OPUS - Publikationenserver der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm
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EXTENDING HANS: LARGE LANGUAGE MODELS FOR QUESTION ANSWERING, SUMMARIZATION, AND TOPIC SEGMENTATION IN AN ML-BASED LEARNING EXPERIENCE PLATFORM
No full textAbstract: The use of chatbots based on large language models (LLMs) and their
impact on society are influencing our learning experience platform Hochschul
Assistenz-System (HAnS). HAnS uses machine learning (ML) methods to support students and lecturers in the online learning and teaching processes [1]. This paper introduces LLM-based features available in HAnS which are using the transcript of our improved Automatic Speech Recognition (ASR) pipeline with an average transcription duration of 45 seconds and an average word error rate (WER) of 6.66% on over 8 hours of audio data of 7 lecture videos. A LLM-based chatbot could be used to answer questions on the lecture content as the ASR transcript is provided as context. The summarization and topic segmentation uses the LLM to improve our learning experience platform. We generate multiple choice questions using the LLM and the ASR transcript as context during playback in a period of 3 minutes and display them in the HAnS fronten
Mit Risikokapital Innovationen hervorbringen
No full textDrei Jahre nach der Schaffung des Zukunftsfonds Deutschland durch die Bundesregierung zieht der BDI in einem aktuellen Positionspapier „Mit Risikokapital Innovationen hervorbringen“ eine Zwischenbilanz. Er empfiehlt, zur Weiterentwicklung der Wachstumsfinanzierung in Deutschland, den Fokus auf Investitionen der Industrie und DeepTech zu legen
KI und Soziale Arbeit – Was ist heute möglich?
No full textDas Zusammenspiel von KI und Sozialer Arbeit bietet sowohl transformative Potenziale als auch ethische Herausforderungen. Dieser Artikel analysiert die Implementierung von KI-Technologien in die Sozialwirtschaft und diskutiert deren Potenziale und Risiken. Er unterscheidet zwischen schwacher, starker und generativer KI und deren Anwendungsbereichen in der Sozialen Arbeit. Weiterhin werden die Chancen und Gefahren der Mediatisierung sozialer Dienste durch KI diskutiert. Die Bedeutung von diversen und unvoreingenommenen Trainingsdaten für die Reduzierung von Bias in KI-Systemen wird hervorgehoben. Der Beitrag stellt außerdem Beispiele aus der Forschungspraxis des Instituts für E-Beratung vor und gibt Handlungsempfehlungen für die Integration von KI in die professionelle Praxis
Analysis of the controller and damping behavior of an electrodynamic actuator system for an 11 kW two-pole induction motor on an elastic steel frame foundation
No full textThis paper describes the open loop configuration of the simulation and measurement of a controller hardware and a voice coil actuator for vibration control of a 11 kW motor on steel frame foundation. The paper discusses the phase response regarding damping behavior of the actuator force and identifies approaches for improvements. Further, the paper offers a comparison of measurements as a result of the run up of the motor in open loop and closed loop operation with rubber elements and with steel springs. It is shown that all vibration modes with vertical movement at the motor feet can be reduced. Finally, the paper discusses the change in the system’s natural frequencies due to the replacement of the rubber elements by steel springs
GeCCo 1.0 - Erstellung eines öffentlichen Datensatzes für die KI-basierte Inhaltsanalyse in der Online-Beratung
Get PDFEin Einsatzfeld Künstlicher Intelligenz im Bereich der Sozialen Arbeit ist die automatische Inhaltsanalyse von Konversationen aus der psychosozialen Onlineberatung. Mögliche Anwendungen sind die statistische Untersuchung von Wirkzusammenhängen sowie die Entwicklung KI-basierter Dialog-und Unterstützungssysteme. Die Grundlage für das Training entsprechender Modelle sind aussagekräftige und realistische Trainingsdaten. Im Rahmen des Projektes GeCCo (German e-Counseling Conversation Dataset) wurde ein erster deutschsprachiger Datensatz für die Analyse psychosozialer Beratungskonversationen erstellt und veröffentlicht. Wesentlicher Bestandteil ist ein neu entwickeltes Kategoriensystem, das eine feingranulare inhaltliche Klassifikation in 40 Berater-und 28 Klienten-Kategorien ermöglicht. Basierend auf dem Datensatz konnten erfolgreich verschiedene Modelle mithilfe maschineller Lernverfahren trainiert und für die wissenschaftliche Nutzung bereitgestellt werden
Zur Wohnsituation einkommensarmer Haushalte in Nürnberg
Get PDFZiel des Projektes ist es, die tatsächliche Wohnsituation von einkommensschwachen Haushalten in der Stadt Nürnberg empirisch zu erfassen. Als einkommensschwache Haushalte werden Haushalte in die Untersuchung aufgenommen, die Mindestsicherungsleistungen (MSL) beziehen sowie sogenannte Grenzhaushalte mit geringen Einkommen. Diese Haushalte werden im Rahmen der Studie hinsichtlich der aktuellen Wohnsituation untersucht, insbesondere in Hinblick auf den baulich-energetischen Sanierungszustand der Wohnung. Ferner sollte untersucht werden, ob hier mögliche Unterschiede zwischen MSL-Haushalten und „Grenzhaushalten“ existieren, um mögliche sozialpolitische Erkenntnisse ableiten zu können. Schließlich untersucht die Studie auch, inwieweit sich mögliche Sanierungsmaßnahmen auf die Wohnkosten und damit die finanzielle Gesamtbelastung der Haushalte auswirken. Methodisch wird ein Mixed-Methods-Ansatz gewählt, der drei unterschiedliche Forschungsansätze kombiniert:
(1) die Durchführung von Fokusgruppen mit relevanten Akteuren aus Sozialverwaltung, Wohlfahrtspflege, Wohnungs- und Energiewirtschaft, (2) eine standardisierte Befragung von Haushalten mit Bezug von Mindestsicherungsleistungen bzw. Wohngeld und (3) eine Analyse von Erhebungsdaten aus dem kommunalen Projekt „EnergieSparProjekt (ESP)“.
