BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:https://github.com/derhansen/sf_event_mgt METHOD:PUBLISH BEGIN:VEVENT UID:6233-962@rg-braunschweig.gi.de CLASS: PUBLIC SUMMARY:Harmonizing Complexity - Künstliche Intelligenz für dynamische Comp utersimulation durch erweiterte Eingangsdatenmodellierung DESCRIPTION:Im stetig wandelnden Umfeld der dynamischen Computersimulation kristallisiert sich Künstliche Intelligenz (KI) als unverzichtbarer Katalys ator heraus, der bisher unerreichte Maßstäbe an Genauigkeit, Anpassungsfähi gkeit und Voraussicht erschließt – Elemente, die essenziell sind, um die Ko mplexitäten unserer dynamischen Welt zu bewältigen. Diese Präsentation setz t sich mit der kraftvollen Synergie zwischen KI und der dynamischen Compute rsimulation auseinander, insbesondere der Eingangsdatenmodellierung. Dabei wird primär der transformative Einfluss von KI auf die Simulation verdeutli cht und aufgezeigt, wie Methoden des Maschinellen Lernens und datengesteuer te Ansätze genutzt werden können, um die Präzision und Effizienz des Eingan gsdatenmodellierungsprozesses zu steigern. Die Präsentation mündet in der B etrachtung von praktischen Anwendungsfällen im Bereich des autonomen Transp orts. Die zunehmende Komplexität moderner Transportsysteme erfordert fortsc hrittliche Methodologien und bildet ein vielversprechenden Einsatzgebiet fü r das transformatorische Potenzial von KI. Unter Einsatz von GPS-Bewegungsd aten wird aufgezeigt, wie KI-gesteuerte Eingangsdatenmodellierung dazu genu tzt werden kann, die Nachfrageprognosen für ein kombiniertes Transportsyste m für Passagiere und Fracht zu verbessern. Die Untersuchung offenbart die k omplexen Herausforderungen, die mit der Eingangsdatenmodellierung verbunden sind, wobei auf die Unzulänglichkeiten traditioneller Ansätze bei der Erfa ssung nuancierter Beziehungen und der Bewältigung von Unsicherheiten hingew iesen wird. LOCATION:Informatikzentrum, Raum 160, 1. Etage DTSTAMP:20240219T132555Z DTSTART:20240314T173000Z DTEND:20240314T190000Z END:VEVENT END:VCALENDAR