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Journal articles on the topic 'Künstlicher Intelligenz'

Author: Grafiati

Published: 5 June 2025

Last updated: 16 July 2025

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1

Lücke, Oliver. "Künstliche Intelligenz! Menschliche Dummheit? Gesetzgeberische Vernunft!?" Recht und Politik 56, no. 3 (2020): 386–93. http://dx.doi.org/10.3790/rup.56.3.386.

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Abstract:

Entstehen und Fortentwicklung künstlicher Intelligenz markiert eine Zeitenwende in der Digitalisierung, KI ist ein disruptiver „game changer“. Entwicklungs-, Chancen- und Risikopotential künstlicher Intelligenz sind ebenso immens wie die absehbaren Auswirkungen auf die Gesellschaft. Umso erstaunlicher ist es, dass dieses zentrale Zukunftsthema bislang rechtspolitisch im Hinblick auf seine rechtlichen Auswirkungen nur vereinzelt erörtert wird. Der Beitrag versteht sich als „Denkanstoß“ und „Handlungsaufruf“zugleich und möchte die überfällige gesellschaftliche, aber vor allem rechtspolitische Debatte über den Umgang mit der künstlichen Intelligenz befördern. Problematik und akuter Regulierungsbedarf werden aufgezeigt. Das Thema wird vom Autor an anderer Stelle ausführlich vertieft, kritisch beleuchtet und mit einem vollständig ausformulierten Vorschlag für eine EU-Grundverordnung zur künstlichen Intelligenz abgerundet (Lücke, Künstliche Intelligenz – Vorschlag für eine EU-Grundverordnung zur künstlichen Intelligenz, RuP Beiheftereihe, Heft 5, erscheint Herbst 2020).

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2

Kather, Jakob Nikolas, Jeremias Krause, and Tom Luedde. "Künstliche Intelligenz in der Gastroenterologie." DMW - Deutsche Medizinische Wochenschrift 145, no. 20 (2020): 1450–54. http://dx.doi.org/10.1055/a-1013-6593.

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Abstract:

Was ist neu? Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz (KI) verändert derzeit alle Bereiche unseres Lebens- und Arbeitsalltags. Die Welt der Medizin ist hiervon nicht ausgenommen. Eine Kernmethode der künstlichen Intelligenz – künstliche neuronale Netzwerke – ist besonders effektiv im Analysieren von Bilddaten. Dies beeinflusst auch die Gastroenterologie wesentlich. Klinische Anwendungen Insbesondere endoskopische, radiologische und histologische Bilder können mittels künstlicher neuronaler Netzwerke automatisch analysiert werden. Einerseits können dadurch repetitive Tätigkeiten automatisiert werden, beispielsweise die Suche nach Polypen in der Screening-Koloskopie. Andererseits ermöglicht dies jedoch auch die Erkennung von subtilen Mustern in Bilddaten, welche als neuartige Biomarker für klinische Verläufe genutzt werden könnten. Ausblick Das Angebot kommerzieller KI-Systeme wird in Zukunft deutlich zunehmen. Wichtig ist die Ausbildung interdisziplinärer Forscherinnen und Forscher, das Vorhandensein standardisierter Datenbanken und das frühzeitige Heranführen der Ärztinnen und Ärzte an die komplexen KI-Anwendungen.

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3

Wirtz, Bernd W., and Jan C. Weyerer. "Künstliche Intelligenz: Erscheinungsformen, Nutzungspotenziale und Anwendungsbereiche." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 48, no. 10 (2019): 4–10. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2019-10-4.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen ein erhebliches Chancenpotenzial und hat sowohl in der Unternehmenspraxis als auch in der wissenschaftlichen Forschung besondere Bedeutung gewonnen in den letzten Jahren. Als Querschnittstechnologie durchdringt künstliche Intelligenz zunehmend die gesamte Wirtschaft und Gesellschaft und ist somit für alle Branchen und Lebensbereiche relevant. Vor diesem Hintergrund beschreibt der Beitrag die wichtigsten Erscheinungsformen künstlicher Intelligenz und stellt deren Nutzungspotenziale und Anwendungsbereiche in unterschiedlichen Branchen dar, bevor in einem folgenden Beitrag die Chancen, Risiken und strategische Governance im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz betrachtet werden (siehe WiSt, Nr. 11/2019, S. 4 ff.).

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4

Fritz, Jürgen. "Industrie 4.0 durch Künstliche Intelligenz." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 117, no. 5 (2022): 344–48. http://dx.doi.org/10.1515/zwf-2022-1053.

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Abstract:

Abstract Industrie 4.0 und Künstliche Intelligenz sind derzeit häufig verwendete Begriffe. Dabei wird übersehen, dass Künstliche Intelligenz lediglich eines von mehreren wichtigen Elementen ist, um Industrie 4.0 erfolgreich umzusetzen. All diesen Elementen liegt der entscheidende Rohstoff des 21. Jahrhunderts zugrunde: Daten. Dieser Beitrag zeigt, wie Daten gewinnbringend zur Anwendung kommen und welcher Mehrwert durch die Kombination von Industrie 4.0 mit Künstlicher Intelligenz erzielt werden kann.

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5

Hennemann, Moritz. "Künstliche Intelligenz und Wettbewerbsrecht." Zeitschrift für Wettbewerbsrecht 16, no. 2 (2018): 161–84. http://dx.doi.org/10.15375/zwer-2018-0204.

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Abstract:

ZusammenfassungDie disruptiven Technologien Künstlicher Intelligenz und die damit verbundenen Algorithmus-gestützten Anwendungen werden in nicht allzu ferner Zukunft den Wettbewerb sowohl um Märkte als auch auf ganz unterschiedlichen Märkten prägen. Folgerichtig erfährt die wettbewerbsrechtliche Erfassung und Beurteilung des Einsatzes von Algorithmen zunehmende Aufmerksamkeit im Schrifttum sowie in der Spruchpraxis von Behörden und Gerichten. Die darüber hinausreichende grundsätzliche(re) Befassung mit den übergeordneten Fragen von Künstlicher Intelligenz im Wettbewerbsrecht steht dagegen erst am Anfang. Vor diesem Hintergrund bestimmt und analysiert der nachfolgende Beitrag die kartellrechtlichen Rahmungen für Künstliche Intelligenz. Aufgeworfen sind insoweit grundlegende Fragestellungen zu den relevanten Märkten, zu Marktbeherrschung und Marktmachtmissbrauch, Kartellverbot und Fusionskontrolle sowie zu Verantwortlichkeit und Zurechnung im Wettbewerbsrecht de lege lata und de lege ferenda.

