Vielen Dank. Bitteschön. Ja, ganz herzlichen Dank. Schönen guten Tag,
meinen Damen und Herren, ganz herzlichen Dank für die Einladung
hier heute nach Hamburg zu kommen, zur Campus-Innovation.
Ich würde mal gerne so anfangen. Mich drückt so ein bisschen
derselbe Schuh, glaube ich, wie den Kollegen Karis,
der sich jetzt sehr stark auf die Schulen in der Zwischenzeit konzentriert.
Das deutsche Forschungszentrum ist, wie sie ja vielleicht wissen,
ein Aninstitut verschiedener Universitäten in Deutschland mit fünf Standorten.
Und wir sind ganz nüchtern betrachtet, erstmal ein Unternehmen,
das ein Geld verdienen muss. Insofern richten wir unsere Forschung
auch ein ganzes Stück weit danach aus. Und bei dauerlicherweise,
das dachte ich auch Herrn Göks, als er mich angefragt hat,
wie soll ich heute vortragen, sagte ich dann zu ihm,
naja, wir machen in der Hochschule nichts mehr,
da einfach kein Geld mehr liegt und weil dort einfach im Prinzip kein Blumentopf mehr zu gewinnen ist.
Insofern hat er mich gebeten, ihn heute aus unserer Forschung
zu berichten und aus unseren laufenden Projekten zu berichten.
Ich bin ganz sicher, ähnlich wie das bei Kollegen Kerris ist,
dass die Transfermöglichkeiten in die Hochschule durchaus gegeben sind,
sollte das nicht so sein, hoffe ich dennoch,
dass sie jetzt 20 vielleicht ganz interessante Minuten haben werden und einen ganz anderen Blick auch auf Lerntechnologien bekommen können.
Das Thema sind multimodale Wissensdienste. Wir haben 2009,
20010 angefangen am Deutschen Forschungszentrum in den 14 Forschungsbereichen,
die wir haben an den fünf Standorten, uns mit dem Thema von vernetzter,
also dem Internet der Dinge, der vernetzten Welt, intensiv zu beschäftigen.
Und wir haben diese Entwicklung bei uns aufgegriffen in meinem Bereich und haben uns die Frage gestellt,
wie wir diese denn halt eben auf Qualifizierung und Wissensvermittlung übertragen können.
Der Hintergrund, in dem wir uns bewegen,
was sie hier auf der Folie sehen, ist,
dass unserer, nicht nur festen Überzeugung nach,
sondern einfach mit Blick auf alle Prognosen,
die vorliegen und mit Blick auf die gesamte Softwareentwicklung,
dass wir uns in einer Phase befinden,
die hier mit dieser blauen Linie in der Entwicklung von Computertechnologien im Verhältnis auch,
Nutzung von Menschen abgezeichnet ist.
Wir unterscheiden dort gängigerweise vier große Zeitfenster, so von 1940 bis 1960
die Situation der Zentralrechner, einen Computer für viele Nutzer,
dann in den 70er, 80er Jahren das Aufkommen der Personal Computer.
Das heißt also, ein Nutzer hatte dann die Chance zum ersten Mal einen Computer zu haben. Es folgte dann die Phase,
wo wir, und in der befinden wir uns eigentlich heute,
sozusagen im Wirkbetrieb drin, im realen Leben drin,
wo wir die Situation haben,
dass in der Regel ein Nutzer mehrere Computer hat,
also genau die Umdrehung zu der Situation, die in den 40er,
50er Jahren hatten, Konsequenzen, daraus kennen Sie alle Cloud-Dienste etc. Alles,
was damit einhergeht.
Und wir laufen hier in eine völlig neue Phase hinein,
die forschungsmäßig sehr intensiv vorangetrieben wird, wo wir mit sogenannten eingebetteten Computersystemen arbeiten.
Das, was Sie vielleicht unter dem Schlagwort des sogenannten Internets der Dinge kennen.
Genau dieses Segment der eingebetteten Computer und der daraus entstehenden Möglichkeiten für Intelligende,
Umgebungen, ist das,
womit wir uns bezogen auf Wissen und Qualifizierung eben sehr intensiv beschäftigen.
Wie können Sie sich diese eingebetteten Computer vorstellen?
