Fokusthema Prädiktive und gebrauchsorientierte Technologie

Dieses Fokusthema behandelte folgende Fragen:

  • Wie können gute Daten Digitalisierung und Nachhaltigkeit verbinden? Und wie können prädiktive Analysen genützt werden, um einen Beitrag zur Nachhaltigkeit in der Entwicklung und Produktion zu leisten (sustainability culture/sustainability engagement)?
  • Wie können Energiesysteme resilienter werden? Welche Verbindungen von privaten/öffentlichen Systemen, Formen von Mobilität und Formen von Datenaufbewahrung sind nachhaltig?
  • Welche Potenziale liegen in der Partizipation von Stakeholdern, Auftraggebenden oder Nutzenden bei der Entwicklung von digitalen Produkten?
  • Welchen Beitrag können Technogien/Praktiken und Verfahren aus der kulturellen Bildung und der Kreativwirtschaft leisten?

Im Rahmen dieses Fokusthemas entstanden z. B. die Projekte Virtual Kids, Virtuelles Gehen, VA Pepr und VR Bees.

Alle Projekte im Überblick

AI-assisted employer branding & talent acquisition automation

AMAIF – Arbeitsmarktstudien und AI-Fallsammlung

Das vorliegende (Pilot-)Projekt geht aus von der breit diskutierten Frage, wie sich disruptive Technologien wie die Künstliche Intelligenz auf die Arbeitsmärkte auswirken werden und führt vorhandene Hypothesen und offene Fragen Fallstudien zu, die mehrere Branchen respektive Disziplinen abdecken.

Auswertung von Tigermückenfallen

Mit diesem Projekt soll ein weitgehend automatisiertes Auswertesystem entwickelt und getestet werden, um das Monitoring der zunehmenden Ausbreitung zu vereinfachen und damit Massnahmen für die Bekämpfung ableiten zu können.

Digitale Kooperations-Plattform zur Förderung der Nachhaltigkeit

Digitalisierung Untertage – Anwendungen von VLC

Mit der Visible Light Communication Technologie kann eine unidirektionale Kommunikation von Lampen zu Empfängern geschaffen werden.

Virtual Kids – Virtuelle Charaktere zur Verbesserung der Qualität von Kindesbefragungen

Visuelle Analyse und Exploration ungesunder Arbeitsmuster

Ungesunde Zeiteinteilungen und Arbeitsmuster sollen aufgedeckt und kommuniziert werden. Dabei unterstützt ein entwickelter Stress-Health Index die transparente Kommunikation der detektierten Arbeitsmuster.