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6

Steinbach, Peter. "Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen." neuroreha 13, no. 01 (2021): 9–14. http://dx.doi.org/10.1055/a-1255-4914.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz als Überbegriff steht schon länger im Fokus von Klinikern, Gesundheitsökonomen und medizinischen Wissenschaftlern. Entdeckungen in diesem weiten Feld sind aber nur vereinzelt im klinischen Alltag sichtbar, da insbesondere die diagnostische Entscheidungshoheit dem Menschen zugestanden wird. Doch steht schon heute fest: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird nach und nach zu einem Wandel in der Medizin führen.

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7

Rademacher, Andres, and Siegbert Faiss. "Polypendetektion mit künstlicher Intelligenz." Endo-Praxis 37, no. 01 (2021): 37–42. http://dx.doi.org/10.1055/a-1253-5316.

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Abstract:

ZusammenfassungDurch die Vorsorgekoloskopie lässt sich die Inzidenz und die Sterblichkeit des kolorektalen Karzinoms effektiv senken. Die Adenomdetektionsrate (ADR = engl. adenoma detection rate) stellt ein entscheidendes Qualitätskriterium der Vorsorgekoloskopie dar. Die Nutzung computerbasierender Assistenzsysteme in der Endoskopie bietet große Chancen, die Adenomdetektionsrate weiter zu steigern und für eine weitere Qualitätssicherung in der Endoskopie zu sorgen.Die theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz wurden bereits in den 1950er-Jahren gelegt, eine breite Anwendung ist jedoch erst jetzt durch die Entwicklung schneller Computer und die Verfügbarkeit großer digitaler Datenmengen möglich. Das Deep Learning (dt. mehrschichtiges Lernen oder tiefes Lernen) stellt eine Form des maschinellen Lernens dar, bei dem durch Nutzung eines künstlichen neuronalen Netzwerks nach einer Lernphase komplexe Aufgaben gelöst werden können. Es eignet sich für Anwendungen, die für das menschliche Gehirn keine große Anstrengung darstellen (wie z. B. Gesichts- oder Spracherkennung), die jedoch mit konventionellen Methoden sehr aufwendig zu programmieren sind.Für den Einsatz in der Endoskopie wurden auf künstlicher Intelligenz basierende Systeme zur computergestützten Polypendetektion (engl. computer aided Detection = CADe), computergestützte Diagnose (engl. computer aided diagnosis = CADx) und zum computergestützten Monitoring (engl. computer aided monitoring = CADm) erfolgreich in Studien getestet. Erste kommerzielle Systeme zur Polypendetektion und zur optischen Biopsie im Kolon sind bereits erhältlich und konnten in Studien eine Steigerung der ADR durch Einsatz der künstlichen Intelligenz belegen.Computergestützte Assistenzsysteme auf Basis des Deep Learning könnten in naher Zukunft zum Standard in der Endoskopie werden, um eine optimale Polypendetektion, akkurate Diagnosestellung und objektives Untersuchungsmonitoring zu gewährleisten.

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8

Wirtz, Bernd W., and Jan C. Weyerer. "Künstliche Intelligenz: Chancen, Risiken und strategische Governance." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 48, no. 11 (2019): 4–9. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2019-11-4.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz hat einen erheblichen Bedeutungszuwachs in der Wissenschaft und Praxis in den letzten Jahren erfahren und durchdringt mit ihren vielfältigen Erscheinungsformen und Anwendungsbereichen zunehmend unsere Wirtschaft und Gesellschaft. Der vorliegende Artikel baut auf dem Beitrag „Künstliche Intelligenz: Erscheinungsformen, Nutzungspotenziale und Anwendungsbereiche“ der Autoren (siehe WiSt, Nr. 10/2019, S. 4 ff.) auf und stellt wesentliche Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz sowie einen strategischen KI-Governance-Ansatz dar, um entsprechende Risiken zu minimieren und Chancen zu verbessern.

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9

Schröder, Christoph. "Künstliche Intelligenz und die Algorithmen des Antisemitismus." Zeitschrift für Pädagogik und Theologie 75, no. 2 (2023): 198–211. http://dx.doi.org/10.1515/zpt-2023-2007.

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Abstract:

Zusammenfassung Künstliche Intelligenz im Zusammenhang mit Antisemitismus ist ein vergleichsweiser junger Forschungsbereich. KI-basierte Ansätze sollen vor allem in der Untersuchung des Antisemitismus im WEB 2.0 zum Einsatz kommen. Der Beitrag möchte insgesamt in den Zusammenhang von Künstlicher Intelligenz, Antisemitismus und WEB 2.0 einführen. Dabei sollen auch Missverständnisse bezüglich dieses Zusammenhangs aufgedeckt werden.

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10

Piel, Jan-Hendrik, Malte Stonis, Raimund Rolfes, and Tom Strating. "Künstliche Intelligenz gegen Flächenkonflikte." BWK ENERGIE. 74, no. 3-4 (2022): 6–8. http://dx.doi.org/10.37544/1618-193x-2022-3-4-6.

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Abstract:

In der Energiewende werden dringend Fortschritte benötigt – doch immer wieder kommt es bei den erneuerbaren Energien zu Akzeptanzproblemen und Klageverfahren. Im Projekt „WindGISKI“ soll ein Geoinformationssystem auf Basis Künstlicher Intelligenz entwickelt werden, das an diesen Fragestellungen ansetzt. In einem Vorprojekt wurden dazu bereits Einflussfaktoren innerhalb des Spannungsfeldes aus Arten-, Umwelt- und Klimaschutz identifiziert. Ein interdisziplinäres Team aus Wissenschaft und Wirtschaft geht mit der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz nun den nächsten Schritt.

