Dr. rer. nat.

Hecker, Dirk

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  • Publication
    Artificial Intelligence. What Is Behind the Technology of the Future?
    (Springer Nature, 2024-05-16)
    Paass, Gerhard
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    Hecker, Dirk
    Artificial Intelligence (AI) is already present in our daily routines, and in the future, we will encounter it in almost every aspect of life - from analyzing X-rays for medical diagnosis, driving autonomous cars, maintaining complex machinery, to drafting essays on environmental problems and drawing imaginative pictures. The potentials of AI are enormous, while at the same time many myths, uncertainties and challenges circulate that need to be tackled. The English translation of the book "Künstliche Intelligenz - Was steckt hinter der Technologie der Zukunft?" originally published in German (Springer Vieweg, 2020), this book is addressed to the general public, from interested citizens to corporate executives who want to develop a better and deeper understanding of AI technologies and assess their consequences. Mathematical basics, terminology, and methods are explained in understandable language. Adaptations to different media such as images, text, and speech and the corresponding generative models are introduced. A concluding discussion of opportunities and challenges helps readers evaluate new developments, demystify them, and assess their relevance for the future.
  • Publication
    Kreativität der generativen KI
    ( 2024-03-28)
    Paass, Gerhard
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    Hecker, Dirk
    In diesem Beitrag wird die Frage diskutiert, ob auch Systeme der generativen KI kreative Inhalte erzeugen können. Es wird zunächst beschrieben, wie solche Systeme intern funktionieren und wie sie potenziell neue Inhalte generieren können. Anschließend wird der kreative Prozess diskutiert und es wird überprüft, ob KI-Systeme kreative Leistungen für die unterschiedlichen Medien Text, Bild und Musik erbringen können. In standardisierten Tests konnte gezeigt werden, dass das Sprachmodell GPT-4 inzwischen kreativere Antworten produziert als Menschen. Ähnliche Tests haben ergeben, dass Bilder, die mit einer älteren Version von DALL-E erstellt wurden, nur schwer von Künstlerbildern zu unterscheiden sind. Aufgrund der stark verbesserten Detailgenauigkeit neuerer Systeme ist davon auszugehen, dass diese heute eine verbesserte Kreativität besitzen. Systeme zur Generierung von Musik können derzeit dagegen noch nicht mit der Kreativität menschlicher Komponist*innen mithalten.
  • Publication
    Data Ecosystems: A New Dimension of Value Creation Using AI and Machine Learning
    ( 2022-07-22)
    Hecker, Dirk
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    Voß, Angelika
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    Wrobel, Stefan
    Machine learning and artificial intelligence have become crucial factors for the competitiveness of individual companies and entire economies. Yet their successful deployment requires access to a large volume of training data often not even available to the largest corporations. The rise of trustworthy federated digital ecosystems will significantly improve data availability for all participants and thus will allow a quantum leap for the widespread adoption of artificial intelligence at all scales of companies and in all sectors of the economy. In this chapter, we will explain how AI systems are built with data science and machine learning principles and describe how this leads to AI platforms. We will detail the principles of distributed learning which represents a perfect match with the principles of distributed data ecosystems and discuss how trust, as a central value proposition of modern ecosystems, carries over to creating trustworthy AI systems.
  • Publication
    Sprachversteher
    ( 2022-04-09)
    Hecker, Dirk
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    Paass, Gerhard
    Tiefe neuronale Sprachmodelle wie GPT-3 schreiben ansprechende Texte, garnieren sie aber oft mit erfundenen Fakten. Jüngste Modelle überprüfen ihre Inhalte selbst und könnten so schon bald Hausaufgaben oder News generieren. Ein Einblick in die Entwicklung.
  • Publication
    Supporting Visual Exploration of Iterative Job Scheduling
    ( 2022-03-30)
    Andrienko, Gennady
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    Andrienko, Natalia
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    Garcia, Jose Manuel Cordero
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    Hecker, Dirk
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    Vouros, George A.
    We consider the general problem known as job shop scheduling, in which multiple jobs consist of sequential operations that need to be executed or served by appropriate machines having limited capacities. For example, train journeys (jobs) consist of moves and stops (operations) to be served by rail tracks and stations (machines). A schedule is an assignment of the job operations to machines and times where and when they will be executed. The developers of computational methods for job scheduling need tools enabling them to explore how their methods work. At a high level of generality, we define the system of pertinent exploration tasks and a combination of visualizations capable of supporting the tasks. We provide general descriptions of the purposes, contents, visual encoding, properties, and interactive facilities of the visualizations and illustrate them with images from an example implementation in air traffic management. We justify the design of the visualizations based on the tasks, principles of creating visualizations for pattern discovery, and scalability requirements. The outcomes of our research are sufficiently general to be of use in a variety of applications.
