Beschreibung
Titel des Forschungsprojektes: Artificial Intelligence for Process Analytics in Healthcare (AIProHealth) PRIN 2022
External Projec ID: 2022CJWPNA
CUP: I53C24002420006
Kostenstelle: EG2269
Der Antragsteller: Prof. Fabrizio Maria Maggi
Zeitraum: 17/08/2026 - 31/01/2027
Tätigkeitsbeschreibung des/der gelegentlichen Mitarbeit/s/in:
Die Stelleninhaberin bzw. der Stelleninhaber wird an der Erforschung, Konzeption und Entwicklung einer innovativen Softwareplattform auf Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Unterstützung der Ausführung und Überwachung komplexer Workflows mitwirken. Ziel der Forschungstätigkeit ist die Integration von Large Language Models (LLMs), Avatar-/Digital-Human-Technologien sowie Prozessdaten aus betrieblichen Informationssystemen, um intelligente Benutzerschnittstellen zu entwickeln, die Anwenderinnen und Anwender bei der Ausführung von Geschäftsprozessen unterstützen. Die Tätigkeit umfasst insbesondere: • Konzeption und Entwicklung einer Softwareplattform: Definition der Softwarearchitektur, Implementierung der Systemkomponenten sowie Integration mit Prozessmanagementsystemen und unternehmensweiten Wissensbasen.
• Integration und Reasoning mittels LLMs: Untersuchung und Entwicklung von Verfahren auf Basis von Large Language Models (LLMs) zur Unterstützung der Prozessausführung, zur Interpretation des operativen Kontexts, zur Generierung von Handlungsempfehlungen, zur Erklärbarkeit von Entscheidungen sowie zur Interaktion mit Nutzerinnen und Nutzern in natürlicher Sprache. • Grounding und Nutzung von Prozessdaten: Entwicklung von Mechanismen zur Integration von Daten aus Workflows, Event Logs, Prozessdokumentationen und Wissensbasen, um die Antworten der LLMs zu kontextualisieren und deren Zuverlässigkeit zu erhöhen. • Interaktion mittels Avataren / Digital Humans: Konzeption, Entwicklung und Evaluation multimodaler Benutzerschnittstellen auf Basis von Avataren und Digital Humans, die eine Interaktion über natürliche Sprache, visuelle Kommunikation und kontextbezogenes Feedback ermöglichen. • Experimentelle Validierung: Entwicklung von Software-Prototypen sowie Durchführung empirischer Untersuchungen zur Bewertung der entwickelten Lösungen in realen Anwendungsszenarien.