Einträge von Jan Höllmer

rwthGPT – Eine datenschutzkonforme Plattform für OpenAI-Modelle

Zusammen mit der RWTH Aachen University haben wir rwthGPT entwickelt: Eine datenschutzkonforme Plattform zur Nutzung von OpenAI-Modellen für Studierende und Mitarbeitende. Ergänzt wird rwthGPT durch ein dediziertes User-Management mit Kostenzuordnung, das Speichern von Chat-Verläufen und Talk to your Data. Wir werfen einen detaillierten Blick auf die Datenschutz-relevanten Aspekte.

data2day 2023

Auf der data2day 2023 im Oktober in Karlsruhe wurden die neuesten Datenanalyse-Technologien anhand von Datenprojekten diskutiert. Neben Data Mesh und großen Sprachmodellen (LLMs) stellten Martin Danner und Jan Höllmer scieneers-Projekte mit Temporal Fusion Transformer (TFT) zu Prognose und Anomalie-Erkennung bei Iqony vor.

Wärmebedarf prognostizieren mit Temporal Fusion Transformern

Zusammen mit Iqony haben wir den Einsatz von Temporal Fusion Transformern zur Bedarfsprognose in der Fernwärme getestet. Durch Data Fusion können die Vorhersagen von mehreren Standorten in einem Modell vereint und vor allem die Vorhersagegenauigkeit von Standorten mit wenig Daten gesteigert werden. Die Quantisierung von Vorhersageunsicherheiten und die Interpretierbarkeit des Modells schaffen Vertrauen und unterstützen die Entscheidungsfindung.

Moodle Chatbot – KI als persönlicher Uni-Dozent

Zusammen mit der RWTH Aachen haben wir einen Chatbot entwickelt, der einen nahtlosen Zugang zu Vorlesungsinhalten für Studierende und Mitarbeitende direkt in der Lernplattform Moodle ermöglicht. Somit können themenspezifische Fragen mit Inhalten aus einer Vorlesung beantwortet werden. Eine zusätzliche Quellenangabe erlaubt außerdem das schnelle Finden der relevanten Vorlesungsinhalte in den Unterlagen.