Husam #Unterstützer

Husam ist am 01.10.2021 als Praktikant in der Softwareentwicklung ins Unternehmen gekommen. Durch seine schnelle Auffassungsgabe fand sich Husam bereits nach kurzer Zeit im Team und in seinen Aufgaben wieder.

„SUSI&James hat für mich eine familiäre Atmosphäre. Hier bekomme ich Unterstützung bei Schwierigkeiten und einen Freiraum für Ideen.“

Husam beschreibt sich als neugierige Person. Er hat großes Interesse an verschiedenen Kulturen, an der Geschichte und Sprachen. Durch dieses Interesse beherrscht Husam 3 Sprachen: Arabisch, Englisch sowie Deutsch und lernt nebenbei Kurdisch. Als Ausgleich zu seinem Alltag als Werkstudent spielt er gerne Fußball. Husam absolvierte kürzlich sein Bachelorstudium in Medizintechnik und unterstützt das Team der SUSI&James seit dem 01.12.2022 als Softwareentwickler in Vollzeit.

Aufmerksam wurde er auf die SUSI&James durch eine Stellenanzeige bei LinkedIn. Er war bei uns Praktikant in der Softwareentwicklung und schrieb parallel dazu seine Bachelorarbeit zum Thema „Interaktion mit einer Graphdatenbank anhand von natürlicher Sprache“.

In den ersten Wochen wurde Husam unter anderem von unserem Mitarbeiter Jan tatkräftig unterstützt. Dabei gewann er erste Einblicke in die Datenbanksysteme, APIs und Softwarearchitektur. “Im Rahmen des Praktikums stieg ich außerdem in die Grundlagen der Frontend-Entwicklung ein und unterstützte das Team bei der Anbindung von Services und der Entwicklung von UIs.”

Zu Husams täglichen Aufgaben gehört unter anderem die Bachelorarbeit zu schreiben. Dafür sammelt er zunächst alle für ihn notwendigen Informationen und bündelt sie, sodass er nach Absprache mit dem Team auch eigene Tests durchführen kann. Die Ergebnisse nutzte Husam für seine Bachelorarbeit und wertete diese aus.

„Ich möchte durch meinen Beruf die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen näher kennenlernen.”

Außerdem setzt er Graphdatenbanken auf, die von unseren Entwicklern für digitale Zwillinge im Rahmen eines öffentlich geförderten Projekts H2SkaProMo benötigt werden.

Dabei geht Husam ebenfalls in die Softwareentwicklung und implementiert Operationen und Zugriffe auf die Datenbank. Außerdem entwickelt er Tools zur Darstellung und Konfiguration der Graphen und ihren Elementen in der Datenbank. Hierfür muss Husam einen starken Geduldsfaden haben, da gelegentlich die Abhängigkeiten von Daten aus unterschiedlichen Projekten für Probleme sorgen, die es dann zu lösen gilt.

Hier kommt ihm jedoch seine Lernbereitschaft und schnelle Auffassungsgabe zugute, sodass er sich den Hindernissen stellt und sie stets erfolgreich löst. Husam arbeitet mit Freude an einem Projekt, bei dem es um die Darstellung und Verwaltung von Graphdatenbanken geht. Dabei sieht Husam in diesem Projekt eine sehr steile Lernkurve sowohl für sich als auch für das gesamte Team.

Wir bedanken uns bei Husam für das Interview und freuen uns, Ihn im Team zu haben!

Künstliche Intelligenz (KI)

Vereinfacht ausgedrückt ist künstliche Intelligenz (KI) die Fähigkeit eines Computers oder einer Maschine, die Fähigkeiten des menschlichen Geistes zu imitieren. Dieser lernt aus früheren Erfahrungen, Sprache, Entscheidungen und Probleme zu verstehen und darauf zu reagieren.

Oft wird eine große Menge an Daten verwendet, um die KI zu trainieren und Algorithmen zu entwickeln, die diese Fähigkeiten ermöglichen. Diverse KI-Fähigkeiten wie Computervision und Benutzerschnittstellen sind in viele Standardgeschäftsprozesse in Branchen wie Einzelhandel, Finanzen, Gesundheitswesen und Hightech eingebettet.

KI in Werbung

Facebook sammelt persönliche Informationen über Nutzer und speist diese Daten in „FBLearner Flow“ ein, ein internes Tool für Machine Learning. FBLearner Flow führt eine verzweigte „Entscheidungsbaum“-Simulation durch, die zur Vorhersage von Ergebnissen, z. B. des Kundenverhaltens, verwendet werden kann. Facebook nimmt die Ergebnisse von FBLearner Flow und fasst sie zu einer Gruppe von Personen zusammen, von denen ähnliches Verhalten erwartet wird. Facebook bietet Unternehmen die Möglichkeit, diese Personen mit Werbeanzeigen anzusprechen.

