News Innovation Wie künstliche Intelligenz den Arbeitsplatz gesünder macht

Das KI-Produktionsnetzwerk Augsburg hat sich zur Aufgabe gemacht, im Bereich „Menschzentrierte Produktionstechnologien“ Arbeitsplätze durch Einsatz von künstlicher Intelligenz gesünder zu gestalten.  

Die Methode

Verwendet wird dabei das Prinzip des „Transfer Learning“. Demnach wird ein künstliches neuronales Netzwerk mit Informationen gespeist, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Daraufhin wird eine weitere Aufgabenstellung mit geringerer Datenmenge bereitgestellt, welche in Kombination mit den Erfahrungswerten bearbeitet werden soll. Über je mehr Datenmengen das System verfügt, desto anpassungsfähiger wird es in der Bewältigung unbekannter Anwendungsfälle. Wie dies auf Emotionen oder Schmerzen am Arbeitsplatz übertragen werden kann, untersucht Pooja Prajod mit ihren Kolleg:innen am Lehrstuhl für Menschenzentrierte Künstliche Intelligenz der Universität Augsburg. Eingebettet ist die Forschungsarbeit in das EU-geförderte Projekt „MindBot“. Beteiligt sind neben der Universität Augsburg vier weitere europäische Forschungseinrichtungen.

Anwendungsfall Arbeitsplatz

Auf den Arbeitsplatz bezogen bedeutet dies, die künstliche Intelligenz mit Daten (Bildern) menschlicher Mimik zu speisen. Es erfolgt in der Praxis ein Abgleich mit Eingabedaten und erwarteten Resultat, wodurch auf Emotionen oder Schmerzen der Arbeiter:innen geschlossen werden soll. Als Folge dessen können Arbeitsplatzbedingungen analysiert und zum Wohle der Gesundheit optimiert werden. Das Erkennen von Schmerz ist dabei nicht nur aus gesundheitlicher Sicht wichtig, sondern auch aufgrund der großteilig primären Datenerhebung in diesem Forschungsbereich.

Der Prozess

Auch bei künstlicher Intelligenz verläuft die „Lernkurve“ nicht geradlinig. Bisherige Tests zeigten, dass beispielsweise die Bedeutsamkeit des Augenliedes bei einem überraschten Gesichtsausdruck nicht berücksichtigt wurde. Daraus gehen wiederum wichtige Erkenntnisse hervor, um die Funktionsweise der KI zu optimieren. Letztendlich soll der mentale und physische Gesundheitszustand mit besagter Technik nahezu fehlerlos analysiert werden, sodass in der Industrie 4.0 Stress oder Schmerzen am Arbeitsplatz schnellstmöglich gegengewirkt werden kann.

Weitere Informationen zu dem KI-Produktionsnetzwerk Augsburg finden Sie hier:

Das KI-Produktionsnetzwerk Augsburg hat sich zur Aufgabe gemacht, im Bereich „Menschzentrierte Produktionstechnologien“ Arbeitsplätze durch Einsatz von künstlicher Intelligenz gesünder zu gestalten.  

Die Methode

Verwendet wird dabei das Prinzip des „Transfer Learning“. Demnach wird ein künstliches neuronales Netzwerk mit Informationen gespeist, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Daraufhin wird eine weitere Aufgabenstellung mit geringerer Datenmenge bereitgestellt, welche in Kombination mit den Erfahrungswerten bearbeitet werden soll. Über je mehr Datenmengen das System verfügt, desto anpassungsfähiger wird es in der Bewältigung unbekannter Anwendungsfälle. Wie dies auf Emotionen oder Schmerzen am Arbeitsplatz übertragen werden kann, untersucht Pooja Prajod mit ihren Kolleg:innen am Lehrstuhl für Menschenzentrierte Künstliche Intelligenz der Universität Augsburg. Eingebettet ist die Forschungsarbeit in das EU-geförderte Projekt „MindBot“. Beteiligt sind neben der Universität Augsburg vier weitere europäische Forschungseinrichtungen.

Anwendungsfall Arbeitsplatz

Auf den Arbeitsplatz bezogen bedeutet dies, die künstliche Intelligenz mit Daten (Bildern) menschlicher Mimik zu speisen. Es erfolgt in der Praxis ein Abgleich mit Eingabedaten und erwarteten Resultat, wodurch auf Emotionen oder Schmerzen der Arbeiter:innen geschlossen werden soll. Als Folge dessen können Arbeitsplatzbedingungen analysiert und zum Wohle der Gesundheit optimiert werden. Das Erkennen von Schmerz ist dabei nicht nur aus gesundheitlicher Sicht wichtig, sondern auch aufgrund der großteilig primären Datenerhebung in diesem Forschungsbereich.

Der Prozess

Auch bei künstlicher Intelligenz verläuft die „Lernkurve“ nicht geradlinig. Bisherige Tests zeigten, dass beispielsweise die Bedeutsamkeit des Augenliedes bei einem überraschten Gesichtsausdruck nicht berücksichtigt wurde. Daraus gehen wiederum wichtige Erkenntnisse hervor, um die Funktionsweise der KI zu optimieren. Letztendlich soll der mentale und physische Gesundheitszustand mit besagter Technik nahezu fehlerlos analysiert werden, sodass in der Industrie 4.0 Stress oder Schmerzen am Arbeitsplatz schnellstmöglich gegengewirkt werden kann.

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