Informationstechnische Assistenzsysteme zur Bewältigung der steigenden Prozesskomplexität und die Beherrschung dieser werden zum Erfolgsfaktor vieler Unternehmen. Zunehmende Funktionsumfänge erhöhen die Ansprüche an die Benutzerschnittstelle, die in der Praxis auf die Anwender zugeschnitten werden. Sie sind entweder im Funktionsumfang reduziert oder erfordern spezielle Schulungen, welche kostenintensiv und für einige Anwendergruppen unpraktikabel sind. Moderne Sprachinteraktionsschnittstellen besitzen in diesem Kontext Vorteile gegenüber rein graphischen User Interfaces, da diese sowohl den direkten Zugriff auf vielfältige und komplexe Funktionen ermöglichen als auch die kognitive Belastung durch die Verwendung natürlicher Sprache reduzieren.
Ziel
Das Vorhaben AI-Consult zielt auf die Entwicklung eines Systems ab, welches einen möglichst intuitiven Zugriff auf kontextabhängige Informationen bietet. Dies soll durch eine natürliche und niederschwellige Kommunikation in Kombination mit optischen Erkennungsverfahren durch einen multifunktionalen 2D/3D Scanner erreicht werden. Zugleich soll es versierten Anwendern einen direkten, schnellen und berührungslosen Zugriff auf einen großen Funktionsumfang ermöglichen. Das Kommunikationssystem zum Menschen besteht aus einer multimodalen Schnittstelle, in der die Erfassung und Ausgabe natürlicher Sprache, die graphische Darstellung von Daten sowie die dreidimensionale Repräsentation des Gesprächspartners fusioniert werden. Personenbezogene Bild- und Sprachdaten sollen zur Sicherstellung des Datenschutzes durch eine integrierte Recheneinheit bearbeitet werden.
Vorgehen
Im Kern soll ein anpassbares Off-the-Shelf Gesamtsystem entwickelt werden. Zunächst werden die Systemanforderungen hauptsächlich anhand von Anwendungsszenarien in der Logistik und Baubranche ermittelt, die sich hinsichtlich der Erfahrenheit der Anwender, Komplexität der Prozesse sowie Umgebungsbedingungen unterscheiden. Die Anwendbarkeit des Gesamtsystems in diesen Szenarien wird anschließend durch eine Nutzerstudie nach abgeschlossener Implementierung evaluiert. Die hardware- und softwareseitige Entwicklung setzt sich aus der Entwicklung verschiedener KI-Modelle und der Erstellung von Tools für das Management der Trainingsdaten zusammen. Die Trainingsdaten werden durch eine Datenaufnahmekampagne erweitert und das System auf die Anwendungsszenarios angepasst.
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