Studentische Arbeit: Entwicklung einer KI-Lösung zur Identifizierung von Kennzahlen in der Kreislaufwirtschaft (m/w/d)

Die Fachgruppe Advanced Systems Engineering sucht motivierte Studierende für Bachelor- oder Masterarbeiten.

Problematik:
In der heutigen Forschungslandschaft stellt die Extraktion von relevanten Informationen aus öffentlichen Unternehmensberichten einen signifikanten Aufwand dar. Die Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in diesem Kontext stellt einen innovativen Ansatz dar, um komplexe Datenstrukturen effektiv zu durchdringen und inhaltstragende Daten präzise zu isolieren. Durch die Analyse der Berichte können für die Forschung wichtige Einblicke in die ökonomischen und ökologischen Aktivitäten der Unternehmen gewonnen werden. Dies ist besonders nützlich, um zu verstehen, wie Unternehmen auf globale Herausforderungen wie zum Beispiel Klimawandel und Ressourcenknappheit reagieren. KI erleichtert nicht nur die schnelle und genaue Datenextraktion, sondern verbessert auch die Qualität und Zugänglichkeit der Daten für die Forschung. Die effiziente Nutzung von KI zur Datenextraktion und -bereitstellung bildet somit eine entscheidende Grundlage für die Entwicklung fundierter wissenschaftlicher und wirtschaftlicher Strategien.

Zielsetzung:
Im Rahmen dieser Arbeit soll ein KI-gestütztes Tool entwickelt werden, das die Analyse von Unternehmensberichten ermöglicht, um relevante Daten und Metriken für spezifische Fragestellungen zu extrahieren. Die Eignung und Leistungsfähigkeit von verschiedenen Ansätzen der KI in diesem Kontext werden dabei eingehend untersucht.
Das Tool wird exemplarisch auf das Thema Kreislaufwirtschaft angewendet, um seine Effizienz und Anwendbarkeit zu demonstrieren. Als Datengrundlage dienen Nachhaltigkeitsberichte von Unternehmen. Diese liefern umfangreiche Informationen über die ökologischen und ökonomischen Leistungen der Unternehmen. Als Ergebnis soll eine Übersicht von Kennzahlen zur Beurteilung der Kreislauffähigkeit erstellt werden.

Bei Interesse schicke uns bitte Deine Bewerbung mit Notenübersicht und tabellarischem Lebenslauf.

Kontakt:
Anja Rasor, M.Sc.
Telefon: (+49) 05251 60-6519
E-Mail: