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Kompetenzbereich Artificial Intelligence
Kompetenzbereich Artificial Intelligence
The­men­fel­der
An­wen­dungs­fel­der
Zie­le und Vi­si­o­nen
Ausgewählte Projekte
Di­rek­tor
Ma­na­ger
Be­tei­lig­te Hoch­schul­leh­rer*in­nen
  1. SICP – Software Innovation Campus Paderborn
  2. Kompetenzbereiche
  3. Artificial Intelligence

Kompetenzbereich Artificial Intelligence

Der Kompetenzbereich „Artificial Intelligence“ (AI) im SICP erforscht und entwickelt KI-basierte Lösungen, die technische Innovationen mit sozialen und gesellschaftlichen Herausforderungen vereinen. Unser interdisziplinärer Ansatz integriert neueste Technologien wie maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung, Wissensgraphen und mathematische Optimierung mit sozialen, ethischen und rechtlichen Fragestellungen, um nachhaltige und verantwortungsvolle KI-Systeme zu schaffen. Entsprechend stehen die Entwicklung und Evaluation von KI-basierten Methoden und Systemen zur Unterstützung und/oder Automatisierung von Entscheidungen im Fokus. Dabei legen wir besonderen Wert auf die Akzeptanz sowie den ökonomischen und ökologischen Nutzen von KI in verschiedenen Anwendungsfeldern. So zum Beispiel in anwendungsnahen Projekten, die von der Industrie 4.0 bis hin zu Mobilität und Energie reichen, um KI-Lösungen mit echtem Mehrwert zu entwickeln.

 

The­men­fel­der

Dies ist ein Auszug aktueller Themenfelder, die kontinuierlich erweitert und aktualisiert werden.

  • Maschinelles Lernen/Deep Learning
  • Natürliche Sprache und Sprachverarbeitung (inkl. Large Language Models)
  • Computer Vision
  • Erklärbare KI
  • Wissensgraphen
  • Integration von mathematischer Optimierung und ML
  • Datengetriebene Entscheidungsfindung 
  • Data Literacy

An­wen­dungs­fel­der

Mobilität - Mit KI zu einem effizienten Mobilitätssystem

KI-basierte Systeme revolutionieren den Bereich Mobilität, indem sie den Verkehrsfluss in Städten und Regionen optimieren und die Logistik effizienter gestalten. Dies umfasst intelligente Verkehrsführungs- und Logistiksysteme, die Verkehrsstaus verringern, Lieferzeiten verkürzen und die Umweltbelastung reduzieren.

Energieversorgung & Smart Grids - KI-Anwendungen für intelligente Netze, prädiktive Wartung und integrierte Energiesysteme

Mit KI lassen sich moderne Energiesysteme effizienter und nachhaltiger gestalten. KI-basierte Technologien optimieren den Betrieb und die Wartung von Stromnetzen und unterstützen die Entwicklung von sogenannten Smart Grids („intelligenten Netzen“), die flexibel auf Stromnachfrage und Energieangebot reagieren können. Diese Systeme ermöglichen es, verschiedene Energiesektoren – wie Strom, Wärme und Mobilität – intelligent zu verbinden und die Nutzung erneuerbarer Energien zu fördern.

Industrie 4.0 - ML für vorausschauende Wartung, energieeffiziente Produktion und CO₂-Reduktion

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen lässt sich die Produktion intelligenter, ressourcenschonender und nachhaltiger gestalten. Die vorausschauende Wartung sorgt für höhere Maschinenverfügbarkeit, die energieoptimierte Steuerung senkt den Ressourcenverbrauch und die gezielte CO₂-Reduktion trägt zum Umwelt- und Klimaschutz bei. Dies bringt Industrieunternehmen nicht nur Effizienzgewinne, sondern stärkt auch ihre Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit. 

Zie­le und Vi­si­o­nen

Unser Ziel ist es, KI-Lösungen zu erforschen, die sowohl technologische als auch gesellschaftliche Herausforderungen adressieren. Darüber hinaus wollen wir die Mensch-KI-Kollaboration für intelligente und verantwortungsvolle Entscheidungsprozesse stärken und in Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft neue KI-basierte Lösungen entwickeln.

