Under CopyrightAehnelt, MarioMarioAehneltFellmann, MichaelMichaelFellmannKirste, ThomasThomasKirste2024-01-312024-01-312023https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/459547https://doi.org/10.24406/publica-253010.24406/publica-2530Mit der Verbreitung der Technologien des Mobile und des Wearable Computing - wie etwa Smartphones und Smartwatches - ist es möglich geworden, spezifische assistive Unterstützung auf einfache und unaufdringliche Weise praktisch jederzeit und an jedem Ort kostengünstig zur Verfügung zu stellen. Prominente Beispiele für derartige Assistenzsysteme sind Apps zum Fitness-Training, Stress-Management oder zur Routenfindung. Sie alle nutzen Sensoren, um Daten aufzuzeichnen, zu analysieren und ihre Funktion an die aktuelle Situation anzupassen. Methoden der künstlichen Intelligenz ermöglichen diese Anpassung selbst dann zu realisieren, wenn das Assistenzsystem die Situation mit Hilfe seiner Sensoren nur unscharf erfassen kann. Dies ist intelligente, situationsadaptive Assistenz. Ziel dieses Whitepapers ist, eine Vorstellung davon zu vermitteln, was ubiquitäre und situationsadaptive Assistenzsysteme sind und welche technischen Herausforderungen für ihre Realisierung adressiert werden müssen. Dazu stellen wir zur Illustration konkrete Anwendungsbeispiele aus unserem Projekt- und Forschungsumfeld vor.deBranche: Information TechnologyBranche: Cultural und Creative EconomyResearch Line: Machine learning (ML)LTA: Interactive decision-making support and assistance systemsComputer supported cooperative workMachine learningMobile computingUbiquitous computingpaper