  • Publication
    Vom Textgenerator zum digitalen Experten
    ( 2021-09-08)
    Paaß, Gerhard
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    Hecker, Dirk
    Neue Sprachprogramme wie GPT-3 geben Maschinen nicht nur ein menschenähnliches Sprachgefühl, sondern sollen sie zugleich zu Fachleuten machen können. Was steckt dahinter? Und kann das gelingen?
  • Publication
    Constructing Spaces and Times for Tactical Analysis in Football
    ( 2021)
    Andrienko, Gennady
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    Andrienko, Natalia
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    Anzer, Gabriel
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    Bauer, Pascal
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    Budziak, Guido
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    Fuchs, Georg
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    Hecker, Dirk
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    Weber, Hendrik
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    Wrobel, Stefan
    A possible objective in analyzing trajectories of multiple simultaneously moving objects, such as football players during a game, is to extract and understand the general patterns of coordinated movement in different classes of situations as they develop. For achieving this objective, we propose an approach that includes a combination of query techniques for flexible selection of episodes of situation development, a method for dynamic aggregation of data from selected groups of episodes, and a data structure for representing the aggregates that enables their exploration and use in further analysis. The aggregation, which is meant to abstract general movement patterns, involves construction of new time-homomorphic reference systems owing to iterative application of aggregation operators to a sequence of data selections. As similar patterns may occur at different spatial locations, we also propose constructing new spatial reference systems for aligning and matching movements irrespective of their absolute locations. The approach was tested in application to tracking data from two Bundesliga games of the 2018/2019 season. It enabled detection of interesting and meaningful general patterns of team behaviors in three classes of situations defined by football experts. The experts found the approach and the underlying concepts worth implementing in tools for football analysts.
  • Publication
    tanh Neurons are Bayesian Decision Makers
    ( 2021)
    Bauckhage, Christian
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    Sifa, Rafet
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    Hecker, Dirk
    The hyperbolic tangent (tanh) is a traditional choice for the activation function of the neurons of an artificial neural network. Here, we go through a simple calculation that shows that this modeling choice is linked to Bayesian decision theory. Our brief, tutorial-like discussion is intended as a reference to an observation rarely mentioned in standard textbooks.
  • Publication
    Künstliche Intelligenz
    (Springer Vieweg, 2020-12-01)
    Paaß, Gerhard
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    Hecker, Dirk
    Künstliche Intelligenz (KI) ist heute schon in unserem Alltag präsent und wird uns zukünftig in nahezu allen Lebensbereichen begegnen von der bildgestützten Diagnose in der Medizin über das autonome Fahren und die intelligente Maschinenwartung in der Industrie bis hin zur Sprachsteuerung im smarten Zuhause. Die Potenziale der KI sind enorm, gleichzeitig kursieren viele Mythen, Ungewissheiten und Herausforderungen, die es zu meistern gilt. Dieses Buch adressiert daher die breite Öffentlichkeit von interessierten Bürgerinnen und Bürgern bis hin zur Leitungsebene in Unternehmen, die ein besseres und tieferes technisches Verständnis von KI-Technologien aufbauen und deren Folgen abschätzen möchten. In verständlicher Sprache werden mathematische Grundlagen, Begriffe und Methoden erläutert. Eine abschließende Diskussion der Chancen und Herausforderungen hilft den Leserinnen und Lesern, die Entwicklungen zu bewerten, sie zu entmystifizieren und ihre Relevanz für die Zukunft zu erkennen.
  • Patent
    Method and device for determining deformation of an object
    ( 2020)
    Baumann, Daniel
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    Möller, Ronja
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    Vonolfen, Wolfgang
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    Hecker, Dirk
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    Bauckhage, Christian
    Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung von Verformungen an einem Objekt, wobei das Objekt beleuchtet wird und während der Beleuchtung bewegt wird. Dabei wird das Objekt mittels zumindest einer Kamera beobachtet und durch die Kamera zumindest zwei Kamerabilder zu unterschiedlichen Zeitpunkten erzeugt. In den Kamerabildern werden für durch Formmerkmale bewirkte Reflexionen am Objekt jeweils Polygonzüge ermittelt. Anhand des Verhaltens der Polygonzüge über die zumindest zwei Kamerabilder hinweg werden die Formmerkmale klassifiziert und es wird eine zweidimensionale Repräsentierung erzeugt, welche eine räumliche Verteilung von Verformungen abbildet. Die Erfindung betrifft außerdem eine entsprechende Vorrichtung.