Dr. rer. nat.

Hecker, Dirk

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Big Data 2.0 - mit synthetischen Daten KI-Systeme stärken

2023 , Hecker, Dirk , Voß, Angelika , Paass, Gerhard , Wirtz, Tim

Bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) sind fehlende Daten immer noch eine Kernherausforderung und die Kosten zur Beschaffung ein kritischer Faktor für die Wirtschaftlichkeit vieler Geschäftsmodelle. Synthetische, also künstlich generierte Daten bilden einen Ausweg. Ein vielversprechender Lösungsansatz besteht darin, für die Datensynthese selbst ein KI-Modell einzusetzen.

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The why and how of trustworthy AI

2022-09-03 , Schmitz, Anna , Akila, Maram , Hecker, Dirk , Poretschkin, Maximilian , Wrobel, Stefan

Artificial intelligence is increasingly penetrating industrial applications as well as areas that affect our daily lives. As a consequence, there is a need for criteria to validate whether the quality of AI applications is sufficient for their intended use. Both in the academic community and societal debate, an agreement has emerged under the term “trustworthiness” as the set of essential quality requirements that should be placed on an AI application. At the same time, the question of how these quality requirements can be operationalized is to a large extent still open. In this paper, we consider trustworthy AI from two perspectives: the product and organizational perspective. For the former, we present an AI-specific risk analysis and outline how verifiable arguments for the trustworthiness of an AI application can be developed. For the second perspective, we explore how an AI management system can be employed to assure the trustworthiness of an organization with respect to its handling of AI. Finally, we argue that in order to achieve AI trustworthiness, coordinated measures from both product and organizational perspectives are required.

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Mobilitätsforschung zur Reichweitenbestimmung in der Deutschen und Schweizer Außenwerbung - Neue Wege mit GPS

2013 , Hecker, Dirk

Die bestmögliche Positionierung einer Plakatstelle ist seit jeher ein wichtiger Bestandteil in der Außenwerbung. Aus plausiblen Gründen werden Plakatstandorte so gewählt, dass sie häufig von Menschen passiert werden. Während jedoch die Lokalität und das Umfeld bei der Wahl von Plakatstandorten schon immer ein entscheidendes Kriterium gewesen ist, spielen die räumlichen Zusammenhänge bei der Leistungsbewertung und damit bei der Preisbildung von Plakatkampagnen erst in den vergangenen Jahren eine wichtige Rolle. Ziel der Leistungsbewertung ist es festzustellen, wer, wie oft und woher eine Person an einer Plakatkampagne vorbei gekommen ist. Dabei ist die räumliche Verteilung von Plakatstellen von entscheidender Bedeutung. Neue, GPS-basierte Messmethoden der Mobilitätserfassung erla uben die räumlich differenzierte Ausweisung von Leistungswerten für beliebig zusammengestellte Kampagnen sowie soziodemographische und räumlich ausgewählte Zielgruppen. Damit unterscheidet sich dieser GPS-Ansatz von den klassisch eingesetzten Methoden, die bisher versucht haben, über Befragungen von Testpersonen die Mobilität zu rekonstruieren, und nur Durchschnittswerte für Kampagnen anbieten konnten. So wurde z.B. für eine Stadt wie Köln nicht unterschieden, ob es sich bei einer Plakatkampagne um eine stark über die Stadt gestreute oder stark konzentrierte Kampagne handelt. Diese Dissertation widmet sich einer Gesamtschau über neuartige GPS-Verfahren in der Deutschen und Schweizer Außenwerbung und deren Anwendung in der Praxis. Sie ist ein erstmaliger Versuch, eine systematis ierte Übersicht über die aktuellen Forschungsergebnisse in der Außenwerbung bzw. Mobilitätsforschung zu erstellen. Die bestehenden Publikationen zur Außenwerbeforschung (Pasquier 1997, Engel und Hofsäss 2003) stammen noch aus der Zeit vor der Mobilitätserfassung mit GPS sowie dem Einsatz von Geographischen Informationssystemen und sind somit veraltet. Zudem betrachten diese Publikationen keine geographischen Aspekte, die mit dem neuen Ansatz in den Fokus der Leistungsbewertung rücken und eine Erfolgsgeschichte für die Geographie bzw. das Geomarketing darstellen. Zur Systematisierung dieser Arbeit zählt, geeignete Lösungswege im Umgang mit zeitlichen und räumlichen Datenlücken zu diskutieren, zu erproben, sowie Validitäts- und Robustheitsanalysen durchzuführen. Es werden geei gnete Tests definiert, die z.B. Selektionseffekte in der Rekrutierung von Probanden offen legen. Es wird die Problematik behandelt, wie Leistungswerte auf eine Neuerhebung der Mobilität reagieren und wo die Grenzen einer Leistungswertbestimmung liegen. Dabei sind die Ausgangslage und die Anforderungen in der Schweiz und in Deutschland unterschiedlich. So ist in Deutschland die GPS Stichprobengröße viel geringer als in der Schweiz. Dies hat direkte Konsequenzen auf die Modellierungsschritte und das Ergebnis. Die verwendeten Methoden sind weit über das Gebiet der Außenwerbung und Mediaplanung hinaus für die Modellierung von Mobilität von Interesse.

