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In SMS#03 besprechen Ronald Fromm und Thomas Buchholz von den Telekom Innovation Laboratories mit Dr. Cornelius Hellge vom Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI) den Weg vom einfachen Video Streaming über künstliche Erlebnisse in virtueller und gemischter Realität (AR, VR und MR) hin zu „begehbaren“ (volumetric) und interaktiven hochauflösenden Videos. Sie streifen u.a. die Geschichte der Videos, klären auf, was das mit den Hobbits zu tun hat, welche Ausgabegeräte welche Relevanz haben und was man generell dafür braucht. Und vor allem: Wann kann ich endlich der Held in meinem eigenen Film sein.

Weiterführende Links:

https://www.hhi.fraunhofer.de/5gxr
https://youtu.be/qJiptJW84pE

Im Deep Dive hinterfragt Ronald Fromm die Erkenntnisse aus dem ersten Teil zum Thema Self Sovereign Identity. In einer intensiven Debatte mit Dirk Thatmann wird auf den Kern vom Kern von SSI eingegangen und lieber einmal zu viel nachgefragt, was denn hier wirklich der Mehrwert dieses Ansatzes ist.

Im ersten Teil von SMS#02 diskutieren Tanja Hagemann und Dr. Sebastian Fischer mit Dirk Thatmann über die grundlegenden Konzepte und die Motivation hinter selbstbestimmter digitaler Identität. Bietet uns SSI langfristig die Chance, dass wir uns von den bisherigen Identitätsverwaltern wie etwa Google und Facebook emanzipieren können? Diese und weitere Fragen werden in dem Gespräch beantwortet.

Im zweiten Teil von SMS#01 unterhalten sich Tanja Hagemann​​, Ronald Fromm​ und Dr. Sebastian Fischer​ mit Dr. Holger Trittenbach zum Thema Erklärbarkeit von Künstlicher Intelligenz. Es werden neben technischen Details auch grundlegende Fragestellungen zu diesem Kontext beleuchtet. Dr. Holger Trittenbach unterstützt aktuell die Neurocat GmbH bei Industrieprojekten und Forschungsaktivitäten im Bereich KI-Erklärbarkeit. Zuletzt hat er am KIT (Karlsruher Institut für Technologie) in diesem Themenfeld promoviert.

Im ersten Teil von Skilling me Softly geben Dr. Sebastian Fischer und Ronald Fromm von den T-Labs einen Überblick über die Motivation KI-Systeme erklärbar zu machen. Darüber hinaus werden Techniken vorgestellt, die es ermöglichen mehr Transparenz in automatisierte Entscheidungen zu bringen. Gleichzeitig werden aber auch Grenzen in diesem an Bedeutung zunehmenden Forschungsbereich skizziert.