[{"keyword":["Digital","Digitalisierung","Künstliche Intelligenz","KI","Messsensoren","Fortbildung","Lehrkräfte","Chemie"],"language":[{"iso":"ger"}],"project":[{"_id":"641","name":"ComeMINT-Netzwerk. fortbilden durch vernetzen – vernetzen durch fortbilden. 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(2025). Hybrid Decision Support in Product Creation - Improving performance with data science and artificial intelligence. <i>Industry 4.0 Science</i>, <i>2025</i>(1). <a href=\"https://doi.org/10.30844/i4sd.25.1.18\">https://doi.org/10.30844/i4sd.25.1.18</a>","short":"I. Gräßler, J. Pottebaum, P. Nyhuis, R. Stark, K.-D. Thoben, P. 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(2025). Digitalisierung und Künstliche Intelligenz. In P. Pasternach, G. Reinmann, &#38; C. Schneijderberg (Eds.), <i>Hochschulforschung</i> (pp. 197–206). Nomos. <a href=\"https://doi.org/10.5771/9783748943334-197\">https://doi.org/10.5771/9783748943334-197</a>","bibtex":"@inbook{Steinhardt_2025, place={Baden-Baden}, title={Digitalisierung und Künstliche Intelligenz}, DOI={<a href=\"https://doi.org/10.5771/9783748943334-197\">10.5771/9783748943334-197</a>}, booktitle={Hochschulforschung}, publisher={Nomos}, author={Steinhardt, Isabel}, editor={Pasternach, Peer and Reinmann, Gabi and Schneijderberg, Christian}, year={2025}, pages={197–206} }","short":"I. Steinhardt, in: P. Pasternach, G. Reinmann, C. 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Nomos; 2025:197-206. doi:<a href=\"https://doi.org/10.5771/9783748943334-197\">10.5771/9783748943334-197</a>"},"place":"Baden-Baden","language":[{"iso":"ger"}],"keyword":["Digitalisierung","Künstliche Intelligenz","Forschung","Lehre","Governance","Verwaltung"],"ddc":["300"],"publication":"Hochschulforschung","file":[{"relation":"main_file","success":1,"content_type":"application/pdf","access_level":"closed","file_name":"2025 Steinhardt Digitalisierung + KI.pdf","file_id":"61240","file_size":280571,"date_created":"2025-09-12T06:40:59Z","creator":"isste","date_updated":"2025-09-12T06:40:59Z"}],"abstract":[{"text":"In diesem Beitrag wird ein Überblick gegeben, welche Forschung zu Digitalisierung und künstliche Intelligenz (KI) in den Bereichen Verwaltung, Forschung, Studium und Lehre sowie Governance von Hochschulen besteht. Der Fokus liegt hierbei auf aktuellen Forschungsergebnissen seit der Coronapandemie. 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Dieses Verfahren kann jedoch nur dann mit optimaler Geschwindigkeit\r\ngenutzt werden, wenn Engpässe wirksam vermieden werden können. Einer dieser\r\nEngpässe ist der Konstruktionsprozess. Gerade im Bereich der additiven Fertigung\r\nsind in letzter Zeit immer leistungsfähigere Softwarelösungen erschienen, die das\r\nDesign für die additive Fertigung, einschließlich der meisten Computer-Aided-Design\r\n(CAD)-Aufgaben, beschleunigen. In vielen Bereichen wird daher bereits versucht, so\r\nviele Schritte wie möglich zu automatisieren, nicht selten unter Verwendung\r\nneuronaler Netze und künstlicher Intelligenz. Dieser Beitrag zeigt am Beispiel einer\r\nautomatisierten Strukturoptimierung eines Stuhls, warum das Nutzen neuronaler\r\nNetze im Konstruktionsprozess sinnvoll ist, um die Bereiche der konventionellen\r\nTopologieoptimierung und des Generative Design weiter zu verknüpfen und somit die\r\nProduktentwicklungszeit zu reduzieren.","lang":"ger"}],"language":[{"iso":"ger"}],"keyword":["Künstliche Intelligenz","Neuronale Netze","3D-Druck","Design for Additive Manufacturing"]}]