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11

Fröhlich, Wiebke, Lisa Meltendorf, and Anne Reiher. "Geschlechtergerechte Regulierungsansätze im EU-Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz." Recht und Politik 56, no. 3 (2020): 423–26. http://dx.doi.org/10.3790/rup.56.3.423.

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Abstract:

In dem „Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz – ein europäisches Konzept für Exzellenz und Vertrauen“ von Februar 2019 hat die EU-Kommission ihren Regelungsansatz für neue Technologien vorgestellt und zur weiteren Diskussion der Thematik eingeladen. Der Deutsche Juristinnenbund e.V. (djb) beteiligt sich hieran mit einer Stellungnahme und fordert eine geschlechtergerechte Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI).

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12

Götter, Christian. "Künstliche Intelligenz und Geschichtswissenschaft. Mehr als ein neues Werkzeug für die Digital History?" Historische Zeitschrift 319, no. 2 (2024): 299–330. http://dx.doi.org/10.1515/hzhz-2024-0026.

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Abstract:

Zusammenfassung In diesem Artikel diskutiert Christian Götter die möglichen Konsequenzen aktueller Künstlicher-Intelligenz-Anwendungen für die Geschichtswissenschaft. Zu diesem Zweck zieht er eine idealtypische historische Methode nach Johann Gustav Droysen heran und betrachtet die Chancen und Herausforderungen, die sich für die einzelnen Schritte der historischen Arbeit durch die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz jeweils ergeben. Er kommt dabei zu dem Schluss, dass sich die Folgen der Technologie für das Fach eher auf der Ebene der Skalierung bewegen als auf derjenigen grundsätzlicher, qualitativer Neuerungen. Geschichtswissenschaft kann durch Künstliche Intelligenz zugänglicher werden, und zwar sowohl im Hinblick auf ihre Praxis als auch hinsichtlich der Rezeption ihrer Ergebnisse; sie kann ihre Perspektiven und Quellengrundlagen erweitern; und angesichts der epistemologischen Grundlagen des Faches kann sogar dessen gesamtgesellschaftliche Relevanz steigen. Eine Revolution des Faches ist aber nicht zu erwarten. Vor dem Hintergrund dieses Befundes argumentiert Christian Götter ferner, dass die Künstliche Intelligenz auch das Studium der Geschichtswissenschaft eher graduell als grundsätzlich verändern dürfte. Vor allem liefert sie einen Anstoß, um über die Hausarbeit als Prüfungsform nachzudenken – ohne diese allerdings grundsätzlich in Frage zu stellen.

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Brabänder, Eric. "Optimale Produktion dank Künstlicher Intelligenz." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 120, s1 (2025): 118–21. https://doi.org/10.1515/zwf-2025-0018.

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Abstract:

Abstract Generative Künstliche Intelligenz (generative KI) und Large Language Models (LLMs) werden die Art und Weise, wie wir zukünftig mit Maschinen oder technischen Systemen interagieren, grundlegend verändern. Ihre Fähigkeiten bergen enormes wirtschaftliches Potenzial. Allerdings gibt es, gerade in der Produktion und bei Produktionsprozessen, bestimmte Risiken und Hürden, die es bei der Implementierung entsprechender Anwendungen zu bedenken gilt. Nur in Verbindung mit anderen Technologien der Künstlichen Intelligenz kann die generative KI dazu beitragen, dass Mitarbeiter jederzeit auf vertrauenswürdiges Produktionswissen über den gesamten Produktionsprozess hinweg zugreifen können, und Expertenwissen nachhaltig gesichert werden kann.

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14

Frutig, Markus. "KI und Robotik: Innovationsmotor für KMU." PACKaktuell 41, no. 7 (2024): 8–9. http://dx.doi.org/10.51202/1664-6533-2024-7-008.

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Abstract:

Der Event «Innovationskraft für KMU, Künstliche Intelligenz und Robotik im Fokus» bei Peyer Marking in Spreitenbach (AG) zog zahlreiche Kunden und Experten aus der Verpackungs- und Kennzeichnungsbranche an. Hier wurden die Chancen und Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik für KMU intensiv beleuchtet, diskutiert und live präsentiert. Autor & Fotograf: Markus Frutig, Chefredaktor packAKTUELLL

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PROKLA Redaktion. "Editorial." PROKLA. Zeitschrift für kritische Sozialwissenschaft 54, no. 217 (2024): 548–52. https://doi.org/10.32387/prokla.v54i217.2166.

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Abstract:

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) dominiert alle Debatten und der Einsatz von KI durchzieht alle Bereiche, von der Informatik bis zum Gartenbau. Diskutiert wird KI dabei sowohl als Heilsbringer als auch als Hochrisikotechnologie: Mal soll KI alle Probleme lösen, bis hin zur Klimakatastrophe, die der Energieverbrauch durch KI sogar noch verschärft; mal werden apokalyptische Szenarien aus der Science-Fiction befürchtet, bei der uns die Maschinen beherrschen könnten. In dieser umkämpften Ausgangslage geht die PROKLA der Frage nach, inwiefern die mit »Künstlicher Intelligenz« verknüpften technologischen Versprechen und Bedrohungsszenarien, die mit der Veröffentlichung von ChatGPT erneut entfacht sind, tatsächlich einen fassbaren Paradigmenwechsel darstellen oder ob der Mythos bereits abkühlt. Was sind die Hintergründe Künstlicher Intelligenz, was ihre realen Effekte und was ihre potenziellen Entwicklungen?

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Riedl, Reinhard. "Situatives Qualitätsmanagement." Psychiatrische Pflege 6, no. 6 (2021): 23–25. http://dx.doi.org/10.1024/2297-6965/a000398.

