Künstliche Intelligenz im Bauingenieurwesen – Hintergründe, Status Quo und Potenziale/Artificial Intelligence in Civil Engineering – Background, Status Quo and Potential Applications

Bauingenieur ◽  
2020 ◽  
Vol 95 (10) ◽  
pp. 369-378
Author(s):  
Michael A. Kraus ◽  
Michael Drass
Keyword(s):  
Artificial Intelligence ◽  
Big Data ◽  
Civil Engineering ◽  
Status Quo ◽  
Künstliche Intelligenz ◽  
Finite Elemente ◽  
Potential Applications ◽  
Finite Elemente Methode

Zusammenfassung Die Technologie der sogenannten „Künstlichen Intelligenz/Artificial Intelligence“ (KI/AI) hält derzeit flächendeckenden und in verschiedensten Formen Einzug in den privaten wie beruflichen Alltag aller Branchen. Diesen Umstand nimmt vorliegender Aufsatz zum Anlass, zunächst die Hintergründe und Definitionen dieser Technologie aufzuarbeiten, die verschiedenen Methoden anhand von bereits umgesetzten Beispielen aus dem Bauwesen zu veranschaulichen und schließlich die Potenziale für künftige Anwendungen der KI aufzuzeigen. Bei der Auswahl der Veranschaulichungsbeispiele wurde versucht, ein möglichst breites Spektrum von Anwendungen der KI im Bauwesen und benachbarter Disziplinen zu präsentieren: einerseits dient die KI als Alternative zu etablierten numerischen Verfahren wie der Finite-Elemente-Methode bei der Berechnung und Bemessung von Tragwerken und Bauteilen und andererseits lassen sich bildverarbeitende KI-Methoden von der Bauüberwachung bis hin zur produktionsbegleitenden Werkstoffkontrolle vielfältig erfolgreich und praxisnah einsetzen. Besonders erwähnenswert ist, dass die dargestellte physik-informierte KI keine „big data“-Situation bedingt und somit für die Baupraxis interessant ist.

scholarly journals Fairness, accountability and transparency: notes on algorithmic decision-making in criminal justice

2019 ◽  
Vol 15 (2) ◽  
pp. 126-139 ◽  
Author(s):  
Vincent Chiao
Keyword(s):  
Artificial Intelligence ◽  
Machine Learning ◽  
Decision Making ◽  
Big Data ◽  
Criminal Justice ◽  
Status Quo ◽  
Policy Makers ◽  
Know How ◽  
The Status ◽  
Predictive Software

AbstractOver the last few years, legal scholars, policy-makers, activists and others have generated a vast and rapidly expanding literature concerning the ethical ramifications of using artificial intelligence, machine learning, big data and predictive software in criminal justice contexts. These concerns can be clustered under the headings of fairness, accountability and transparency. First, can we trust technology to be fair, especially given that the data on which the technology is based are biased in various ways? Second, whom can we blame if the technology goes wrong, as it inevitably will on occasion? Finally, does it matter if we do not know how an algorithm works or, relatedly, cannot understand how it reached its decision? I argue that, while these are serious concerns, they are not irresolvable. More importantly, the very same concerns of fairness, accountability and transparency apply, with even greater urgency, to existing modes of decision-making in criminal justice. The question, hence, is comparative: can algorithmic modes of decision-making improve upon the status quo in criminal justice? There is unlikely to be a categorical answer to this question, although there are some reasons for cautious optimism.

scholarly journals How Big Data and Artificial Intelligence Can Help Better Manage the COVID-19 Pandemic

2020 ◽  
Vol 17 (9) ◽  
pp. 3176 ◽  
Author(s):  
Nicola Luigi Bragazzi ◽  
Haijiang Dai ◽  
Giovanni Damiani ◽  
Masoud Behzadifar ◽  
Mariano Martini ◽  
...  
Keyword(s):  
Artificial Intelligence ◽  
Big Data ◽  
Information And Communication Technologies ◽  
World Health ◽  
Computational Techniques ◽  
Potential Applications ◽  
Information And Communication ◽  
Governmental Institutions ◽  
Novel Coronavirus ◽  
Health Organization

SARS-CoV2 is a novel coronavirus, responsible for the COVID-19 pandemic declared by the World Health Organization. Thanks to the latest advancements in the field of molecular and computational techniques and information and communication technologies (ICTs), artificial intelligence (AI) and Big Data can help in handling the huge, unprecedented amount of data derived from public health surveillance, real-time epidemic outbreaks monitoring, trend now-casting/forecasting, regular situation briefing and updating from governmental institutions and organisms, and health facility utilization information. The present review is aimed at overviewing the potential applications of AI and Big Data in the global effort to manage the pandemic.

scholarly journals A Survey on Applications of Artificial Intelligence in Fighting Against COVID-19

2022 ◽  
Vol 54 (8) ◽  
pp. 1-32
Author(s):  
Jianguo Chen ◽  
Kenli Li ◽  
Zhaolei Zhang ◽  
Keqin Li ◽  
Philip S. Yu
Keyword(s):  
Artificial Intelligence ◽  
Big Data ◽  
Drug Development ◽  
Medical Image ◽  
Vaccine Development ◽  
Scientific Research ◽  
Image Inspection ◽  
Potential Applications ◽  
Detection And Diagnosis ◽  
Applications Of Ai

