überbrücken lassen. Das Problem dabei: Die Energie-Anforderungen ändern sich ständig, daher fehlt bislang die Datengrundlage, um den Stromeinsatz effizient planen zu können.
An diesem Punkt setzt "MASIRI" an. Mit einem KI-gestützten Computermodell wollen die Forscher:innen das Verhalten der Bürger:innen näher untersuchen und so herausfinden, wie sich ihre Entscheidungen auf die Mobilitäts- und Energienutzung auswirken. Die Wissenschaftler:innen modellieren dafür das menschliche Verhalten und die technischen Zusammenhänge in Bezug auf Energie und Mobilität. Aus diesen Erkenntnissen wollen sie anschließend eine Simulation mit intelligenten und selbstlernenden Agenten bauen. Ein Algorithmus soll Veränderungen vorschlagen und das System fortlaufend optimieren. Die Erkenntnisse könnten dabei helfen, neue Projekte des bidirektionalen Ladens, wie E-Firmenwagen oder neue Ladesäulen in Städten, zu planen.
Im Februar 2020 hat das Integrationsamt im Sozialministerium den Chatbot "Ina" in seine Seite integriert. Durch ihn hat das Amt einen niedrigschwelligen Zugang zu seinen Informationen und Beratungsangeboten geschaffen. Routinefragen können so schnell und rund um die Uhr beantwortet werden. Gleichzeitig macht der Bot auch Themenvorschläge und stellt Anträge bereit – mit einem Klick auch in Leichter Sprache. So erhalten Nutzer schnell eine erste Hilfestellung. Mit Hilfe der protokollierten Suchanfragen kann der Chatbot zudem kontinuierlich weiterentwickelt und optimiert werden.
Zusätzlich zu Ina setzte die Landesregierung während der Corona-Pandemie den Chatbot CABO ein. Dieser informierte die Bürgerinnen und Bürger rund um die Uhr über die aktuellen Regelungen.
Noch mehr beispielhafte Projekte finden Sie in der KI-Strategie Schleswig-Holstein
