Projektübersicht

AI4VET4AI - AI-powered Next Generation of VET

Laufzeit:
Juni 2023 - Juni 2027

FakeNarratives - Narrative der Desinformation verstehen: ein Vergleich zwischen öffentlich-rechtlichen und alternativen Nachrichtenvideos

Das Ziel von FakeNarratives ist die Erforschung von Narrativen der Desinformation in öffentlich-rechtlichen und alternativen Nachrichtenvideos mit Methoden der Diskurs- und Sprachanalyse, sowie des maschinellen Lernens und Visual Analytics.

Laufzeit:
Oktober 2021- September 2024

InArbeit - Intelligenter Arbeitsmarkt? Auswirkungen der KI-Transformation auf Berufe, Branchen und Regionen

Künstliche Intelligenz (KI) ist als Zukunfts- und Schlüsseltechnologie, mit weitreichenden Konsequenzen für die wirtschaftliche Entwicklung, zentral für die künftige Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen, Branchen und damit auch Regionen. KI wird zu weitreichenden Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt führen und dabei werden diese sowohl in Berufen, Branchen als auch in Regionen sehr unterschiedlich verlaufen. Einerseits drohen Tätigkeiten durch KI ersetzt zu werden (Displacement effect), andererseits bietet KI enorme Wachstumspotenziale in vielen Branchen und Regionen (Productivity effect). Um diese KI-Transformation zu untersuchen, hat sich die internationale Arbeitsmarktforschung bisher vor allem mit der Frage auseinandergesetzt, welche Tätigkeiten in welchen Berufen in Zukunft von KI ersetzt werden könnten. Dieses Substituierbarkeitspotenzial ermöglicht es jedoch nicht, die tatsächlichen Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt wie etwas Veränderungen in der Nachfrage zu erfassen. Das Projekt Intelligenter Arbeitsmarkt? zielt daher darauf ab, die Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt anhand der KI-Nachfrage in Berufen, Branchen und Regionen zu erfassen und damit die Beschäftigungseffekte der KI-Transformation zu untersuchen.

Um die KI-Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt zu erfassen, wird im Projekt ein neuer Datensatz auf Basis von Online-Stellenanzeigen erstellt. Unterstützt wird dieses Ziel durch Dr. Gábor Kismihók (Data Scientist an der LUH). In Zusammenarbeit mit Dr. Anne Otto vom IAB – der Forschungseinrichtung der Bundesagentur für Arbeit (BA) – wird auf Basis der umfangreichen Onlinedaten der KI-Nachfrage Indikator entwickelt und validiert. Dieser Indikator ermöglicht es den Zusammenhang zwischen KI und Beschäftigung statistisch zu modellieren, um die Auswirkungen der KI-Transformation besser verstehen zu können.

Zudem steht insbesondere die Automobilbranche als Schlüsselbranche in Deutschland durch die KI-Transformation vor großen Umbrüchen. Der KI-Nachfrage Indikator sowie weitere Output orientierte Indikatoren werden daher für eine Fallstudie zur KI-Transformation innerhalb der Automobilindustrie verwendet um die Automobilcluster in Niedersachsen, Baden-Württemberg und Bayern miteinander zu vergleichen.

Neben der wissenschaftlichen Untersuchung der Auswirkungen, zielt das Projekt InArbeit? auch darauf ab, den KI-Nachfrage Indikator einer breiten Öffentlichkeit zur Verfügung zu stellen und dessen Ergebnisse mit niedersächsischen Wirtschaftsförderungen zu diskutieren. Dafür wird mit dem KI-Atlas eine neue Webapplikation entwickelt, auf der der Indikator online der Öffentlichkeit bereitgestellt wird. Um eine tiefergehende Analyse der KI-Transformation des Arbeitsmarktes für die Politik und regionale Stakeholder zusammenzufassen und auch Geschlechterunterschiede bezüglich Angebot und Nachfrage von KI-Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt zu erfassen, wird fernerhin ein KI-Kompetenzbericht für Niedersachsen erstellt.

Laufzeit:
2023 - 2025

ViP@Scale - Visuelle und multimodale Patentsuche in großen Datensammlungen

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von neuartigen Deep-Learning-Ansätzen für die Informationsextraktion aus Texten und Bildern in multimodalen Patenten, um die Suche in großen Patentdatensammlungen zu verbessern. 

Laufzeit:
April 2023 – März 2025

WBsmart - Bildungswissenschaftliche Grundlegung eines smarten KI-basierten digitalen Weiterbildungsraums für die Altenhilfe mittels personalisierter Empfehlungssysteme

WBsmart beschäftigt sich mit KI-basierten digitalen Weiterbildungsraums für die Altenhilfe mittels personalisierter Empfehlungssysteme und adressiert Schwerpunkt III der INVITE Ausschreibung hinsichtlich einer Entwicklung und Erprobung von mit künstlicher Intelligenz (KI) unterstützten Lehr- und Lernangeboten. Die KI wird hierbei in Form von personalisierten Lernempfehlungen auf Basis eines semantischen Wissensgraphen sowie hinterlegter Job- und Skillprofile als Empfehlungssystem umgesetzt.

Laufzeit:
September 2021 – August 2024