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    EQS-News  209  0 Kommentare USU nutzt Large Language Models für KI-Chatbot

    Für Sie zusammengefasst
    • USU entwickelt KI-Chatbot mit Large Language Models für 3D-Druck
    • Chatbot hilft bei Bedarfsaufnahme für komplexe Bauteile
    • Effiziente Automatisierung des Beratungsprozesses im 3D-Druck

    EQS-News: USU Software AG / Schlagwort(e): Sonstiges
    USU nutzt Large Language Models für KI-Chatbot

    27.02.2024 / 10:17 CET/CEST
    Für den Inhalt der Mitteilung ist der Emittent / Herausgeber verantwortlich.


    Möglingen, 27. Februar 2024

    Um Produktions- und Lieferketten in Krisenzeiten rasch aufbauen zu können, entwickelt das Forschungsprojekt KISS seit 2022 die KI-gestützte 3D-Plattform Semper-KI. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert. Als einer der 10 Konsortialpartner ist USU für die Entwicklung eines intelligenten Assistenz-Systems auf Basis eines Chatbots zuständig.

    Seit dem Durchbruch von generativer KI in 2023 nutzt das USU-Forschungsteam ein Large Language Model (LLM) zur qualitativen Verbesserung seines Chatbots, der gezielt mit Dokumenten aus der USU-Wissensdatenbank trainiert wird. Ziel ist es, das dort festgehaltene Wissen generativ zu verwenden, um trotz komplexer Themen die richtigen Antworten und spezifischen Zusammenfassungen in der vorliegenden fachlichen Tiefe der Dokumente zu erstellen. Im Projekt KISS (KI-gestütztes Rapid Supply Network) fungiert der USU-Chatbot als Beratungssystem zur Steuerung der Bedarfsaufnahme für den 3D-Druck komplexer Bauteile. 

    Neueste Anwendungstests im Kontext des KISS-Projekts belegen, dass das entwickelte USU-System Anwender zuverlässig durch die komplexe Welt des 3D-Drucks leitet, wodurch der Beratungsprozess effizient automatisiert wird. Das System passt seine Antworten und Nachfragen den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Nutzenden an. Dies unterstreicht die Überlegenheit von LLM-basierenden Assistenten gegenüber herkömmlichen regelbasierten Systemen. Angesichts der Vielfalt möglicher Materialien und der zahlreichen Einflussfaktoren wie Temperatur, Festigkeit, Abkühlgeschwindigkeiten usw. wäre für eine zielgerichtete Dialogsteuerung ein äußerst komplexer Entscheidungsbaum erforderlich, was in der Praxis jedoch nicht realisierbar ist.

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