{"id":21933,"date":"2024-03-19T07:55:00","date_gmt":"2024-03-19T06:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=21933"},"modified":"2026-02-10T10:05:00","modified_gmt":"2026-02-10T09:05:00","slug":"mehr-sicherheit-im-luftraum-dank-reinforcement-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/mehr-sicherheit-im-luftraum-dank-reinforcement-learning\/","title":{"rendered":"Mehr Sicherheit im Luftraum dank Reinforcement Learning"},"content":{"rendered":"\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Von <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/oliver-klaffke-593684\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Oliver Klaffke<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Vom Spiel- zum Forschertrieb: Die Faszination f\u00fcr das <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Go_(Spiel)\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">japanische Brettspiel Go<\/a> hat unseren Forscher <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/hochschule-luzern\/ueber-uns\/personensuche\/profile\/?pid=666\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Thomas Koller<\/a>, dazu gebracht, sich mit einem besonderen KI-Lernansatz zu besch\u00e4ftigen: Dem Reinforcement Learning (RL). Diese Lernmethode ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens. Damit entwickelt man Computerprogramme, die aus Erfahrung selber lernen k\u00f6nnen, ohne dass ihnen der Mensch etwas beibringen muss. Sie k\u00f6nnen ihre F\u00e4higkeiten selbstst\u00e4ndig weiter entwickeln. Etwa so, wie ein Kind, das lernt, dass eine Kochplatte heiss ist, nachdem es sich das erste Mal verbrannt hat, lernen Computer beim \u00abReinforcement Learning\u00bb aus Fehlern und Erfolgen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Machine Learning einfach erkl\u00e4rt\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/LAJHeUAP9l4?start=11&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Beim Reinforcement Learning (RL) lernen Systeme, indem sie Feedback erhalten. &nbsp;RL ist ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens (ML). Dieses Erkl\u00e4rvideo bietet einen einfachen Einstieg ins Thema Maschine Learning<\/em>.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Wie wirkungsvoll RL ist, zeigte sich erstmals bei \u00ab<a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/AlphaGo\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AlphaGo<\/a>\u00bb. Das war die erste KI, die den weltbesten menschlichen Go-Spieler schlagen konnte.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-genesis-blocks-gb-accordion gb-block-accordion\"><details><summary class=\"gb-accordion-title\"><strong>Mehr \u00fcber den \u00abAlphaGo\u00bb-Erfolg und Kollers Faszination<\/strong><\/summary><div class=\"gb-accordion-text\">\n<p>Das japanische Brettspiel Go gilt als das komplexeste aller weltweit bekannten Strategiespiele. Lange Zeit dachte man, es sei unm\u00f6glich, dass eine Maschine den Menschen im Go-Spiel besiegen k\u00f6nne. Das Spiel schien daf\u00fcr zu komplex zu sein: &nbsp;Das Spielbrett hat 19 x 19 Felder. Es erlaubt so viele m\u00f6gliche Z\u00fcge f\u00fcr die Steine, dass es zu komplex schien, dass ein Computer alle im Voraus berechnen k\u00f6nnte. Im M\u00e4rz 2016 jedoch musste sich die analoge Go-Welt dem digitalen AlphaGo geschlagen geben. Das Programm besiegte den S\u00fcdkoreaner&nbsp;Lee Sedol, der als einer der weltbesten Profispieler angesehen wird. \u00abDas hat mich <a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/der-maschinen-trainer-und-das-jahrtausendealte-spiel\/%202019\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">damals wahnsinnig fasziniert<\/a>\u00bb, sagt Koller.<\/p>\n\n\n\n<p><br>Nach dem Sieg in Go erhielt die Lernmethode des Reinforcement Learnings (RL) Aufwind. Die Google-Tochter <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/DeepMind\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Deepmind<\/a> verwendete sie, um eine Software zu entwickeln, die Menschen auch bei alten Atari-Spielen besiegen konnte. \u00abDas zeigt, dass es mit dem RL m\u00f6glich ist, Systeme zu bauen, die auch in sehr komplexen Situationen gute Entscheidungen treffen k\u00f6nnen\u00bb, sagt Koller.