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Das Wissenschaftliche Zentrum für Informationstechnik-Gestaltung (ITeG) ist eine fächerübergreifende Forschungseinrichtung der Universität Kassel mit dem Fokus auf die gesellschaftliche Verantwortung von IT-Gestaltung. Das ITeG fördert die interdisziplinäre Gestaltung von Informations- und Kommunikationstechnik für gesellschaftlich wünschenswerte Innovationen.
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Die Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina, die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften - acatech - und die Union der deutschen Akademien der Wissenschaften haben am 16. Juni 2021 eine gemeinsame Stellungnahme zur Rolle digitaler Technologien in der öffentlichen Kommunikation veröffentlicht. Mitautor ist Professor Dr. Jörn Lamla. Er ist Mitglied der Arbeitsgruppe "Digitalisierung und Demokratie" der Leopoldina.
Künstliche Intelligenz (KI) kann Menschen im Alltag unterstützen. Ein Forschungsprojekt der Universitäten Kassel und Hamburg untersucht, welche Anforderungen vorliegen müssen, damit KI-basierte Assistenzsysteme akzeptiert werden und gleichzeitig individualisiertes lebenslanges Lernen von Mensch und KI ermöglichen. Das Projekt wird vom BMBF mit 1,9 Millionen Euro gefördert. Die KI-Nachwuchsgruppe in Kassel leitet Dr. Sarah Oeste-Reiß.
Digitalisierung für die Gleichstellung von Frauen und Männern nutzen
Die Bundesregierung hat am 9. Juni 2021 den Dritten Gleichstellungsbericht beschlossen. Als Mitglied der Sachverständigenkommission für den Dritten Gleichstellungsbericht hatte Prof. Dr. Claude Draude aus dem ITeG der Universität Kassel aktiv an der Erarbeitung des Gutachtens „Digitaliserung geschlechtergerecht gestalten“ mitgewirkt, welches bereits im Januar vorgelegt wurde.
KI-Nachwuchswissenschaftlerinnen: Kassel erfolgreich im BMBF-Förderprogramm
Die KI-Nachwuchsgruppe „Graphs in Artificial Intelligence and Neural Networks (GAIN)“ hat unter der Leitung von Dr. Josephine Thomas Mitte September an der Universität Kassel und dem Fraunhofer IEE ihre Arbeit aufgenommen. Die Gruppe beschäftigt sich u.a. damit, Algorithmen für bisher ungelöste Probleme in der Dynamik von „Graph Neural Networks" zu entwickeln.