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Abstract:

Was ist zum Thema bereits bekannt? Derzeit werden viele Künstliche-Intelligenz-Lösungen für das Gesundheitswesen in Forschungslabors entwickelt, finden aber nur selten den Weg in die Praxis. Wie wird eine neue Perspektive eingebracht? Bislang wird ein Künstliche-Intelligenz-Gerät als Gerät betrachtet. Die Einbettung in die Arbeitsabläufe und das Design der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen findet zu wenig Beachtung. Was sind die Auswirkungen für die Praxis? Mit klaren Vorgaben für das Qualitätsmanagement bei der experimentellen klinischen Erprobung würden die Voraussetzungen für mehr klinische Forschung zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz geschaffen.

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Radke, Peter. "Künstliche Intelligenz in der kardiovaskulären Medizin – Status und Perspektiven." Aktuelle Kardiologie 12, no. 06 (2023): 433–38. http://dx.doi.org/10.1055/a-2146-0667.

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Abstract:

ZusammenfassungDie Menge medizinischen Wissens nimmt stetig zu. In noch größerem Ausmaß steigen jedoch Verfügbarkeit und Komplexität von Gesundheitsdaten aus elektronischen Patientenakten, Bildgebungsdaten oder genetischen Profilen bis hin zu Sensorikdaten einer Smartwatch. Eine Kernaufgabe ärztlichen Handelns besteht in der Synthese und Analyse aller verfügbaren Patientendaten. Diese übersteigen mittlerweile jedoch die Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns und erfordern daher innovative Ansätze in den Bereichen der Informatik und Computerwissenschaften.„Künstliche Intelligenz“ (KI) kann über eine Kombination von Algorithmen, Daten und Rechenleistung menschenähnliche kognitive Prozesse simulieren. Vor allem maschinelles Lernen (ML) hat erhebliches Potenzial in der kardiovaskulären Medizin. Die Befundinterpretation von EKG oder die Diagnose von Vorhofflimmern durch Smartwatches basieren beispielsweise auf dem Einsatz von ML.Die weitere Entwicklung von künstlicher Intelligenz in der Medizin wird jedoch auch von neuen ethischen, datenschutzrechtlichen oder regulatorischen Herausforderungen begleitet. Ein transformativer Nutzen der künstlichen Intelligenz für die kardiovaskuläre Medizin wird jedoch erst durch das Überwinden der Herausforderungen sein volles Potenzial entfalten können.

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Stylianidis, Evripidis St. "Öffentlich-rechtliche Dimensionen des Einsatzes künstlicher Intelligenz." Neue Kriminalpolitik 35, no. 3 (2023): 326–38. http://dx.doi.org/10.5771/0934-9200-2023-3-326.

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Abstract:

Der Beitrag behandelt den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) aus öffentlich-rechtlicher Sicht und warnt vor deren unkontrollierter Nutzung von privater Seite. Nach Ansicht des Verfassers bietet der Einsatz von KI Chancen im Sinne schneller, genauer und flexibler Problemlösungen. Aber auch Probleme wie Autonomie-, Intransparenz- und Vernetzungsrisiken seien zu beachten. Diese Risiken machen Regulierungen und eine sorgfältige Abwägung erforderlich, um den Einsatz von KI demokratisch und verantwortungsvoll zu gestalten und die Vereinbarkeit mit Rechtsstaatlichkeit und Grundrechtsschutz zu sichern. Zudem wird darauf eingegangen, wie der Einsatz von künstlicher Intelligenz die Legislative, Exekutive und Judikative in der Zukunft beeinflussen könnte. Im Bereich der Legislative könnte ein autonomes System Abgeordnete beraten, jedoch darf die Entscheidungshoheit nicht auf den Algorithmus übertragen werden. In der Exekutive kann künstliche Intelligenz bei der Durchsetzung von Gesetzen helfen und die Effizienz von Regierungsprozessen verbessern. In der Judikative könnte eine KI dazu beitragen, Verfahren zu beschleunigen und Entscheidungen präziser zu fallen, möglicherweise auch im Bereich der Strafjustiz.

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Lossos, Christian, Frank Morelli, and Simon Geschwill. "Entwicklung einer Methodik zur Prüfung der Wirksamkeit von künstlicher Intelligenz." Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik, no. 9 (July 14, 2019): 11. http://dx.doi.org/10.26034/lu.akwi.2019.3232.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich durch optimierte Rechenleistungen, große Mengen an verfügbaren Daten und massiven Investitionen immer mehr zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Alltags. Gleichzeitig führen die Komplexität der Technologie und fehlende Optionen zur eindeutigen Nachvollziehbarkeit von Entscheidungsprozessen zu vielfältigen, neuartigen Risiken. Vor dem Hintergrund möglicher Folgen durch maschinelle Fehlentscheidungen steht die Interne Revision in der Verantwortung, die Wirksamkeit von Künstlicher Intelligenz in spezifischen Anwendungsfällen zu bewerten.

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Reisinger, Kathrin. "Neuronale Netze: Mit künstlicher Intelligenz der Leukämie auf der Spur." kma - Klinik Management aktuell 26, no. 11 (2021): 43–45. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1739937.

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Abstract:

Forscher am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden haben ein Computersystem entwickelt, das mithilfe künstlicher Intelligenz eine akute myeloische Leukämie (AML) präzise erkennen kann. Ärzte und Informatiker des Uniklinikums und der TU Dresden entwickelten künstliche neuronale Netze, die sie mit digitalen Bilddaten von Knochenmarkausstrichen trainierten.

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Gruber, Denis. "Einbindung von Künstlicher Intelligenz in Planung, Unterhaltung und Bau von Straßen." Journal für Mobilität und Verkehr, no. 22 (November 26, 2024): 5–14. http://dx.doi.org/10.34647/jmv.nr22.id156.

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Abstract:

Erhaltungs- und Investitionsmaßnahmen in das Straßennetz stellen Baulastträger vor grundlegende Herausforderungen, denn die hierfür aufzubringenden finanziellen Mittel sind nur in begrenztem Umfang verfügbar. Aufgrund des Einzugs Künstlicher Intelligenz auf der Ebene der Kommunalverwaltung lassen sich Fragen nach Dringlichkeiten und Prioritäten von Straßenbau und-unterhaltungsmaßnahmen objektiv begründen. Am Beispiel des Landkreises Börde wird verdeutlicht, wie Künstliche Intelligenz in Planung, Unterhaltung und Bau von Kreisstraßen eingebunden ist.

