KI in der TV-Planung – Ein Blick in die Zukunft aus dem Wupper Valley
KI in der TV-Planung – Ein Blick in die Zukunft aus dem Wupper Valley
What´s hot in SEPTEMBER 2021?
Lehrstuhlinhaber Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen war beim CDO-Summit von KPMG zu Datenmanagement und „Turning data into insights into value“ dabei. Unsere Wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen haben gemeinsam mit der Stadt Iserlohn Bürger*innen einen Blick mittels VR-Demonstratoren und Fahrsimulator in die mobile Zukunft werfen lassen.
Mit unserer Serie mit 60 Sekunden Erklärvideos wollen wir die Lust auf KI, und zunächst speziell auf Reinforcement Learning, wecken: Den Start haben Jannik Peters und Christian Bitter, beide Wissenschaftliche Mitarbeiter am Lehrstuhl gemacht und sie erklären Begriffe, die ihnen tagtäglich in ihrer Forschung begegnen. Die ersten fünf Videos können Sie sich hier anschauen.
Unsere aktuellen wissenschaftlichen Publikationen im September 2021 haben wir im Überblick zusammengefasst
Akzeptierte Publikation für die AI4I 2021
Der wissenschaftliche Beitrag „When to Message: Investigating User Response Prediction with Machine Learning for Advertising“ von Christian Bitter et al. ist für die Conference on Artificial Intelligence for Industrie (AI4I) akzeptiert.
Veröffentlichte Publikation für die ICISS 2021
Der wissenschaftliche Beitrag „A Reference Framework for the Performance-Based Decision Support of City Authorities in Urban Freight Transport” von Thomas Otte und Tobias Meisen wurde im Tagungsband der 8th IEEE International Conference on ICT for Smart Society (ICISS 2021) veröffentlicht. Darin stellen die Autoren einen neuen Ansatz vor, um Entscheidungsprozesse der öffentlichen Hand (z.B. in der Stadt- und Verkehrsplanung) im Zusammenhang mit dem urbanen Gütertransport zu unterstützen. Im Speziellen definieren sie die Perspektive eines digitalen Schattens auf den urbanen Gütertransport und legen damit den Grundstein dafür, dass zukünftig Realdaten eingesetzt werden können, um eine proaktive und leistungsbasierte Steuerung des urbanen Transportsystems zu realisieren. Die Veröffentlichung ist hier zu finden ist jetzt auch veröffentlicht.
Veröffentlichte Publikation im Journal of Applied Hydrography
In ihrer Publikation „Erzeugung von synthetischen Seitensichtsonar-Bildern mittels Generative Adversarial Networks“ untersuchen Yannik Steiniger, Jannis Stoppe, Dieter Kraus und Tobias Meisen, inwieweit sich Generative Adversarial Networks (GAN) zur Erzeugung künstlicher Sonarbilder eignen. Um das GAN mit den wenigen vorhandenen Beispielen trainieren zu können, wird eine Art des Transfer-Lernens mit Hilfe von einfachen simulierten Bildern entwickelt. Es zeigt sich, dass die Performance eines Klassifikators durch Hinzunahme der künstlichen Bilder gesteigert werden kann. Der Beitrag ist in den Hydrographischen Nachrichten - Journal of Applied Hydrography erschienen und ist hier zu finden.
Veröffentlichte Publikation für die CPSL 2021
Die Publikation „Discovering Heuristics And Metaheuristics For Job Shop Scheduling From Scratch Via Deep Reinforcement Learning“ von Tilo van Ekeris, Richard Meyes und Tobias Meisen ist in der Proceedings of the 2nd Conference on Production Systems and Logistics (CPSL 2021) erschienen und hier zu finden. Die Autoren behandeln einen Reinforcement Learning Agenten für das Lösen eines Job Shop Scheduling Problems.
Veröffentlichte Publikation für die ASIM 2021
Das Paper „Toward production-ready reinforcement learning scheduling agents: A Hybrid two-step learning apporach based on Discrete-Event Simulation“ von Vladimir Samsonov et al. ist im Tagungsband zur 9. Fachtagung Simulation in Production und Logistik ASIM 2021 erschienen und ist hier zu finden.
