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Begrüßung der Gäste durch den Präsidenten der Technischen Hochschule Ingolstadt

Einblick in die Hightech Agenda Bayern durch den CEO der Bayerischen KI-Agentur - baiosphere

Dr. Christian Richter

Director Global Automotive Vertical & Auto Retail Solutions, Google

Thema: The AI-Powered Car Buyer Journey

KI ist das beste Tool, um die komplexe und nichtlineare Reise des Autokäufers zu meistern. Dies kann durch die Kombination von bereichsübergreifendem Wissen, einer Datenstrategie, einem Programmrahmen und einer Toolbox sowie durch eine mutige, aber verantwortungsbewusste Verfolgung der KI-Chance erfolgreich geschehen.
Eine typische Autokäuferreise generiert ca. 900 Datenpunkte und ist nicht linear - noch folgt sie einem konsistenten Muster. Die Datenmenge wird mit neuen Verkaufsmodellen, Elektroautos und vernetzten Fahrzeugen zunehmen. Diese großen, nichtlinearen und wachsenden Daten machen es für die menschliche Kognition schwierig - aber ideal für KI - sie zu lösen. Wir bei Google sehen KI als die "dritte große Veränderung" nach dem Internet und der mobilen Revolution und leisten seit vielen Jahren Pionierarbeit im Bereich KI.

KI hat in letzter Zeit großes öffentliches Interesse erlangt, insbesondere die generative KI. Im Zusammenhang mit dem Autokauf ist es unserer Meinung nach wichtig zu erkennen, dass sowohl die generative KI (die eine Welt der Kreativität erschließt) als auch die analytische/prädiktive KI (die die Welt um uns herum optimiert) als leistungsstarke Geschäftsinstrumente genutzt werden sollten.

Dr. Ulrich Herfeld

Leiter Entwicklung Gesamtfahrzeug, AUDI AG

Thema: Anwendungen und Potentiale von KI in der Gesamtfahrzeugentwicklung der AUDI AG - Präsentation

Bei AUDI ist die Künstliche Intelligenz breit implementiert, in der technischen Entwicklung, in der Produktion, in der Logistik oder im Vertrieb. Der Begriff Künstliche Intelligenz bündelt zahlreiche Technologien, die Potentiale in vielen unterschiedlichen Aspekten der Entwicklung von Kraftfahrzeugen bieten können: Diese Technologien ermöglichen zum Beispiel die Entwicklung von innovativen und nachhaltigen Kundenfeatures, die Beschleunigung von Entwicklungstätigkeiten, oder die qualitative Verbesserung der Entwicklungsergebnisse zur Herstellung von hochinnovativen und progressiven Premiumfahrzeugen bei AUDI.

Konkrete Anwendungsbeispiele aus der Gesamtfahrzeugentwicklung (Entwicklung von „Vehicle Care Services“, Aufbereitung von CFD-Modellen, Prognosen von Gesamtfahrzeugtemperaturverläufen) werden im Vortrag vorgestellt.

Sandra Richter

AI Strategy Managerin, AI Factory, Deutsche Bahn AG

Julian Blumenthal

AI Specialist, AI Factory, Deutsche Bahn AG

Thema: AI Factory Deutsche Bahn – Künstliche Intelligenz für eine modernere Bahn! - Präsentation

Mit der AI Factory in der Deutschen Bahn haben wir eine Einheit innerhalb des Konzerns geschaffen, die Innovationsprojekte mit künstlicher Intelligenz vorantreibt und diese in die Geschäftsfelder genau dorthin bringt, wo der Bedarf vorhanden ist.

Wir steuern die Entwicklung vom Proof of Concept bis zum Produkt in enger Abstimmung mit den Nutzenden. Dafür wird ein Einblick in die Arbeitsweise der AI Factory gegeben. Freut euch auf spannende Einblicke! 

Mittags-Buffet im Restaurant Danubio im Congress Centrum (Preis: 28,00 € pro Person/pro Tag ohne Getränke)

Session-Chair: Prof. Dr. Stefanie Schmidtner, THI

13:30-14:15 Uhr: Fachvortrag
Prof. Dr. Stefanie Schmidtner, THI

14:15-14:45 Uhr: Kurzvorträge

• Dr. Robert Frank, Geschäfsführer VGI
• Dr. Roberto Bianchi, Chief Digital Officer Stadtwerke Augsburg; Thema: KI in der Unterstützung von Back Office Mitarbeitern im Mobilitätssektor

