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 April?
Veröffentlichte Publikationen für die International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2021)
Die vier ICEIS 2021 Proceedings sind inzwischen auch online verfügbar (siehe Links in der jeweiligen Beschreibung).
Das Paper Evaluating a Session-based Recommender System using Prod2vec in a Commercial Application von Tercan, Bitter, Bodnar, Meisen & Meisen wurde auf der ICEIS 2021 präsentiert und ist inzwischen veröffentlicht. Die Autoren setzen sich mit Deep Learning basierten Empfehlungssystemen für Produkte einer kommerziellen Website mit Millionen Benutzerinteraktionen auseinander. Im Paper beschreiben sie die Prod2Vec-Methodik und stellen Testergebnisse vor, die zeigen, dass dieser Ansatz erfolgreiche Produktemp-fehlungen liefert und das derzeit verwendete System übertrifft. Anhand ihrer Ergebnisse zeigen die Autoren, dass die Empfehlungsgüte durch eine geeignete Auswahl der Trainingsdaten und des Zeitraumes historischer Benutzerinteraktionen erheblich verbessert werden kann. Die Publikation ist hier abrufbar.
Das Paper PLASMA: Plattform für semantische Hilfsmodellierungsansätze von Paulus, Burgdorf, Puleikis, Langer, Pomp & Meisen wurde ebenfalls auf der ICEIS 2021 präsentiert und ist inzwischen veröffentlicht. Es behandelt die Verfeinerung semantischer Modelle umfasst, die durch automatisierte Ansätze generiert werden. Das Paper umfasst eine Beschreibung des Problems, gibt einen Überblick über die aktuellen Ansätze in diesem Forschungsbereich und präsentiert mit PLASMA eine Plattform zur Nutzung bestehender und zukünftiger Modellierungsansätze in einer konsistenten und erweiterbaren Umgebung. PLASMA zielt darauf ab, die Entwicklung neuer semantischer Verfeinerungsansätze durch Bereitstellung der erforderlichen zusätzlichen Funktionen zu unterstützen. Die Publikation ist hier abrufbar.
Das Paper Global Reward Design for Cooperative Agents to Achieve Flexible Production Control under Realtime Constraints von Pol, Baer, Turner und Meisen setzt sich mit der Lösung praktischer und flexibler Probleme bei der Planung von Job-Shops in der flexiblen Fertigung auseinander. Dabei geht es darum, die gesamte Produktionsdauer zu minimieren und gleichzeitig viele Produktvarianten und Produktionsszenarien zu behandeln. In dem beschriebenen System wird jedes Produkt von einem unabhängigen Reinforcement Learning Agenten für die Ressourcenzuweisung und den Transport gesteuert. Eine bedeutende Herausforderung bei Multi-Agenten-Lösungen ist die Zusammenarbeit zwischen Agenten für ein gemeinsames Optimierungsziel. Die Autoren implementieren und vergleichen zwei globale Belohnungsdesigns, die die Zusammenarbeit zwischen den Agenten während der Produktion ermöglichen. Sie validieren die Ergebnisse anhand unsichtbarer Planungsszenarien, um die Generalisierung zu bewerten. Die Publikation ist hier abrufbar.
Das Paper Visual Analytics for Industrial Sensor Data Analysis von Langer und Meisen wurde ebenfalls auf der ICEIS 2021 präsentiert und ist inzwischen veröffentlicht. Die Autoren stellen einen visuellen Analyseansatz vor, um die Einbeziehung von Prozessexperten in die Analyse und Nutzung industrieller Sensordaten zu erleichtern. Basierend auf zwei beispielhaften Anwendungsfällen aus der Praxis definieren die Wissenschaftler einen Anforderungskatalog und entwickeln ein Tool, das dedizierte interaktive Visualisierungen sowie Methoden zur Exploration, Clusterbildung und Kennzeichnung sowie zur Klassifizierung von Sensordaten bereitstellt. Anschließend bewerten sie den Nutzen des vorgestellten Tools in einer qualitativen Benutzerstudie.Die Publikation ist hier abrufbar.
Abschlussarbeiten
Darüber hinaus bieten wir wieder neue Abschlussarbeiten (Bachelor, Master) für Studierende zu den Themen Deep Learning, Transfer Learning und Explainable AI an. Weitere Infos sowie alle Aus-schreibungen können unserer Webseite entnommen werden.