Chatbots

Chatbots, auch intelligente virtuelle Agenten oder Smart Advisors genannt, arbeiten sprach- und textorientiert und benutzen Natural Language Understanding (NLU). Einige Chatbots besitzen nur eingeschränkte Konversationsmöglichkeiten, die vorgefertigten Dialogen folgen. Andere Chatbots hingegen sind lernfähig, da sie auf supervised Learning basieren und Lernalgorithmen benutzen, um ihre Ausdrucksweise zu verbessern und um den Nutzer besser zu verstehen. Diese Chatbots sind an große Wissensdatenbanken angeknüpft und können sich somit stetig weiterentwickeln.

Überwiegend findet man solche Chatbots im Messaging und Webauftritten von Unternehmen, die Website-Nutzern dabei helfen, sich auf der Webseite zurechtzufinden und ihnen passende Antworten auf ihre Anliegen zu liefern.

Dendral

Eines der ersten KI-Programme wurde 1965 von Carl Djerassi entwickelt. Es trug den Namen Dendral und entdeckte automatisch unbekannte Formen von Medikamenten. Der Name Dendral ist ein Akronym für den Begriff „Dendritischer Algorithmus“.

Heuristic und Meta-Dendral

Das Projekt umfasste die Erforschung der beiden Hauptprogramme Heuristic Dendral und Meta-Dendral sowie mehrerer Unterprogramme. Geschrieben wurde es in der Programmiersprache Lisp, die wegen ihrer Flexibilität als Sprache der KI galt.

Ableitungen

Viele Systeme wurden von Dendral abgeleitet, darunter MYCIN, MOLGEN, PROSPECTOR, XCON und STEAMER.

KI in der Praxis

KI wird in der Medizin nicht nur für die Diagnose bei Patienten, sondern auch für die Entscheidungsfindung und automatisierte robotergestützte Operationen eingesetzt.

Radiologie

Das Unternehmen Aidoc hat eine Reihe von KI-basierter Softwares entwickelt, die Anomalien auf CT-Scans erkennen kann, darunter Lungenembolien, intrakranielle Blutungen und Verschlüsse großer Gefäße.

Pathologie

PathAI ist ein Unternehmen, das Modelle des Machine Learnings zur Unterstützung von Pathologen bei der Diagnose von Erkrankungen aus Leber- und Brustbiopsien entwickelt hat. Zusätzlich können der Krankheitsverlauf vorhergesagt sowie die besten Behandlungsmöglichkeiten vorgeschlagen werden.

Vorhersagen von Infektionen an der Operationsstelle

DASH Analytics entwickelte einen Machine Learning Algorithmus, um das Infektionsrisiko eines Patienten einzuschätzen. Eine dreijährige Studie ergab, dass der Algorithmus das Risiko für Infektionen um fast 75% bei einer Untergruppe von Patienten der allgemeinen und kolorektalen Chirurgie an der University der Krankenhäuser und der Klinik der Universität Iowa gesenkt hatte.

Robotergestützte Operationen

Das Medizintechnikunternehmen Microsure hat mit MUSA den ersten Operationsroboter für die offene Mikrochirurgie entwickelt, der 2019 die Zertifizierung für den klinischen Einsatz in Europa erhielt.

Nautilus

Nautilus ist ein selbstlernender Supercomputer. Er kann Ihre Zukunft voraussagen. Gefüttert mit mehr als 100 Millionen Nachrichten Artikeln, hat ein Großrechner die korrekte Berechnung des den Zeitpunkt der Revolutionen in Libyen und Ägypten im Jahr 2011 zu berechnen. Das ist derselbe Supercomputer, der Osama Bin Laden aufgespürt hat und gleich danach populär wurde. Seine Vorhersagen berechtete er aus den Informationen, die ihm aus Millionen von Artikeln, die bis in die 40er Jahre zurückreichen, zur Verfügung gestellt wurden.

Prozessautomatisierung

Die Prozessautomatisierung, oft auch als RPA bezeichnet, beruht auf einer Kombination aus klassischer RPA und künstlicher Intelligenz. Sie leitet das Nutzerverhalten aus Datenmustern ab. Prozessautomatisierung ist in der Lage, versteckte, komplexe Datenmuster in großen, auch lückenhaften, unstrukturierten Datenmengen (einschließlich textintensiver Berichte) aufzudecken und zu verarbeiten. Zu diesem Zweck wird RPA um Funktionen der künstlichen Intelligenz wie optische Zeichenerkennung (OCR) oder natürliche Sprachverarbeitung (NLP) erweitert.