<\/p>\n<\/div><\/details><\/div>\n\n\n\n<p>Der Vorteil des Reinforcement Learnings gegen\u00fcber anderen KI-Lernans\u00e4tzen: Das Durchrechnen aller M\u00f6glichkeiten ist dabei nicht notwendig.<\/p>\n\n\n\n<p>Darum eignet sich RL auch, den Flugverkehr zu unterst\u00fctzen: Tausende von Flugzeugen fliegen jeden Tag \u00fcber die Schweiz. Damit sie sicher und nach Flugplan unterwegs sind, regeln Flugverkehrsleitende den Luftverkehr. Wenn die Zahl der Fl\u00fcge aber weiter zunimmt, k\u00f6nnte die menschliche Flug\u00fcberwachung an ihre Grenzen stossen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Erstmals belegt: Der Flugverkehr kann unterst\u00fctzt werden<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Da kann K\u00fcnstliche Intelligenz Abhilfe schaffen: Koller hat dazu Anfang 2024 ein Forschungsprojekt &nbsp;im Rahmen des Algorithmic Business Research Lab (<a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/forschung\/teams\/team-algorithmic-business\/?sourceurl=\/abiz\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ABIZ<\/a>), der Hochschule Luzern \u2013 Informatik, abgeschlossen. Unter seiner Leitung hat ein Forschungsteam eine Software entwickelt, die den Flugverkehr \u00fcber der Schweiz regelt \u2013 so, wie es auch Flugverkehrsleitende k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Industriepartner des Forschungsprojekts war <a href=\"https:\/\/www.skyguide.ch\/de\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Skyguide<\/a>, das Unternehmen, das den Flugverkehr \u00fcber der Schweiz steuert und \u00fcberwacht und <a href=\"https:\/\/www.skysoft-atm.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">SkySoft<\/a>, das Software f\u00fcr diese \u00dcberwachung entwickelt. Die ABIZ-Forschenden konnten erstmals belegen, dass KI-Systeme, die mit dem \u00abReinforcement Learning\u00bb arbeiten, die Steuerung des Flugverkehrs unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Flugverkehrsleitenden<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Wo k\u00f6nnte das konkret zum Einsatz kommen? Flugverkehrsleitende (fr\u00fcher nannte man sie Fluglotsen oder -lotsinnen) legen f\u00fcr Flugzeuge die Flugh\u00f6hen fest. Sie geben Flugrouten, Starts und Landungen frei. Sie verhindern, dass sich Flugzeuge im Luftverkehr zu nahekommen. Diese Aufgaben erledigen sie mehr oder minder gleichzeitig. Von ihren Entscheidungen h\u00e4ngt das Leben hunderter Menschen ab. Das \u00abReinforcement Learning\u00bb-System k\u00f6nnte sie dabei unterst\u00fctzen: Es k\u00f6nnte als ein zweites Sicherheitssystem ihre Entscheidungen \u00fcberpr\u00fcfen. Auch k\u00f6nnte es zum Beispiel unbemannte Flugobjekte wie Transportdrohnen selbstst\u00e4ndig \u00fcberwachen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Kritische Situationen im Flugverkehr vermeiden<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Ein einzelner Flugverkehrsleitender oder eine einzelne Flugverkehrsleitende steuert jeweils mehrere Flugzeuge gleichzeitig. Er oder sie gibt Anweisungen und versucht so, kritische Situationen zu vermeiden. Es gilt etwa zu verhindern, dass Flugzeuge ihren Mindestabstand unterschreiten. \u00abIn der Fachsprache nennt man dies einen &lt;Konflikt&gt;\u00bb, erkl\u00e4rt Thomas Koller.<\/p>\n\n\n\n<p>Dementsprechend haben er und sein Forschungs-Team ihr Programm so trainiert, dass es versucht, kurzfristige, mittelfristige und langfristige Konflikte auf den Flugrouten von Flugzeugen zu vermeiden. In den vergangenen knapp dreieinhalb Jahren hat das System von Thomas Koller mit reellen und zuf\u00e4lligen Flugdaten ge\u00fcbt. \u00abEs hatte also gen\u00fcgend Gelegenheit zu lernen und aus seinen Fehlern die richtigen Schl\u00fcsse zu ziehen.