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Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz steckt heutzutage in vielen Systemen. Wir sind auf die Absicherung der Technologie in kritischen Bereichen spezialisiert.
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Fahrerzustandserkennung: Wenn das Fahrzeug den Menschen verstehen muss
Für das teilautomatisierte Fahren sind zuverlässige Systeme zur Erkennung des Fahrerzustands eine zentrale Voraussetzung. DennAssistenz- und Automatisierungsfunktionen können ihre Wirkung… mehr
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Sicherheit autonomer Systeme als Netzwerk: Warum Sicherheit bei KI neu gedacht werden muss
Interview mit Dr. Rasmus Adler, Research Manager »Autonome Systeme« am Fraunhofer IESE Mit autonomen Systemen verschiebt sich der Maßstab: Sicherheit… mehr
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Von Prompts zum Prozess: Wie Agentic Workflows und Skillsets das Software Engineering verändern
KI-Programmierassistenten stützen sich zunehmend auf Agentic Workflows. Sie können Repositorys überprüfen, Änderungen planen, Dateien bearbeiten, Tests durchführen und deren Ergebnisse… mehr
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Digitale Ökosysteme neu denken: Wie KI neue datenbasierte Wertschöpfung ermöglicht
Digitale Ökosysteme verbinden heute Unternehmen, Produkte und Dienstleistungen über Organisationsgrenzen hinweg. Durch Künstliche Intelligenz entwickelt sich ihre Rolle jedoch weiter.… mehr
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From Prompts to Process: How Agentic Workflows and Skillsets Change Software Engineering
AI coding assistants rely more and more on agentic workflows. They can inspect repositories, plan changes, edit files, run tests,… mehr
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Risikomanagement für Medizinprodukte: Compliance durch KI automatisieren
Die Hauptgründe, die Unternehmen dazu veranlassen, den Vertrieb von Medizinprodukten auf dem EU-Markt aufzugeben, sind mit 91 Prozent die hohen… mehr
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Wenn Chatbots falsch liegen: Warum Unsicherheitsmanagement wichtiger wird
Nicht der Fehler eines Chatbots ist das Problem, sondern wenn das System nicht zeigt, dass es unsicher ist. Ein aktuelles… mehr
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Digitaler Zwilling gegen Baumstress: Wie ForestTwin X Wälder und Städte resilient macht
Hitze und ausbleibender Niederschlag setzen Wälder und städtische Grünflächen zunehmend unter Stress. In Forstökosystemen führen sie zu Trockenheit, Strukturzerfall und… mehr
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DRAMBench: Autoformalizing DRAM Specifications with Timed Petri Nets
Chip design verification is dominated by manual interpretation of complex DRAM standards. With DRAMPyML and DRAMBench, Fraunhofer IESE and Normal… mehr
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Improving User Story Quality Using LLMs
Weak requirements often break sprint plans because unclear user stories lead to rework and long clarification loops. LLM-based review of… mehr
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