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Extracting Movement-based Topics for Analysis of Space Use

2023 , Andriyenko, Gennadiy , Andriyenko, Nathaliya , Hecker, Dirk

We present a novel approach to analyze spatio-temporal movement patterns using topic modeling. Our approach represents trajectories as sequences of place visits and moves, applies topic modeling separately to each collection of sequences, and synthesizes results. This supports the identification of dominant topics for both place visits and moves, the exploration of spatial and temporal patterns of movement, enabling understanding of space use. The approach is applied to two real-world data sets of car movements in Milan and UK road traffic, demonstrating the ability to uncover meaningful patterns and insights.

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Moderne Sprachtechnologien

2021-08 , Temath, Christian , Hecker, Dirk , Jovy-Klein, Florian , Lange, Mirco , Paass, Gerhard , Voß, Angelika , Walter, Oliver , Giesselbach, Sven , Köhler, Joachim , Lehmann, Jens

Sprachschnittstellen sind auf dem Vormarsch und verdrängen zunehmend die Tastatur: im Smartphone, im Auto, zu Hause und in den Betrieben zur Steuerung von technischen Geräten. Immer neue Sprachtechnologien werden vorgestellt, die Geschwindigkeit der Entwicklung ist dabei atemberaubend. Selbst das Schreiben eigener Texte durch KI ist schon möglich und die Forschung arbeitet an der Erzeugung von Bildern aus Texten. Mit dieser Studie möchten wir Ihnen einen Einblick in das spannende Feld der Sprachtechnologien geben, ihre zentralen Funktionsweisen erklären und Einsatzchancen insbesondere durch konkrete Anwendungsfälle und Lösungen aufzeigen.

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KI-Engineering in der Produktion

2023 , Frey, Christian , Goßmann, Ann-Kathrin , Hasterok, Constanze , Hertweck, Philipp , Kühnert, Christian , Pfrommer, Julius , Usländer, Thomas , Ernis, Gunar , Hecker, Dirk , Poretschkin, Maximilian , Schulz, Daniel , Wegener, Dennis , Wirtz, Tim , Zimmermann, Alexander , Usländer, Thomas , Schulz, Daniel

Um Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) in IT-Systemen der industriellen Produktion nachhaltig und operativ einzusetzen, bedarf es der Methodik des KI-Engineering. KI-Engineering adressiert die systematische Entwicklung und den Betrieb von KI-basierten Lösungen als Teil von Systemen, die komplexe Aufgaben erfüllen. Ziel ist es, das Innovations- und Optimierungspotenzial von KI-Verfahren in der industriellen Produktion nutzen zu können. Die Studie spannt die Dimensionen für KI-Engineering-Anwendungen auf, umreißt die qualitativen Anforderungen in der Entwicklung und im Betrieb unter dem Blickwinkel des Anwenders und Entscheiders. Verschiedene Anwendungsfälle werden in vier Autonomiestufen eingeordnet: von KI-basierten Assistenzfunktionen bis hin zu autonomen und adaptiven Systemen. Zudem werden passende Lösungsmethoden aufgezeigt. Ein Kapitel widmet sich den technischen und organisatorischen Schulden beim Einsatz von KI-Methoden. Hierin wird als Antwort das KI-Engineering-Vorgehensmodell PAISE® im Kontext bestehender Modelle aus dem Data Mining und dem Software-Engineering erläutert. Im Anschluss werden relevante Initiativen und Projekte beschrieben und anstehende Entwicklungen umrissen.

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Trustworthy Use of Artificial Intelligence

2019-07 , Cremers, Armin B. , Englander, Alex , Gabriel, Markus , Hecker, Dirk , Mock, Michael , Poretschkin, Maximilian , Rosenzweig, Julia , Rostalski, Frauke , Sicking, Joachim , Volmer, Julia , Voosholz, Jan , Voß, Angelika , Wrobel, Stefan

This publication forms a basis for the interdisciplinary development of a certification system for artificial intelligence. In view of the rapid development of artificial intelligence with disruptive and lasting consequences for the economy, society, and everyday life, it highlights the resulting challenges that can be tackled only through interdisciplinary dialog between IT, law, philosophy, and ethics. As a result of this interdisciplinary exchange, it also defines six AI-specific audit areas for trustworthy use of artificial intelligence. They comprise fairness, transparency, autonomy and control, data protection as well as security and reliability while addressing ethical and legal requirements. The latter are further substantiated with the aim of operationalizability.

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