\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p>Wie geht das genau? Reinforcement Learning bewirkt, dass die Software aktiv durch die Konsequenzen der eigenen Entscheidungen lernt. Sie wird dadurch immer besser. \u00abDas System wird f\u00fcr Entscheidungen, die es trifft, belohnt oder bestraft; je nachdem, welche Konsequenzen sie hatten\u00bb, erkl\u00e4rt Koller. \u00c4hnlich wie ein Mensch, der auch durch Erfahrung lernt, lernt das Programm durch die Bewertung der Folgen des eigenen Handelns. So kann es im Laufe der Zeit immer mehr Fehler vermeiden. Dahinter steht zudem das Prinzip der sogenannten <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/K%C3%BCnstliches_neuronales_Netz\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Neuronalen Netzwerke<\/a>. Sie arbeiten \u00e4hnlich wie die Verkn\u00fcpfungen von Nervenzellen im Gehirn. Diese ver\u00e4ndern sich beim Lernen auch st\u00e4ndig und f\u00fchren so zu immer besseren Lernergebnissen.<\/p>\n\n\n\n<p>Reinforcement Learning funktioniert also anders als zum Beispiel KI-Modelle, die auf <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Gro%C3%9Fes_Sprachmodell\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">grossen Sprachmodellen (LLMs)<\/a> basieren, wie etwa <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/ChatGPT\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ChatGPT<\/a>. Deren Intelligenz besteht darin, die Abfolge von W\u00f6rtern anhand von statistischen Wahrscheinlichkeiten vorauszusagen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Selbst\u00e4ndig lernen in anspruchsvollen Situationen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Die Neuronalen Netzwerke, auf denen das \u00abReinforcement Learning\u00bb beruht, machen das autonome Lernen in komplexen Situationen auch f\u00fcr ein Computerprogramm m\u00f6glich. Es entscheidet sich f\u00fcr eine bestimmte Aktion. Je nachdem, ob diese Entscheidung zum Erfolg f\u00fchrt oder nicht, lernt das Programm. Damit ist es gegen\u00fcber anderen Formen des Maschinenlernens im Vorteil. Bei Programmen, die etwa lernen k\u00f6nnen, Bilder zu erkennen, muss ein Mensch die Bilder im Vorfeld betrachten und der Software mitteilen, worum es sich beim Bild handelt.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abDas Entscheidende ist, dass die Software immer mit einer Umwelt, mit anderen Akteuren interagiert. Sie kann sich also an neue Situationen anpassen\u00bb, sagt Koller. Solche neuen Situationen sind bei der Flug\u00fcberwachung an der Tagesordnung. Beim Reinforcement Learning probiert die Software verschiedene Entscheidungen aus. Sie bewertet die Konsequenzen diverser Varianten, also der verschiedenen Handlungsoptionen. Schliesslich lernt sie, welche in jeder Situation die beste Entscheidung ist.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Streben nach <\/strong>\u00ab<strong>Rewards<\/strong>\u00bb<strong>: So viel Lob wie m\u00f6glich einheimsen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Das Programm wird \u00abbelohnt\u00bb, wenn es mit seinen Entscheidungen ein bestimmtes Ziel oder Meilensteine in einem Prozess erreicht. Es lernt am Schluss die Aktionen, f\u00fcr die es die meisten Belohnungen bekommt. Fachleute nennen diese Belohnungen \u00abRewards\u00bb: \u00abEs geht um die Maximierung von Rewards\u00bb, sagt Koller.<\/p>\n\n\n\n<p>Das System des ABIZ-Teams heimste sich jede Menge Lob ein: Es f\u00e4llte tausende von Entscheidungen anhand von reellen Flugdaten. Es vermied viele Konflikte und konnte den Flugverkehr in der Computer-Simulation sicher steuern. \u00abWir sind mit der Leistung unseres Systems soweit zufrieden\u00bb, sagt Koller.<\/p>\n\n\n\n<p>Das ABIZ-Team verglich die Leistung des Computerprogramms mit den Entscheidungen, die die Flugverkehrsleitenden in der Realit\u00e4t getroffen hatten. Daf\u00fcr griffen die Forschenden auf Flugdaten des Schweizer Luftraums von neun Tagen zur\u00fcck. Es waren Daten, die auch den menschlichen Flugverkehrsleitenden f\u00fcr ihre Entscheidungen zur Verf\u00fcgung standen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Konflikte fr\u00fchzeitig erkennen und vermeiden<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Es zeigte sich, dass das ABIZ-System bei der Vermeidung mittel- und langfristiger Konfliktsituationen mehr als zehnmal besser als die menschlichen Flugverkehrsleitenden war. Wenn es aber darum ging, kurzfristige Konflikte zu vermeiden, waren die Menschen im Skyguide-Tower \u00fcberlegen: Sie schafften es, solche komplett zu vermeiden, w\u00e4hrend die Software das noch nicht konnte. Sie liess noch etwa einen Konflikt pro Tag zu. Fliegen die Flugzeuge nur nach dem Flugplan, ohne Flugverkehrsleitende, ergeben sich etwa 60 Konflikte t\u00e4glich.