SweepMe! GmbH

Steckbrief:

Name des Vorhabens:

Anpassung und Training von KI-Sprachmodellen zur effizienteren Nutzung der Mess-und Steuersoftware SweepMe! durch Mitarbeiter und Anwender

Zeitraum:

06.10.2023 – 31.07.2026

Förderfähige Gesamtkosten:

145.833 €

EU-Betrag:

87.500 €

Ort:

Dresden

Interventions­kategorie:

146 - Unterstützung für die Anpassung von Arbeitskräften, Unternehmen sowie Unternehmerinnen und Unternehmern an Veränderungen

Förderrichtlinie:

02212 - MINT-Fachkräfteprogramm ESF Plus 2021 bis 2027

Fördergegenstand:

16651 - MINT-Fachkräftebindung

Spezifisches Ziel:

ESO4.4 - Förderung der Anpassung von Arbeitskräften, Unternehmen und Unternehmern an den Wandel, Förderung eines aktiven und gesunden Alterns sowie einer gesunden und angemessenen Arbeitsumgebung, die Gesundheitsrisiken Rechnung trägt;

Zweck und Errungenschaft:

Ziel des Vorhabens ist es neuartige Künstliche Intelligenz (KI) mit der Mess- und Steuersoftware „SweepMe!“ zu verbinden. Die KI-Tools sollen zum einen die Effizienz der Mitarbeiter steigern, aber auch als Hilfestellung für die Kunden der SweepMe! GmbH eingesetzt werden. Der Innovationsassistent wird im engen Kontakt mit den Nutzern der Software SweepMe! verschiedene KI-Assistenten aufbauen und trainieren. So soll es einfacher werden, technische Instrumente und Messgeräte schneller in SweepMe! zu integrieren, indem ein KI-Assistent Programmcode erzeugt, der die Vorgaben und Standards ausgerichtet ist. Des Weiteren soll der Einstieg für neue Nutzer in SweepMe! vereinfacht werden, indem ein KI-Assistent mit bestehender Dokumentation trainiert wird, so dass Nutzer per Chat mit dem KI-Assistenten Antworten zu Fragen der Bedienung erhalten. Nutzer, die in SweepMe! eigene Programmabläufe erstellen, sollen Unterstützung durch die KI erhalten, indem ein KI-Assistent anhand einer Texteingabe einen passenden Programmablauf zusammenstellt. Für die Erstellung der KI-Assistenten werden KI-Sprachmodelle eingesetzt, die auch als Large Language Models (LLM) bezeichnet werden.

Fonds:

ESF