Wirtschaft & Gesellschaft

In einem Kooperationsprojekt mit der World-Direct eBusiness Solutions GmbH (https://www.world-direct.at/) sollen verschiedenen Möglichkeiten der Mensch-Chatbot Interaktion im Bereich Kundenservice untersucht werden. Ziel dieser Untersuchungen ist es, die Möglichkeiten eines bestehenden Sprachverständnissystems für den Kundenservice zu erkunden und entsprechende Potentiale für Robotic Process Automation (RPA) aufzuzeigen. Dies beinhaltet die Definition praktischer Use Cases und die Entwicklung eines Proof of Concept, um diese Use Cases zu testen und zu evaluieren.

Im Projekt "Smart Inclusion" kommt Augmented Reality in Form von Smart Glasses zum Einsatz. Es wird evaluiert, inwieweit diese von Menschen mit Behinderungen genutzt werden können, um deren individuellen Fähigkeiten und Ressourcen in Bezug auf Aktivitäten des täglichen Lebens zu stärken. Der Forschungsprozess wird von der Lebenshilfe Tirol unterstützt. Sie bietet als soziale Einrichtung ihren Bewohner:innen die Möglichkeit, in Wohngemeinschaften selbstständig zu leben und zu arbeiten.

Der Fachkräftemangel im Bereich der Softwareentwicklung schadet Wettbewerbsfähigkeit des Wirtschaftsstandortes Österreich. Aus diesem Grund richten Hochschulen Angebote gezielt an Berufstätige, in denen häufig Blended Learning-Konzepte zum Einsatz kommen. Dabei werden Online- und Präsenzunterricht integriert, um Studierenden erhöhte Flexibilität bieten zu können. Obwohl sich Blended Learning-Konzepte bereits als effektiv erwiesen haben, sind Studierende mit Herausforderungen konfrontiert, die sich zum einen aus der Onlinekomponente von Blended Learning-Ansätzen und zum anderen aus dem Unterrichtsgegenstand des Programmierens ergeben. Als Lösung wird ein Intelligentes Tutorensystem vorgeschlagen, welches Studierenden individualisiertes, sofortiges und instruktives Feedback gibt.

Ziel des Projekts ist es, die aktuelle Online-Kommunikationspolitik am Bezirkskrankenhaus BKH St. Johann in Tirol (https://www.khsj.at/) zu evaluieren und zu optimieren. Zu diesem Zweck arbeiten Studierende der MCI-Studiengänge Digital Business & Software Engineering und International Business & Management an der Verbesserung der Usability der Website und des Social-Media-Auftritts des Krankenhauses. Konkrete Projektaufgaben umfassen formale Usability-Tests, Stakeholder-Analysen und die Entwicklung einer Social-Media-Strategie.

Das Projekt "Game Over Eva(sion):Sicheres Deep Learning mit Spieltheorie" zielt darauf ab, Klassifizierer die auf sogenanntem Deep Learning basieren gegen gezielte Angriffe zu schützen. Diese Klassifizierer sind sowohl in der wissenschaftlichen Forschung als auch im praktischen Einsatz sehr weit verbreitet. Unter anderem nutzen selbstfahrende Autos, Smartphones und digitale persönliche Assistenten diese Art von Algorithmen. Leider hat die Forschung in letzter Zeit gezeigt, dass Deep Learning- Klassifizierer sehr anfällig für strategische Angriffe sind. Vor allem die sogenannten Evasion-Angriffe, bei denen ein Angreifer es schaffen kann, durch sehr kleine Änderungen ein Objekt völlig falsch klassifizieren zu lassen, stellen ein ungelöstes Problem für fast alle Deep Learning-Klassifizierer dar. Wir modellieren den Wettbewerb zwischen einem Angreifer welcher Evasion-Angriffe durchführt und einem Verteidiger, der einen robusten Deep Learning-Klassifizierer trainieren möchte mithilfe der Spieltheorie. Dazu werden wir in einem ersten Schritt erörtern welche Konzepte aus verwandten Disziplinen wie der Angreifer-antizipierenden Klassifikation auf den Bereich des Deep Learning angewandt werden können. Desweiteren werden wir ein spieltheoretisches Model entwickeln um die Abhängigkeiten von Angriffstaktik und Verteidigungstaktik erfassen zu können. Im Laufe des Projekts versprechen wir uns die ersten theoretisch fundierten Ergebnisse zur allgemein erreichbaren Sicherheit solcher Klassifizierer überhaupt. Zudem können wir bisherige, größtenteils heuristisch hergeleitete Verteidigungsmaßnahmen auf ihre Optimalität überprüfen. Letztendlich wollen wir die wesentlichen Eigenschaften unserer theoretischen Analysen in einer praktischen Implementierung eines solchen Klassifizierers umsetzen und diesen Klassifizierer mit anderen Klassifizierern auf dem neusten Stand der Technik vergleichen. Somit können wir validieren, inwieweit es unser Ansatz ermöglicht, Deep Learning-Klassifizierer vor gezielten Angriffen zu schützen. Die erwarteten Ergebnisse dieses Projekts werden erstmals Aussagen darüber zulassen, inwieweit Deep Learning-Klassifizierer dafür geeignet sind, großflächig auch in sicherheitskritischen Bereichen eingesetzt zu werden.