Die Ergebnisse der Studie liefern eine wichtige und differenzierte empirisch basierte Übersicht zu den Wohnverhältnissen einkommensschwacher Haushalte in Nürnberg, die bisher in dieser Form noch nicht vorlag
Resilience-X: Towards Resilient Manufacturing Companies An In-depth Analysis of Requirements and Challenges
No full textIn an age characterized by unprecedented global uncertainties and disruptions, the resilience of the manufacturing industry stands as an imperative of utmost significance. The contemporary manufacturing landscape is an intricate web of interconnected processes, technologies, and supply chains that, when subjected to unforeseen challenges, can be vulnerable to disruptions with far-reaching consequences. The capacity of manufacturing enterprises to adapt, recover, and thrive in the face of adversity has become a defining factor in their long-term sustainability and competitiveness.[...
The Integration of Thermal Energy Storage Within Metal Hydride Systems
No full textHydrogen storage technologies are key enablers for the development of low-emission, sustainable energy supply chains, primarily due to the versatility of hydrogen as a clean energy carrier. Hydrogen can be utilized in both stationary and mobile power applications, and as a low-environmental-impact energy source for various industrial sectors, provided it is produced from renewable resources. However, efficient hydrogen storage remains a significant technical challenge. Conventional storage methods, such as compressed and liquefied hydrogen, suffer from energy losses and limited gravimetric and volumetric energy densities, highlighting the need for innovative storage solutions. One promising approach is hydrogen storage in metal hydrides, which offers advantages such as high storage capacities and flexibility in the temperature and pressure conditions required for hydrogen uptake and release, depending on the chosen material. However, these systems necessitate the careful management of the heat generated and absorbed during hydrogen absorption and desorption processes. Thermal energy storage (TES) systems provide a means to enhance the energy efficiency and cost-effectiveness of metal hydride-based storage by effectively coupling thermal management with hydrogen storage processes. This review introduces metal hydride materials for hydrogen storage, focusing on their thermophysical, thermodynamic, and kinetic properties. Additionally, it explores TES materials, including sensible, latent, and thermochemical energy storage options, with emphasis on those that operate at temperatures compatible with widely studied hydride systems. A detailed analysis of notable metal hydride–TES coupled systems from the literature is provided. Finally, the review assesses potential future developments in the field, offering guidance for researchers and engineers in advancing innovative and efficient hydrogen energy systems
The Virtual Client: Leveraging Generative AI for Innovative Online-Counselor Education
No full textIn an increasingly intricate world, individuals turn to online platforms for guidance from trained counselors regarding various psychological and social challenges. The training of competent and effective counselors is challenging, requiring specific strategies, methods and realistic role-playing scenarios. VirCo (Virtual Client for Online Counseling) is an innovative educational platform that employs an open-source large language model (LLM) to simulate clients facing psycho-social problems. VirCo enables learners to engage with a variety of client personas through realistic conversations, thereby enhancing their counseling abilities in a self-directed manner. Furthermore, it features tools for course development, assignments, and multiple feedback systems, fostering a collaborative learning environment. This innovative use of AI technology offers scalable and practical training solutions, contributing to a skilled and proficient workforce in online counseling
Towards Open Science at the DELFI Conference
No full textDespite the increasing awareness of Open Science within the educational technology community, conferences, such as DELFI, do not yet foster the publication of research data including software. To address this, we conducted a survey eliciting the community’s needs, perspectives, and publication preferences. The analysis of 24 valid responses reveals a variety of research data formats used, and several uncertainties, e. g., regarding data ownership. Associated barriers comprise legal concerns and lacking resources to publish data. Nonetheless, researchers seem open for new publication formats. Moreover, we analyzed author’s intentions to publish data related to their DELFI submissions in 2023 (n=66). Many researchers assume not to have data to share (n=28), or no intention to publish data in the future (n=16). Overall, the results imply a lack of awareness and recognition of data publications, so that further efforts and incentives are required to move toward Open Science practices in the DELFI community