FH Südwestfalen entwickelt Plattform für KI-gestützte Kompetenz- und Nachwuchsentwicklung für den Rückbau kerntechnischer Anlagen
Meschede. Ein Team der Fachhochschule Südwestfalen entwickelt im Projekt „KIKO“ eine Plattform für KI-gestützte Kompetenz- und Nachwuchsentwicklung für den Rückbau kerntechnischer Anlagen. Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert das Projekt mit rund 1,9 Mio. Euro.
Das Projekt KIKO soll mit Hilfe von Collective Intelligence - dem Zusammenspiel zwischen Künstlicher Intelligenz und Mensch - das Wissen in der Nuklearbranche sichern und weitergeben. „Der Rückbau der Kernkraftwerke in Deutschland wird sich noch über Jahre hinziehen“, erklärt Projektleiter Prof. Dr. Thomas Kopinski. Wenn bisherige Beschäftigte der Nuklearbranche ausscheiden, müsse ihr Wissen an neue Mitarbeitende übergeben werden. Diese sollen künftig per Künstlicher Intelligenz - kurz KI - eingearbeitet und wichtiges Expertenwissen in digitalen Zwillingen gespeichert werden, die als virtuelle Lernbegleiter dienen.
„Auf diese Weise können wir zum einen Fachkräftemangel und -problemen entgegenwirken und so den Rückbau der Kernkraftwerke beschleunigen“, so Kopinski. Darüber hinaus sichern wir so wertvolle Expertise der deutschen Nuklearbranche. „In Deutschland werden heute wichtige Lehrstühle der Nuklearwissenschaften an Hochschulen nicht mehr besetzt“, weiß Kopinski. „Durch unsere KI-Plattform sorgen wir dafür, dass Künstliche Intelligenz an den Stellen eingesetzt wird, an denen Sie einerseits ihre Stärken wie Mustererkennung ausspielen kann und man andererseits echte pain points angeht, indem sie zum Beispiel Wissensabfluss verhindert.“
Aus diesen Gründen entwickelt das Team aktuell eine KI-gestützte Lernplattform auf Basis umfangreicher Daten. Diese wird mit Informationen über Kerntechnik und Strahlenschutz, deren physikalischen Grundlagen und Rückbau-Technologie trainiert. Experten aus der Nuklearbranche geben ihr Wissen durch ein Offboarding an die KI weiter, was wiederum zum Onboarding für neues Personal zur Verfügung steht.
Das eingesetzte KI-Modell soll in der Lage sein, Menschen beim Lernen zu unterstützen und persönliches Feedback zum Lernprozess zu geben. Mensch und KI arbeiten somit Tandem an den Lehrmaterialien und profitieren von einander: Das Feedback des Menschen verbessert die KI und umgekehrt. Die KI beobachtet, welche Informationen der Mensch aufnimmt, stellt Aufgaben, analysiert die Lösungen, sucht Fehler und insbesondere das, was übersehen worden ist. Mittels Gehirnstrommessungen lässt sich zudem überprüfen, ob Lernende über- oder unterfordert sind oder passend beansprucht werden. So wird sichergestellt, dass das autonome KI-System im Sinne des Menschen handelt und nachweisbar benutzerfreundlich arbeitet.
„Aktuell haben wir einen Prototypen, mit dem man sich bereits unterhalten kann und sind auf dem Stand der Technik“, so Kopinski, der bereits Erfahrung mit KI-Projekten zur Beschleunigung des Kernenergie-Rückbaus hat. Angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich Künstlicher Intelligenz ist auch er gespannt, was in den kommenden Monaten passiert. „Sicher bin ich mir aber, dass KI weder die Welt übernimmt oder Menschen überflüssig macht. Die Geschichte lehrt, dass mehr vom Gleichen vollständige Veränderung bedeutet – Ähnliches erwarte ich auch hier.“
Projektpartner und -Laufzeit
Projektpartner sind das Data Science Lab des Fachbereichs Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften der Fachhochschule Südwestfalen in Meschede, das Dienstleistungsunternehmen actimondo eG aus Inden sowie die Radiochemie München / RCM der Technischen Universität München.
Das Verbundvorhaben KIKO wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt unter dem Förderkennzeichen 15S9452A-C gefördert. Projektzeitraum: 1. März 2025 bis 29. Februar 2028.
Prof. Dr. Thomas Kopinski
Telefon: 0291 - 9910 (4638)
E-Mail: kopinski.thomas@fh-swf.de
Prof. Dr. Thomas Kopinski
Source: Christian Klett
Copyright: FH Südwestfalen
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
Economics / business administration, Energy, Information technology, Teaching / education
transregional, national
Research projects, Transfer of Science or Research
German
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