IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-42060-4_4.html
   My bibliography  Save this book chapter

KI-basiertes akustisches Monitoring: Herausforderungen und Lösungsansätze für datengetriebene Innovationen auf Basis audiovisueller Analyse

In: Entrepreneurship der Zukunft

Author

Listed:
  • Patrick Aichroth

    (Fraunhofer IDMT)

  • Judith Liebetrau

    (Fraunhofer IDMT)

Abstract

Zusammenfassung KI-basierte audiovisuelle Analyse kann datengetriebene Produkt-, Prozess- und auch Geschäftsmodellinnovationen in verschiedenen Anwendungsbereichen befördern. Allerdings müssen dafür wichtige Herausforderungen bezüglich Datenerhebung, Datenschutz, Datensicherheit, sowie von Erklärbarkeit und iterativer Entwicklung von KI-Modellen adressiert werden. In diesem Kapitel werden die Innovationspotenziale, relevante Probleme und Lösungsansätze am Beispiel von akustischem Monitoring erläutert. Dabei wird deutlich, dass der frühzeitige Einsatz von Verfahren und Technologien für vertrauenswürdige KI, adäquate Entwicklungsmethoden und systematische Evaluationsprozesse entscheidend für einen erfolgreichen Einsatz und die Realisierung der Innovationspotenziale sind. Verfahren und Komponenten für audiovisuelle Analyse sind Algorithmen, die Informationen aus Bild, Video- und Audiomaterial extrahieren. Sie können in vielen Anwendungsbereichen wichtige Bausteine für datengetriebene Innovationen sein. Einige dieser Innovationen, und in diesem Zusammenhang relevante Herausforderungen und Lösungsansätze, werden in diesem Kapitel exemplarisch anhand des KI-basierten akustischen Monitorings zur Überwachung von Prozessen, Maschinen und Produkten beschrieben. Das Kapitel gliedert sich in drei Teile: 1. Definition relevanter Begrifflichkeiten und Beschreibung der Anwendungsbereiche und Potenziale von akustischem Monitoring für datengetriebene Geschäftsmodelle, 2. Erläuterung zentraler Herausforderungen im Kontext von Datenerhebung, Datenschutz, Datensicherheit, Erklärbarkeit, iterativer Entwicklung und Evaluation für die Erschließung der o. g. Potenziale, sowie 3. Zusammenfassung der Ergebnisse und kurzer Ausblick auf relevante Trends.

Suggested Citation

  • Patrick Aichroth & Judith Liebetrau, 2023. "KI-basiertes akustisches Monitoring: Herausforderungen und Lösungsansätze für datengetriebene Innovationen auf Basis audiovisueller Analyse," Springer Books, in: Lars Heim & Sebastian Gerth (ed.), Entrepreneurship der Zukunft, chapter 0, pages 85-115, Springer.
    • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-42060-4_4
    DOI: 10.1007/978-3-658-42060-4_4
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a search for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-42060-4_4. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Sonal Shukla or Springer Nature Abstracting and Indexing (email available below). General contact details of provider: http://www.springer.com .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.