The COVID-19 pandemic caused by the SARS-CoV-2 virus has spread rapidly worldwide, leading to a global outbreak. Most governments, enterprises, and scientific research institutions are participating in the COVID-19 struggle to curb the spread of the pandemic. As a powerful tool against COVID-19, artificial intelligence (AI) technologies are widely used in combating this pandemic. In this survey, we investigate the main scope and contributions of AI in combating COVID-19 from the aspects of disease detection and diagnosis, virology and pathogenesis, drug and vaccine development, and epidemic and transmission prediction. In addition, we summarize the available data and resources that can be used for AI-based COVID-19 research. Finally, the main challenges and potential directions of AI in fighting against COVID-19 are discussed. Currently, AI mainly focuses on medical image inspection, genomics, drug development, and transmission prediction, and thus AI still has great potential in this field. This survey presents medical and AI researchers with a comprehensive view of the existing and potential applications of AI technology in combating COVID-19 with the goal of inspiring researchers to continue to maximize the advantages of AI and big data to fight COVID-19.

FE-Simulation in der klinischen Osteoporoseforschung

2013 ◽  
Vol 22 (01) ◽  
pp. 07-12
Author(s):  
P. K. Zysset ◽  
D. H. Pahr
Keyword(s):  
Fe Simulation ◽  
Finite Elemente ◽  
Finite Elemente Methode

ZusammenfassungAltersbedingte Osteoporose erhöht des Frakturrisiko. Übliche Diagnoseverfahren basieren auf DXA. Leider sind diese ungenau und erklären oft nicht die Effekte von Behandlungen. Eine neue Methode zur Bestimmung der Knochenfestigkeit beginnt derzeit, sich zu etablieren – die Finite-Elemente-Methode (FEM). Diese universelle, im Bereich der Technik weit verbreitete, Methode erlaubt es, die Diagnose und den Behandlungserfolg besser vorauszusagen als DXA. CT-basierende FEModelle sind stark von der Bildauflösung abhängig. In diesem Überblicksartikel werden drei unterschiedliche Modelltypen (μCT, HRpQCT, QCT) vorgestellt und die Ergebnisse von densitometrischen und FE-Analysen verglichen. Dabei waren die FE-Ergebnisse den densitometrischen immer überlegen. Darüber hinaus erlaubt die FEM die Angabe eines biomechanischen Frakturrisikos. Dieser Vorteil der FE-Methode muss jedoch im Licht der höheren Röntgendosen und Betriebskosten der CT-Bildgebung betrachtet werden. Zukünftig wird die FE-Methode klinisch eine weite Verbreitung finden – die Frage ist nur wann und wie!

Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data - Grundlagen, Marktpotenziale und wirtschaftspolitische Relevanz

2019 ◽  
Vol 48 (11) ◽  
pp. 34-41
Author(s):  
Volker Brühl
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Künstliche Intelligenz ◽  
Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data sind zunehmend Gegenstand wirtschaftspolitischer Diskussionen, zuletzt auch im Zuge der Vorstellung der Industriestrategie 2030 durch das Bundeswirtschaftsministerium. Der Beitrag erläutert die wichtigsten Technologien und deren Bedeutung für die künftige Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft. Da das globale Marktpotenzial „smarter“ Produkte und Dienstleistungen bei ca. 900 Mrd. USD im Jahr 2025 liegt, stellt sich die Frage, wie die Ergebnisse deutscher Spitzenforschung künftig rascher in marktfähige Produkte umgesetzt werden können.

A Study on the Development of Appointment Algorithm of CT With Big Data using AI (Artificial Intelligence)

2018 ◽  
Vol 20 (2) ◽  
pp. 1-5
Author(s):  
Sang-ho Jeon ◽  
Sung-yeul Yang ◽  
In-beom Shin ◽  
Dae-mok Son ◽  
Tae-han Kwon ◽  
...  
Keyword(s):  
Artificial Intelligence ◽  
Big Data

scholarly journals AI MSK clinical applications: spine imaging

2021 ◽  
Author(s):  
Florian A. Huber ◽  
Roman Guggenberger
Keyword(s):  
Artificial Intelligence ◽  
Clinical Application ◽  
Value Chain ◽  
Clinical Applications ◽  
Status Quo ◽  
Use Cases ◽  
Musculoskeletal Imaging ◽  
Future Perspective ◽  
Spine Imaging ◽  
The Status

AbstractRecent investigations have focused on the clinical application of artificial intelligence (AI) for tasks specifically addressing the musculoskeletal imaging routine. Several AI applications have been dedicated to optimizing the radiology value chain in spine imaging, independent from modality or specific application. This review aims to summarize the status quo and future perspective regarding utilization of AI for spine imaging. First, the basics of AI concepts are clarified. Second, the different tasks and use cases for AI applications in spine imaging are discussed and illustrated by examples. Finally, the authors of this review present their personal perception of AI in daily imaging and discuss future chances and challenges that come along with AI-based solutions.

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