Ausgewählte Projekte

AProSys -KI-gestützte Assistenz- und Prognosesysteme für den nachhaltigen Einsatz in der intelligenten Verteilnetztechnik

Laufzeit: 2023 - 2025 Gefördert durch: BMWK

Mehr zum Projekt

Climate bOWL: Climate neutral Business in Ostwestfalen-Lippe

Laufzeit: 2022 - 2025 Gefördert durch: MWIKE NRW

Mehr zum Projekt

DC2HEAT - Data Centre HEat Recovery with AI-Technologies

Laufzeit: 2023 - 2026 Gefördert durch: BMUV

Mehr zum Projekt

DynOpt-San

Laufzeit: 2024 - 2026 Gefördert durch: BMWK

Mehr zum Projekt

HeatTransPlan

Laufzeit: 2024 - 2026 Gefördert durch: BMWK

Mehr zum Projekt

Re2Pli

Laufzeit: 2022 - 2025 Gefördert durch: MWIKE NRW

Mehr zum Projekt

arbeitswelt + - KI für die Arbeitswelt des industriellen Mittelstands

Laufzeit: 2020 - 2025 Gefördert durch: BMBF

Mehr zum Projekt

NeMo.bil – System kooperierender Fahrzeuge für einen individualisierten Öffentlichen Verkehr

Laufzeit: 2023 - 2026 Gefördert durch: BMWK

Mehr zum Projekt

Di­rek­tor

Oliver Müller
Prof. Dr. Oliver Müller

> Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics

Leiter - Professor

Büro: Q2.457
Telefon: +49 5251 60-5100
E-Mail: oliver.mueller@uni-paderborn.de

Ma­na­ger

Christoph Weskamp
Dr. Christoph Weskamp

> Software Innovation Campus Paderborn (SICP)

Koordinator - Postdoc - R&D Manager - Digital Business

Büro: ZM2.A.03.25
Telefon: +49 5251 60-5240
E-Mail: weskamp@sicp.de

Be­tei­lig­te Hoch­schul­leh­rer*in­nen

Prof. Dr. Stefan Böttcher

> Datenbanken und Electronic Commerce

Fachgruppeninhaber - Professor

Büro: F2.217
Telefon: +49 5251 60-6662
E-Mail: stb@uni-paderborn.de

Prof. Dr. Reinhold Häb-Umbach

> Nachrichtentechnik (NT) / Heinz Nixdorf Institut

Leiter - Professor - Leiter des Fachgebiets Nachrichtentechnik

Büro: P7.2.05.3
Telefon: +49 5251 60-3626
E-Mail: haeb@nt.uni-paderborn.de

Prof. Dr. Tobias Matzner

> Kulturen der Digitalität

Professor

Büro: E2.321
Telefon: +49 5251 60-3275
E-Mail: tobias.matzner@uni-paderborn.de

Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

> Informatik Rechnerbetrieb (IRB)

Leiter - Professor

Büro: F1.225
Telefon: +49 5251 60-1761
E-Mail: axel.ngonga@uni-paderborn.de

Jun.-Prof. Dr. Sebastian Peitz

> Data Science for Engineering

Fachgruppeninhaber - Juniorprofessor

Büro: O4.213
Telefon: +49 5251 60-5021
E-Mail: sebastian.peitz@uni-paderborn.de

Prof. Dr. Guido Schryen

> Wirtschaftsinformatik, insb. Operations Research

Professor

Büro: Q2.463
Telefon: +49 5251 60-3115
E-Mail: guido.schryen@uni-paderborn.de

Prof. Dr. Heike Trautmann

> Machine Learning and Optimisation

Leiterin - Professorin

Büro: FU.231
Telefon: +49 5251 60-6309
Telefon: +49 1606675582
E-Mail: heike.trautmann@uni-paderborn.de

Software Innovation Campus Paderborn

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