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/2024-03-12-16_19_51-.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"687\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/2024-03-12-16_19_51--1024x687.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-21944\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/2024-03-12-16_19_51--1024x687.png 1024w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/2024-03-12-16_19_51--300x201.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/2024-03-12-16_19_51--768x515.png 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/2024-03-12-16_19_51--1536x1030.png 1536w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/2024-03-12-16_19_51--928x622.png 928w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/2024-03-12-16_19_51--600x402.png 600w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/2024-03-12-16_19_51-.png 1809w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Flugzeuge halten die geplante Routen und Zeiten besser ein, und sie sparen Treibstoff: Reinforcement Learning leistet einen Beitrag zu einem sichereren und gleichzeitige weniger umweltsch\u00e4dlichen Flugverkehr (Bildquelle: Skyguide).<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Flugzeiten einhalten: Dank Lob gings immer besser<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Die Aufgabe, den Flugverkehr zu regeln ist f\u00fcr einen Computer nicht einfach: Bei den Entscheidungen der Fluglosen und des ABIZ-Systems ging es nicht nur darum, Konflikte zu vermeiden. Es galt auch daf\u00fcr zu sorgen, dass die Flugzeuge nicht allzu weit vom geplanten Kurs abkamen und die Ankunftszeiten m\u00f6glichst genau eingehalten wurden. Daf\u00fcr mussten die Flugrouten optimiert werden. \u00abAuch hier haben wir mit Rewards gearbeitet\u00bb, sagt Koller. So wurde das System immer besser darin, Konflikte zu vermeiden und gleichzeitig den Flugplan einzuhalten.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Treibstoff einsparen: Das System sorgt f\u00fcr neue M\u00f6glichkeiten<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Reinforcement Learning kann auch verwendet werden, um bei der Flug\u00fcberwachung zus\u00e4tzliche Aspekte zu ber\u00fccksichtigen,. \u00abWir haben das System auch so trainiert, dass der Treibstoffverbrauch reduziert wird und weniger \u00c4nderungen in den Kurs- und Flugh\u00f6hen notwendig sind\u00bb, erkl\u00e4rt Koller. So k\u00f6nnte es auch einen Beitrag zu einem sichereren und gleichzeitig weniger umweltsch\u00e4dlichen Flugverkehr zu leisten.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>K\u00fcnftig neue Regeln im Luftraum evaluieren?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>So k\u00f6nnte das ABIZ-System auch bei der Weiterentwicklung des Flugverkehrs eine Rolle spielen. \u00abRL bietet sich auch an, um neue Regeln im Luftraum zu evaluieren\u00bb, sagt Thomas Koller. Heute findet der Luftverkehr \u00fcber der Schweiz auf Luftstrassen statt. Das sind festgelegte Bereiche, in denen Flugzeuge fliegen d\u00fcrfen. Prinzipiell sei es vorstellbar, dass man sich von solchen definierten Flugrouten verabschiede und Flugzeuge unter der Kontrolle von Flugverkehrsleitenden \u00fcberall fliegen k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n<p>Ob das sicher funktioniert, l\u00e4sst sich nicht in der Realit\u00e4t testen. Die ABIZ-Software k\u00f6nnte einen solch freien Flugverkehr aber simulieren. Skyguide k\u00f6nnte damit hypothetische Varianten zu pr\u00fcfen. \u00abDas ist einer der grossen Vorteile von KI-Systemen\u00bb, sagt Koller. Man kann beliebig viele \u00abWas w\u00e4re wenn\u00bb-Szenarien durchspielen. Dies erlaubt bessere strategische Entscheide zu f\u00e4llen \u2013 in der Kombination von menschlicher und maschineller Intelligenz.