14:45-15:45 Uhr: Podiumsdiskussion KI im ÖPNV – Daten, Voraussetzungen und Herausforderungen

Moderation: Prof. Dr. Stefanie Schmidtner, THI

• Prof. Dr. Stefanie Schmidtner, THI
• Prof. Dr. Munir Georges, THI
• Prof. Dr. Pirmin Fontaine, KU
• Dr. Robert Frank, VGI
• Dr. Roberto Bianchi, Stadtwerke Augsburg

Session-Chair: Prof. Dr. Lenz Belzner, THI

13:30-14:15 Uhr: Fachvorträge

• Prof. Dr. Lenz Belzner, THI: Künstliche Intelligenz im Autonomen Fahren
• Prof. Dr. Klaus Kefferpütz, THI: FlexSense: Eine Lösung für die mobile Verkehrsdatenerfassung

14:15-15:45 Uhr: Workshop

Vortragsreihe bzw. Poster, "Poster-Fast-Forward"

• Alexander Knorr, Co-founder & CTO bei cogniBit GmbH: Der Autonomen Fahren Simulation ‚Human Touch‘ verleihen – Eine Einführung in neurokognitive Verkehrsmodelle
• Lucas Sas-Brunschier, e:fs TechHub GmbH: Erstellung einer durchgängigen Trajektorien-Datenbank unter Verwendung einer Verkehrsbeobachtungs-Pipeline in Echtzeit

• Prof. Dr. Gordon Elger, THI: Das Gaia X Ökosystem zur Nutzung von Mobilitätsdaten und Künstlicher Intelligenz

• Prof. Dr. Ondrej Vaculin, THI: Verbesserung der Genauigkeit für vereinfachte Dummy-Modelle

Session-Chair: Prof. Dr. Alexander Schiendorfer und Prof. Dr. Jürgen Bock, THI

13:30-14:00 Uhr: Fachvorträge

• Prof. Dr. Alexander Schiendorfer, THI
• Prof. Dr. Jürgen Bock, THI

14:00-15:45 Uhr: Workshop

Thematische World Café-Tische

Moderation: Prof. Dr. Jürgen Bock, THI

• Kontinuierliche Pflege von Daten für KI-Modelle: In-house? Extern?
• Integration von ML-Modellen in Qualitätssicherungsprozesse: Verlässlichkeit und Akzeptanz?
• Prognostics und Health-Management von Produktionsressourcen: Daten vs. Wissen
• Intelligente Produktionsautomatisierung: Herausforderungen und Möglichkeiten
• Intralogistik
• RPA - Office Automation
• KI Erfolgsmetriken in der Produktion: Welche Benefits ergeben sich durch die Nutzung einer KI und wie lässt sich das Quantifizieren? Wann gilt ein KI-Ansatz als erfolgreich? Wie könnte man das messen?
• Wissensmanagement in der Produktionsplanung

Session-Chair: Prof. Dr. Michael Botsch, THI

13:30-14:15 Uhr: Fachvortrag
Prof. Dr. Michael Botsch, THI

14:15-15:45 Uhr: Kurzvorträge

• Oliver DeCandido, Senior Research Engineer bei der neurocat GmbH: Reliability of Machine Learning Solutions in Automotive Technologies – Threads and Solutions
  AI solutions have become indispensable in the context of automotive technologies. At the same time, the problem of their validation, interpretability and reliability is still not answered satisfactorily. How reliable is an AI-based decision and how much does an AI-based decision in a traffic situation depend on the data set with which the AI has been trained? Are these questions associated with AI solutions an unsolvable dilemma or is there a way out? These questions and some initial answers to them will be part of the talk.
   
• Prof. Dr.-Ing. Konrad Doll, Technische Hochschule Aschaffenburg: Prädiktion von Trajektorien für verletzliche Verkehrsteilnehmer
  Im Verkehr der Zukunft werden sich in urbanen Umgebungen automatisierte Fahrzeuge sowie Fußgänger und Radfahrer (verletzliche Verkehrsteilnehmer, VRUs) bewegen und begegnen. Die Fahrzeuge müssen das Verhalten der VRUs analysieren und deren Trajektorien prädizieren. Der Vortrag stellt probabilistische Methoden zur Trajektorienprädiktion von VRUs vor.
   
• Marek Mayer, Kompetenzleiter AI-Team CARIAD
  Applying Large Language Models in the Automotive Industry
  Large Language Models, auf denen Produkte wie ChatGPT basieren, verändern aktuell in vielen Bereichen die Welt. Auch in der Automobil-Industrie bringen LLMs ein großes Potential in den unterschiedlichsten Bereichen mit, durch die speziellen Anforderungen an Sicherheit und Qualität allerdings ebenso einige Herausforderungen. Die Chancen und Herausforderungen werden in diesem Vortrag diskutiert.