SMiLe untersucht unter welchen Voraussetzungen Lösungen, bei denen homomorphe Verschlüsselung zum Einsatz kommt, dazu geeignet sind das Potenzial von sensiblen Daten für maschinelles Lernen nutzbar zu machen. Das Potenzial des Verfahrens für maschinelles Lernen wird anhand von zwei Anwendungsfällen bewertet, die sich mit Mitarbeitersegmentierung bzw. vorausschauender Wartung befassen. SMiLe trägt zur Etablierung eines kooperativ-kreativen Ökosystems bei, in dem verschiedene Akteure vertrauensvoll, symbiotisch und eigenverantwortlich interagieren und bisher nicht vorstellbare Lösungen realisieren, bei denen nicht nur Datenschutz und Sicherheit gewährleistet sind, sondern auch bisher ungenutzte Potenziale von Daten ausgeschöpft werden können. Im Rahmen des Projekts werden bestehende Plattformen erweitert, um Lösungen bereitzustellen, welche die Erstellung und Nutzung von Modellen für maschinelles Lernen unter Verwendung homomorph verschlüsselter Daten ermöglichen.

In Abstimmung mit der Holo-Light GmbH wird das Ziel verfolgt das Nutzerverhalten von AR/VR Streamingdiensten mittels einer zweigeteilten Studie zu untersuchen. Konkret soll durch die Studie folgende Frage beantwortet werden: Gibt es einen Bedarf für das Streaming von AR/VR Applikationen und die damit einhergehenden Vorteile (Mehr Rechenleistung, erhöhte Sicherheit, Unterstützung verschiedener AR/VR Geräte, we-niger Aufwand für Datenaufbereitung)? Im Rahmen des vorliegenden Angebotes soll eine zweigeteilte Studie mit folgenden Parametern durchgeführt werden: - Methode: Desktop Research, Quantitative Befragung, Qualitative Interviews

Integration verschiedener Themengebiete im Kontext einer sich ändernden Arbeitswelt: * Karrierewege für Frauen in Mathematik und Computerwissenschaften * Schaffung und Flexibilität von Jobs, lebenslanges Lernen, talentierte Diversität & Innovationsgeist, innovative Technologien, organisationelles Design * ESCO european skills and competences framework für Frauen in Technologie - Ausbildung und Karriere

Im Zuge eines dafür aufgesetzten Interreg Projektes "SMART VILLAGES Wipptal" soll für die in der Region ansässigen Gemeinden (nördliches Südtirol mit 12 Gemeinden und südliches Südtirol mit 6 Gemein) ein gemeinsames Verständnis für ein regionales Portal erarbeitet werden. Das vom MCI angebotene Teilziel ist es, nach wissenschaftlichen Erkenntnissen den logischen Aufbau, die Usability, mögliche Integrationsmöglichkeiten und eine Spezifikation der Kommunikationsplattform für die Zukunft zu erheben und gemeinsam mit den Interessenvertretungen auszuarbeiten.