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ŞENTÜRK, Rahim. "The role of artificial intelligence in learning German as a foreign language: An investigation using ChatGPT as an example." Diyalog Interkulturelle Zeitschrift Für Germanistik 11, no. 2 (2023): 405–30. http://dx.doi.org/10.37583/diyalog.1404207.

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Abstract:

In den letzten Jahren hat die Integration künstlicher Intelligenz (KI) einen bedeutenden Einfluss auf verschiedene Bereiche der Gesellschaft, einschließlich des Bildungsbereichs, erfahren. Insbesondere im Fremdsprachenunterricht werden vermehrt Technologien, digitale Tools und mobile Anwendungen genutzt. Unter diesen Anwendungen nimmt der ChatGPT-Roboter, der mit künstlicher Intelligenz ausgestattet ist, eine herausragende Stellung ein und spielt eine bedeutende Rolle bei der Förderung des Fremdsprachenlernens. Durch die Nutzung von ChatGPT erhalten Lernende die Möglichkeit, eine Fremdsprache zu erlernen und grundlegende sprachliche Fertigkeiten zu entwickeln. Das Hauptziel dieser Studie besteht darin, anhand konkreter Beispiele aufzuzeigen, wie künstliche Intelligenz ChatGPT, die Entwicklung sprachlicher Fertigkeiten unterstützt und welche spezifischen sprachlichen Aktivitäten dabei durchgeführt werden können. Darüber hinaus wird versucht, die Vor- und Nachteile von ChatGPT im Kontext des Fremdsprachenlernens darzustellen. Dafür wurde der Forscher in die Rolle eines Fremdsprachenlernenden versetzt, um die Perspektive der Lernenden angemessen einzubeziehen. Basierend auf den Ergebnissen dieser Untersuchung werden zudem Vorschläge für zukünftige Forschungsansätze präsentiert. Diese Empfehlungen sollen dazu beitragen, den Einsatz von künstlicher Intelligenz, insbesondere ChatGPT, im Fremdsprachenunterricht effektiver zu gestalten und die Lernergebnisse der Studierenden nachhaltig zu verbessern. Darüber hinaus werden in der Studie Ansätze für zukünftige Forschungsbereiche präsentiert, um die fortlaufende Entwicklung und Anwendung von KI im Fremdsprachenunterricht weiter zu erforschen und zu verbessern.

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Anicker, Fabian. "Sozialisierte Maschinen. Zur gesellschaftlichen Funktion von Künstlicher Intelligenz." ZTS Zeitschrift für Theoretische Soziologie, no. 1 (July 5, 2023): 79–105. http://dx.doi.org/10.3262/zts2301079.

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Abstract:

Das beispiellose Entwicklungs- und Verbreitungstempo von Künstlicher Intelligenz deutet auf eine Transformation von grundsätzlicher gesellschaftlicher Bedeutung hin. Bisher ist es der Soziologie jedoch noch nicht gelungen, diese Strukturtransformation überzeugend auf den Begriff zu bringen; wohl auch, weil kein dezidiert soziologischer Begriff von KI vorliegt. Der in diesem Aufsatz unterbreitete Vorschlag lautet, künstlich intelligente Systeme als sozialisierte Maschinen zu begreifen, die funktionsnotwendiges implizites Wissen inkorporieren und ersetzen können. Diese Perspektive eröffnet Einsichten bezüglich der Funktion von KI in der Gesellschaft und zeigt, welche Verschiebungen gesellschaftlicher Kontroll- und Machtverhältnisse zu erwarten sind.

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Marci-Boehncke, Gudrun, and Matthias Rath. "Ein Blick auf die ‚Hinterbühne‘. Ethische und pädagogische Überlegungen zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz." merz | medien + erziehung 64, no. 5 (2020): 30–35. http://dx.doi.org/10.21240/merz/2020.5.12.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz verarbeitet große Datenmengen schneller als menschliche Gehirne dies vermögen. Die Nutzung dieser Leistungsfähigkeit zum Wohl der Menschen stellt sich im Kleinen schon heute als Herausforderung für die Erziehungsarbeit dar. Der Beitrag betrachtet Problembereiche, Chancen und Risiken aus ethischer und pädagogischer Perspektive. Er plädiert angesichts der komplexen Datenflüsse neben dem Erwerb einer basalen technischen algorithmischen Kompetenz vor allem für die Stärkung menschlicher Reflexions-, Argumentations- und Entscheidungskraft als Basiskompetenzen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz.

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Rupprecht, Reinhard. "Gesichtserkennung mit Künstlicher Intelligenz." Technische Sicherheit 11, no. 07-08 (2021): 42–44. http://dx.doi.org/10.37544/2191-0073-2021-07-08-42.

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Abstract:

In zunehmendem Maße werden technische Systeme mit Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt und betrieben. Auch für die Sicherheitstechnik ist KI ein Innovationstreiber. Das gilt in besonderem Maße für die Video- und die Sensortechnik. Brandmeldesysteme ebenso wie Einbruchschutzsysteme nutzen KI bei der Entwicklung intelligenter Algorithmen vor allem in der Mustererkennung. Eine intelligente Videobildanalyse kann auf KI bei der durch machine learning sich selbst optimierende Mustererkennung nicht verzichten. Bildübersichten werden mit integrierter KI kombiniert, um vorausschauende Lösungen in Anwendungen zur weiträumigen Videoabdeckung zu unterstützen.

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Krug, Peter, and Matthias Blank. "Künstliche Intelligenz im Steuerrecht." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 49, no. 9 (2020): 19–24. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2020-9-19.

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Abstract:

Der Einsatz künstlicher Intelligenz revolutioniert eine Vielzahl von Branchen. Von dieser Entwicklung wird auch das Steuerrecht erfasst, weil angesichts zunehmender Informationspflichten erhebliche Datenmengen erzeugt werden. In diesem Zusammenhang wird von diversen Akteuren eine Automatisierung steuerlicher Pflichten erhofft. Die Zielsetzung dieses Beitrags besteht darin, diese Erwartungen zu evaluieren und die Anwendungsbereiche und Grenzen künstlicher Intelligenz herauszuarbeiten.