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Dr. rer. nat. Dagmar Steinhauser & Daniel Vriesman, CARISSMA (THI)

Moderation: Prof. Dr. Alexander Baur

Prof. Dr. Werner Huber, CARISSMA (THI) - Präsentation

Mittags-Buffet im Restaurant Danubio im Congress Centrum (Preis: 28,00 € pro Person/pro Tag ohne Getränke)

Session Chair: Prof. Dr. Stefanie Schmidtner, THI

13:30-13:45 Uhr: Anmoderation

Prof. Dr. Stefanie Schmidtner, THI

13:45-15:15 Uhr: Praxisvorträge

• Dr. Claus Dohmen, Verband Deutscher Verkehrsunternehmen: ÖV-Leitmotiv-KI: KI-unterstützte Integration automatisierter Fahrzeuge in den ÖV
• Dr.-Ing. Tim Frey, iunera GmbH: KI und Belegungsdaten im ÖPNV – Herausforderungen, Fortschritte und Chancen
• Michael Heilig, platomo GmbH: OpenTrafficCam_live

Innovationsworkshop mit acatech & Bayern Innovativ zum Mobility Data Space

„Gaia-X, Mobility Data Space und Co.: Welchen Mehrwert bieten Datenräume für KMU?“

13:30-14:00 Uhr: Impulsvortrag zu Gaia-X und Mobility Data Space (Dennis Appelt & Dr. Andreas Heindl, acatech) mit anschließendem Q&A

14:00-15:15 Uhr: Sprintworkshop (Moderation: Nicolai Harnisch, Bayern Innovativ)

Session-Chair: Prof. Dr. Alexander Schiendorfer und Prof. Dr. Jürgen Bock, THI

13:30-13:45 Uhr: Anmoderation

Prof. Dr. Alexander Schiendorfer und Prof. Dr. Jürgen Bock, THI

13:45-14:05 Uhr: Fachvortrag des Instituts für Software & Systems Engineering (Mitglied KI-Produktionsnetzwerk Augsburg) (15 + 5 Min.)

Carola Lenzen, Fachliche Leitung der Gruppe "Methoden der künstlichen Intelligenz", Prof. Dr. Wolfgang Reif, Institutsdirektor: „Konstruktionsunterstützung in CAD mit künstlicher Intelligenz“

14:05-15:15: Praxisvorträge (je 15 + 5 Min.)

• Dr. Henning Löser, Audi Production-Lab: EC4P - Eine neue technologische Grundlage für die Produktionsdaten
• Anton Hummel, XITASO GmbH: Fachkräftemangel überwinden: Neuro-Symbolic Learning in der Produktion
• Prof. Dr. Tobias Windisch, Hochschule Kempten: Causal Discovery in der Produktion

Session-Chair: Prof. Dr. Michael Botsch, THI

13:30-13:45 Uhr: Anmoderation
Prof. Dr. Michael Botsch, THI

13:45-15:15 Uhr: Kurzvorträge

• Jonas Schneider, e:fs TechHub GmbH: KI für das Autonome Fahren - Sicher und Fair?
  Die Automobilindustrie ist sich einig: Ohne KI sind moderne automatisierte und autonome Fahrfunktionen nicht realisierbar. Dabei sind die Anforderungen an die Sicherheit der KI-Systeme hoch. Dieser Vortrag gibt einen Überblick über verschiedene Aspekte des Sicherheitsbegriffs und stellt Methoden vor, wie KIs auf ihre (Un-)sicherheit und Fairness geprüft werden können.
   
• Prof. Dr. Jürgen Wunderlich, Hochschule Landshut: Potenzielle Anwendungen und Hürden für den KI-Einsatz im öffentlichen Sektor
  KI wird im öffentlichen Sektor bisher nur punktuell an wenigen Stellen eingesetzt. Die Potenziale sind jedoch vielversprechend. Insofern stellt sich die Frage, welche spezifischen Hürden bestehen und wie diese überwunden werden können. Denn der Einsatz von KI im öffentlichen Sektor berührt nicht nur die Bürger als Nutzer, sondern auch die Mitarbeitenden in der Verwaltung.
   
• Dr.-Ing. Gero Kempf, AUDI AG: Success Factors for the Validation and Verification Process of Autonomous Driving