<\/p>\n\n\n\n<p>Ver\u00f6ffentlicht am: 18. M\u00e4rz 2024<\/p>\n\n\n<div class=\"blue-box\">\n\t<div class=\"row\">\n\t\t<div class=\"col-md-12\">\n\t\t\t<p><strong>Maschinen-Trainer, Go-Spieler und Studiengangleiter<\/strong>: <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/hochschule-luzern\/ueber-uns\/personensuche\/profile\/?pid=666\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Thomas Koller<\/a> ist Dozent und leitet den Master-St<a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Thomas.Koller-1.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-thumbnail wp-image-21938 alignleft\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Thomas.Koller-1-150x150.jpg\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" \/><\/a>udiengang <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/en\/lucerne-school-of-information-technology\/degree-programs\/master\/information-and-communication-technologies\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Science in Engineering<\/a> an der Hochschule Luzern \u2013 Informatik. Seine Lehr- und Forschungsschwerpunkte liegen beim Reinforcement Learning, Machine Learning und Deep Learning.<\/p>\n<p><strong>Lesetipp<\/strong>: Mehr \u00fcber Kollers Faszination f\u00fcr Go erfahren Sie in diesem Blog-Beitrag \u00ab<a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/der-maschinen-trainer-und-das-jahrtausendealte-spiel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Der Maschinen-Trainer und das jahrtausendealte Spiel<\/a>\u00bb.<\/p>\n<p><strong>Forschung f\u00fcr innovative KI-Ans\u00e4tze im Flugverkehr<\/strong>: Ein <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/forschung\/teams\/team-algorithmic-business\/?sourceurl=\/abiz\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ABIZ<\/a>-Forschungsteam unter der Leitung von Thomas Koller arbeitete am Projekt <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/hochschule-luzern\/forschung\/projekte\/detail\/?pid=5898\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Maschinenunterst\u00fctztes Management des oberen schweizerischen Luftraums f\u00fcr autonome Flugobjekte<\/a>. Das Team erforschte neue Ans\u00e4tze aus der k\u00fcnstlichen Intelligenz zum \u00dcberwachen des Flugverkehrs von autonomen Flugobjekten. Die Forschenden entwickelten einen Prototyp, der mithelfen soll, Flugbewegungen zu administrieren und zu kontrollieren.<\/p>\n<p><strong>Das <\/strong><strong>\u00a0<\/strong><a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/forschung\/teams\/team-algorithmic-business\/?sourceurl=\/abiz\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>ABIZ<\/strong><\/a><strong>-Research Lab forscht, entwickelt und ber\u00e4t:<\/strong>\u00a0Das\u00a0ABIZ-Forschungsteam der Hochschule Luzern \u2013 Informatik unterst\u00fctzt Industrie- und Kooperationspartner. Es entwickelt mit ihnen Gesch\u00e4ftsmodelle und Dienstleistungen auf der Basis komplexer Algorithmen (Algorithmic Business). Nebst Forschung und Entwicklung bietet das ABIZ-Team folgende Dienstleistungen an: Beratung betreffend Digital Business, Vor-Ort-Schulungen, Audits und Coachings in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Bildverarbeitung und Datenanalyse.<\/p>\n<p><strong>Holen Sie sich einen Bachelor<\/strong>: Der zukunftsweisende Studiengang\u00a0<a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/studium\/bachelor\/artificial-intelligence-and-machine-learning\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Artificial Intelligence &amp; Machine Learning<\/a>\u00a0legt seinen Fokus auf die Schl\u00fcsseltechnologien der K\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n<p><strong>Blick in die KI-Zukunft<\/strong>: Folgen Sie unserer<a href=\"https:\/\/twitter.com\/hslu_aiml\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> X-Seite \u00fcber AI &amp; Machine Learning<\/a>: Dort verfolgen und kommentieren Expertinnen und Experten der Hochschule Luzern die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI.<\/p>\n<p><strong>?<\/strong><strong>Besuch<\/strong><strong>en Sie unsere\u00a0<\/strong><a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/agenda\/veranstaltungen#?filters=1621\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Info-Anl\u00e4sse<\/strong><\/a><\/p>\n<p><strong>Informatik-Blog abonnieren:<\/strong> Hier erhalten Sie Tipps und Neuigkeiten aus der Welt der IT. 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