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Suilmann, Paul Jakob. "Generative KI im Spiegel des Urheberrechts – Bericht zur gleichnamigen Tagung an der Freien Universität Berlin vom 23.02.2024 –." RuZ - Recht und Zugang 5, no. 1 (2024): 61–70. http://dx.doi.org/10.5771/2699-1284-2024-1-61.

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Abstract:

Das Thema künstliche Intelligenz wird im Zusammenhang mit urheberrechtlichen Fragen derzeit intensiv diskutiert. Der Beitrag gibt einen Überblick über die Tagung zum Thema „Generative KI im Spiegel des Urheberrechts“ an der Freien Universität Berlin im Februar 2024. Im Rahmen der Tagung wurden nach einer Einführung in die technischen Grundlagen die deutsche Perspektive und die internationale Dimension in den Blick genommen. Abschließend wurden „das große Ganze“, also die Frage nach den Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Kreativität und künstlerisches Schaffen, näher beleuchtet und Lösungsansätze diskutiert.

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Kemper, Thomas, and Eduard Wegner. "Rechtliche Herausforderungen Künstlicher Intelligenz." JuristenZeitung 75, no. 10 (2020): 509. http://dx.doi.org/10.1628/jz-2020-0164.

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Bremer, Jan, Sven Linden, and Max Gero Zimmermann. "Laserauftragschweißen mit künstlicher Intelligenz." JOT Journal für Oberflächentechnik 62, no. 5 (2022): 44–47. http://dx.doi.org/10.1007/s35144-022-1542-1.

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Winkler, Julia K., Christine Fink, Ferdinand Toberer, Alexander Enk, and Holger A. Hänßle. "Melanomdiagnose mithilfe künstlicher Intelligenz." Im Fokus Onkologie 22, no. 4 (2019): 89–93. http://dx.doi.org/10.1007/s15015-019-0167-6.

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Fournier, Alexis. "Die Wirtschaftlichkeit Künstlicher Intelligenz." Digitale Welt 5, no. 3 (2021): 20–22. http://dx.doi.org/10.1007/s42354-021-0357-1.

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Schultz, Olaf. "Effizient mit Künstlicher Intelligenz." agrarzeitung 76, no. 30 (2021): 3. http://dx.doi.org/10.51202/1869-9707-2021-30-003-2.

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Manava, Panagiota, Marco Galster, Henrik Heinen, Alexander Stebner, and Michael Lell. "Algorithmen mit künstlicher Intelligenz." Der Radiologe 60, no. 10 (2020): 952–58. http://dx.doi.org/10.1007/s00117-020-00714-1.

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Ohazulike, Anthony, and Abdessamed Ramdane. "Klemmkraftschätzung mit künstlicher Intelligenz." ATZextra 27, S4 (2022): 38–43. http://dx.doi.org/10.1007/s35778-022-1106-2.

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Winkler, Julia K., Christine Fink, Ferdinand Toberer, Alexander Enk, and Holger A. Hänßle. "Melanomdiagnose mithilfe künstlicher Intelligenz." hautnah dermatologie 35, no. 2 (2019): 38–44. http://dx.doi.org/10.1007/s15012-019-3040-6.

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Konrad, Jörg, and Bernd Nusser. "Backen mit Künstlicher Intelligenz." Lebensmittel Zeitung 75, no. 36 (2023): 35. http://dx.doi.org/10.51202/0947-7527-2023-36-035.

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Krönert, Alrun. "Tomatenernte mit künstlicher Intelligenz." Lebensmittel Zeitung 75, no. 49 (2023): 20. http://dx.doi.org/10.51202/0947-7527-2023-49-020-1.

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Abstract:

Für den Tomatenspezialisten Gemüseproduktion Zorbau zahlt sich der Wechsel zum Technologie-Partner Harvest Ai zunehmend aus. Durch die Entwicklung eigener Spitzentechnologie werden Erntevorhersagen im Hightech-Gewächshaus immer präziser.

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Oeste-Reiß, Sarah, Eva Bittner, Izabel Cvetkovic, et al. "Hybride Wissensarbeit." Informatik Spektrum 44, no. 3 (2021): 148–52. http://dx.doi.org/10.1007/s00287-021-01352-0.

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Abstract:

ZusammenfassungAufgrund der Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ergeben sich neue Gestaltungsmöglichkeiten zur Reorganisation von Wissensarbeit an der Schnittstelle von Menschen und Maschine. Durch die Verschmelzung von menschlicher und künstlicher Intelligenz können komplementäre Stärken zum Lösen von Arbeitsaufgaben gebündelt werden. Neuartige Wissensarbeitssysteme sind erforderlich, die Wissensarbeitende sowohl bei der Ausübung von Routineaufgaben als auch Nichtroutineaufgaben unterstützen.Der Schlagwortartikel umreißt die Grundlagen von Wissensarbeit und arbeitet die Charakteristika von Routineaufgaben und Nichtroutineaufgaben innerhalb von Arbeitsprozessen auf. Es werden Grenzen klassischer IT-gestützter Wissensarbeitssysteme als Werkzeuge umrissen, die Wissensarbeitende im Arbeitsprozess unterstützen. Aufbauend darauf diskutiert der Artikel, dass technologische Fortschritte eine arbeitsprozessintegrierte und personalisierte Unterstützung von Wissensarbeitenden erlauben. Dazu verweist der Artikel auf die Charakteristika von kollaborativ interaktiv lernenden Systemen. Darauf aufbauend werden Hybride Wissensarbeitssysteme vorgestellt, die sowohl das KI-unterstützte menschliche Lernen als auch das Mensch-unterstützte maschinelle Lernen unterstützen. In diesem Zusammenhang beschreibt der Artikel definitorische Grundlagen von menschlicher, künstlicher und hybrider Intelligenz, stellt drei Archetypen von Mensch-Maschine-Aufgaben innerhalb von hybriden Wissensarbeitssystemen vor und umreißt drei Gestaltungsdimensionen solcher Systeme. Mittels eines Praxisbeispiels zum kollaborativen Schreiben von Journalist*innen beschreibt der Artikel exemplarisch die hybride Wissensarbeit. Der Artikel schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsbedarfe.

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Oster, Jan. "Künstliche Intelligenz und Vielfaltssicherung." AfP 55, no. 4 (2024): 285–91. http://dx.doi.org/10.9785/afp-2024-550402.

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Abstract:

Zusammenfassung Der Aufsatz untersucht den rechtlichen Rahmen der Regulierung Künstlicher Intelligenz aus der Perspektive der Vielfaltssicherung. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der KI‑VO, dem DSA, dem EMFA und dem MStV. Der Beitrag plädiert für eine Erweiterung des nationalen Medienkonzentrationsrechts auf eine evidenzbasierte Kontrolle, die die Risiken und die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz für die Vielfaltssicherung mit der nötigen Expertise einschätzt und passgenau adressiert. KI ist nicht zwingend eine Gefahr für die Vielfaltssicherung, im Gegenteil: Eine KI hat keine persönlichen Präferenzen; sie steht Meinungen im allerbesten Sinne gleichgültig gegenüber. Dies kann sich Regulierung zunutze machen.

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Naudé, Wim. "Intelligente Eindämmungsstrategien gegen Covid-19: Die Rolle von Künstlicher Intelligenz und Big Data." Perspektiven der Wirtschaftspolitik 21, no. 3 (2020): 311–22. http://dx.doi.org/10.1515/pwp-2020-0021.

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Abstract:

ZusammenfassungDie Covid-19-Pandemie ist eine Gesundheits- und eine Wirtschaftskrise. Die politischen Reaktionen auf beide sind aufgrund der durch fehlende Daten verursachten Unsicherheit nicht optimal. Der Mangel an Daten schränkt den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und die Genauigkeit epidemiologischer Modelle ein. Infolgedessen ist die Künstliche Intelligenz noch nicht in der Lage, bei der Vorhersage, dem Tracking und der Diagnose von Covid-19-Infektionen wirklich zu helfen. Der Mangel an Trainingsdaten für die KI schränkt die Verwendung von datenschutzsensitiven Tracing-Apps weiter ein. Wim Naudé kommt zu dem Schluss, dass das Sammeln ausreichender und geeigneter, unverzerrter Daten, gewonnen auch aus Apps und groß angelegten diagnostischen Tests, eine Voraussetzung für die Verbesserung der Strategien zur Bewältigung der Zwillingskrisen ist. Angesichts der exorbitanten wirtschaftlichen Kosten der bisher angewandten ziemlich groben Eindämmungsmaßnahmen werden „intelligente“ Eindämmungsstrategien, die auf einer besseren Datenanalyse beruhen, die Wiederaufnahme der wirtschaftlichen Tätigkeit ermöglichen und verhindern, dass es zu weiteren Infektionswellen kommt. Den Datenschutz zu garantieren und öffentliches Vertrauen zu den Datenanalyse- und KI-Systemen intelligenter Eindämmungsstrategien aufzubauen, ist jetzt noch dringlicher als je zuvor.

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Schmalzried, Dirk, Marco Hurst, Jonas Zander, and Marcel Wentzien. "Ordnungsrahmen für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz im Industrie-4.0-Kontext." Industrie 4.0 Management 2023, no. 3 (2023): 28–33. http://dx.doi.org/10.30844/im_23-3_28-33.

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Abstract:

Wegen der immer stärker fortschreitenden Durchdringung von KI in Unternehmen scheint ein Ordnungsrahmen für Begrifflichkeiten und Betrachtungsaspekte der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Industrie 4.0-Kontext wünschenswert. Methoden der Künstlichen Intelligenz lassen sich nach verschiedenen Aspekten strukturieren. Auch Anwendungen innerhalb von Industrie 4.0 können mithilfe des RAMI-Frameworks oder mithilfe des ISA95-Standards in Ebenen und Prozessgruppen eingeordnet werden. Allerdings fehlt eine Taxonomie, welche die Klassifikation der Anwendungsbereiche mit den durch Machine-Learning-Methoden verbesserten Prozessen in Beziehung setzt, sie verortet und bewertet. Ein solcher Ordnungsrahmen hilft, neue Prozesse und Lösungen einzuordnen und unterstützt im Finden passender Machine-Learning-Verfahren für konkrete Problemstellungen im Industrie-4.0-Kontext.

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Luther, Alexander, Alexander Zych, and Jan Sender. "Potenziale für die Anwendung Künstlicher Intelligenz in der schiffbaulichen Fertigung." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 120, no. 4 (2025): 278–81. https://doi.org/10.1515/zwf-2024-0161.

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Abstract:

Abstract In vielen technischen und nichttechnischen Bereichen wird bereits vermehrt Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um Prozesse zu überwachen, Prognosen aufzustellen und Qualitätskontrollen durchzuführen. Dabei bieten sich insbesondere repetitive Aufgabenstellungen für den Einsatz der KI an. Im Schiffbau sind jedoch Unikatanfertigungen üblich, was einen universellen Einsatz dieser Methoden erschwert. In diesem Beitrag wird der im Bereich der Programmierung von Schweißrobotern bisher verfolgte wissensbasierte Ansatz für die Sensordatenauswertung vorgestellt und daraus Anwendungspotenziale für KI sowie erste Ansätze der 3D-Rekonstruktion auf Basis von künstlichen neuronalen Netzen abgeleitet.

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Milles, Barbara Ruth, Peter Radke, and Benjamin Meder. "Update: künstliche Intelligenz im klinischen Alltag 2025." Aktuelle Kardiologie 14, no. 03 (2025): 216–20. https://doi.org/10.1055/a-2566-7133.

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Abstract:

ZusammenfassungKünstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren in unserem Alltag etabliert, z. B. über Sprachassistenten im Handy oder als Chatbot bei einer Terminreservierung. Auch in der kardiovaskulären Medizin überschlagen sich die Meldungen zur Anwendung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning (ML). Allein für das Jahr 2024 gibt es bei PubMed über 2000 Ergebnisse unter dem Stichwort „AI in cardiovascular Medicine“. In diesem Artikel sollen einige der neuesten Entwicklungen und Anwendungen von künstlicher Intelligenz in der Kardiologie aus den Bereichen Elektrophysiologie, Bildgebung und Risikostratifikation beleuchtet werden.

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Bannout, Angelo Valentino, Korbinian Holzapfel, Thorsten Schoeler, Antonios Bayas, Markus Naumann, and Daniel Joachim. "Affekterkennung auf Basis von EEG-Signalen unter Verwendung künstlicher neuronaler Netze." Klinische Neurophysiologie 56, no. 02 (2025): 80–86. https://doi.org/10.1055/a-2517-1205.

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Abstract:

ZusammenfassungDie Beurteilung des Affekts erfolgt bei erhaltener Kommunikationsfähigkeit durch psychometrische Testverfahren bzw. im Rahmen einer strukturierten Anamnese, jedoch kann eine Objektivierung je nach Krankheitsbild eingeschränkt sein. In unserer Studie sollten daher Affekte mit Elektroenzephalografie (EEG) und KI (Künstliche Intelligenz)-gestützter Auswertung untersucht werden. 14 gesunde Probanden wurden nach Ableitung eines Ruhe-EEGs akustischen emotionalen Stimuli ausgesetzt und währenddessen ein EEG aufgezeichnet. Anschließend erfolgte eine emotionale Selbstauskunft mithilfe einer 5-stufigen Likert-Skala. Als emotionale Stimuli wurden jeweils drei Audioclips verwendet mit bis zu vier Valenzkategorien. Nachfolgend wurden die Veränderungen in den neurologischen EEG-Signalen in Zusammenhang mit der Selbstauskunft mithilfe von künstlichen, neuronalen Netzwerken bzw. hybriden neuronalen Netzwerken klassifiziert und mit einer Vorhersagewahrscheinlichkeit (Accuracy) bestätigt. Durch die Verwendung eines aktuellen, am Stand der Technik orientierten, CNN-Netzwerks konnten Affekte mit bis zu 90% Accuracy im EEG suffizient detektiert werden. Angesichts der hohen Erkennungsrate durch Auswertung künstlicher neuronaler Netzwerke und des einfachen Versuchsaufbaus eröffnet sich großes Potenzial für zukünftige klinische Anwendungen, die eine individuelle Analyse und Beurteilung des Affekts anhand von EEG-Daten bei Patienten ermöglichen.

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Hecker, Dietmar, Hans Scherer, Uwe Schönfeld, Alessandro Bozzato, Bernhard Schick, and Patrick Metzler. "BERA und VEMPs war’s das schon, oder geht noch mehr?" Nervenheilkunde 41, no. 11 (2022): 745–57. http://dx.doi.org/10.1055/a-1893-6992.

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Abstract:

ZUSAMMENFASSUNG Gegenstand und Ziel Computerbasierte Diagnosegeräte sind im klinischen Alltag allgegenwärtig und erweitern über die Möglichkeit einer komplexen Datenverarbeitung (z. B. Künstlichen Intelligenz) immer mehr unser Leben. Ist die Tumorforschung schon seit vielen Jahren dabei, Bilddaten elektronisch zu erfassen und zu verarbeiten, so erfolgt die Befundung akustisch evozierter Potenziale noch visuell auf gemittelten Daten. Material und Methoden In einer Publikation haben die Autoren erstmals ein Verfahren beschrieben 7, womit es möglich ist, Single sweeps bei vestibulär evozierten myogene Potenzialen (VEMPs) zu erfassen und detailliert zu verarbeiten. Weiterhin wurde 2018 ein Patent eingereicht, womit Brainstem Evoked Response Audiometrie (BERA)-Daten über maschinelles Lernen ausgewertet werden können. Ergebnisse Der neuartige Single-sweep-Algorithmus kann bei VEMP-Messungen noch weitere Parameter über neuronale Grundaktivität und Latenzrauschen erfassen. Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) können Amplitudenwachstumsfunktionen von BERA-Daten automatisiert erhoben werden. Schlussfolgerungen Single sweeps haben das Potenzial, automatisiert neue Merkmale zu erfassen und intelligent zu verarbeiten.

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Vetter, Bernhard. "Pionierfeld Künstliche Intelligenz." agrarzeitung 76, no. 21 (2021): 5. http://dx.doi.org/10.51202/1869-9707-2021-21-005.

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Abstract:

Frankfurt a.M. Mit der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft steht der Sektor vor einer weiteren Umwälzung. Die Landwirte sehen diese Entwicklung überwiegend positiv, denn ihr Beruf könnte dadurch attraktiver werden. Aber noch sind viele Fragen ungeklärt.

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Rudolf, Bernhard. "Hunderasse erkennen mit Künstlicher Intelligenz." Versicherungsmagazin 68, no. 3 (2021): 12–13. http://dx.doi.org/10.1007/s35128-021-0786-4.

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Egger, Marion, Martina Steinböck, Erfan Shahriari, and Friedemann Müller. "Robotergestützte Mobilisierungstherapie mit künstlicher Intelligenz." neuroreha 13, no. 01 (2021): 27–31. http://dx.doi.org/10.1055/a-1255-4870.

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Abstract:

Der Einsatz von therapieunterstützenden Robotern könnte in der intensivmedizinischen Frührehabilitation für eine deutliche Vereinfachung der Mobilisierung sorgen. Gezeigt wird dies anhand des neuen robotischen Geräts VEMO.

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Dlugosch, Georg. "Scheu vor künstlicher Intelligenz überwinden." VDI nachrichten 74, no. 47 (2020): 17. http://dx.doi.org/10.51202/0042-1758-2020-47-17.

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Hauck, Ronny, and Baltasar Cevc. "Patentschutz für Systeme Künstlicher Intelligenz?" Zeitschrift für geistiges Eigentum 11, no. 2 (2019): 135. http://dx.doi.org/10.1628/zge-2019-0008.

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