Ich habe Ihnen mal
ein Beispielvideo mitgebracht
Wo ich glaube,
dass das ganz gut erkennbar ist und sichtbar ist und was es geht,
stellen Sie sich einfach vor, Sie haben verschiedene Bausteine,
die in, wenn Sie in die unterschiedliche Reihenfolge legen,
Ihren Zustand ändern.
Der Punkt ist, dass diese Bausteine alle über das Internet miteinander verbunden sind.
Sie haben Sensoren, die automatisch im Kontext erkennen,
was die anderen Bausteine machen und sie haben intelligente Algorithmen,
die Ihnen sagen,
welchen Zustand Sie auf der Grundlage von diesen eingebetteten Sensoren denn eigentlich einnehmen sollen.
Das Entscheidende ist,
dass wir an dieser Stelle keine Mensch zur Maschine oder Mensch
zum Computerinteraktion mehr haben,
sondern wir haben nur noch und ausschließlich eine autonom agierende Computersystematik,
wo Maschinen mit Maschinen und Computern
mit Computern interagieren
Das ist das Beispiel, wo Sie das sehr schön sehen können,
wie über autonome Sensoren, die verschiedenen Bausteine miteinander interagieren.
Es bewegt natürlich der Mensch die Bausteine noch. Das ist aber
das Einzige, was er macht. Ansonsten ist es ein
völlig autonom agierendes System. Und Sie brauchen im Kern,
Sie könnten noch einen Roboter hinstellen, der die Steine schiebt.
Es macht keinen Unterschied mehr. Und die Computer sind alle
über das Netz miteinander gekoppelt und agieren in der Tat intelligent und autonom.
Das ist ein entscheidender Punkt. Mit Blick auf das,
was wir als Internet der Dinge bezeichnen, das autonome Arbeiten von Computern,
die untereinander selbstständig und eigenständig Daten austauschen, die selbstständig versuchen,
Prozesse zu optimieren, ohne dass Menschen noch in irgendeiner Art und Weise denn eingreifen.
Wir erforschen diese Technologien mit Blick auf Wissen und mit Blick auf Bildungs- und Qualifizierungsprozesse derzeit in verschiedenen Anwendungsfeldern. Das wurde,
und wird auch in meinem Untertitel des Vortrages so genannt,
einfällt, in dem wir sehr aktiv sind,
in der Zwischenzeit jetzt im dritten Jahr,
ist der Bereich der sogenannten Smart Production,
also der Produktion im Bereich von Maschinenanlagenherstellern,
wo sie in der Zwischenzeit die Situation haben,
das sind die Bilder, die sie auf der linken Seite sehen,
dass jede dieser Produktionsanlagen die dort abgebildet ist,
ist für sich genommen ein eigenständig autonom agierendes System.
Das heißt, wir können sich das vorstellen in einer Produktionsanlage hier am Beispiel der Fest-To-AG,
in einer Halle stehen etwa 120 solcher isolierten Produktionsinseln,
wie es so schön heißt.
Diese Inseln sind alle über das Internet miteinander verbunden,
ziehen sich aus einem Ressourcenplanungssystem den Auftrag,
bauen sich selbst eigenständig um,
ohne dass ein Mensch noch irgendetwas tut,
produzieren und liefern dann am Ende des Tages das fertige Produkt
in die Logistik aus und sagen dann auch noch dem Accounting
Bescheid,
dass die Rechnungen
herausgeschickt werden können
120 solche Anlagen, die in einer Halle stehen,
die einzelne Maschine hat im Durchschnitt etwa die Fähigkeit,
52 unterschiedliche Produktionszustände zu erreichen, die längste Umbauzeit,
wenn der Auftrag abgeholt ist autonom, wenn man sich umbaut und produziert,
die längste Umbauzeit auf Grundlage des Auftrags beträgt 1,2 Sekunden.
Völlig autonom, drei Leute sind noch in der Anlage insgesamt da,
um Wartung, Betrieb und Instandhaltung der Anlage denn insgesamt zu garantieren.
Was in dem Projekt derzeit realisiert wird, sind Wissensdienste,
müssen sich die Situation vorstellen, die Anlagen arbeiten absolut autonom.
Drei Personen, ich hatte es gerade eben gesagt gehabt und
diese Personen werden von den Maschinen gerufen, wenn die Maschine ein Problem haben.
Wenn es also irgendeinen Fehler gibt,
wenn irgendetwas instand zu setzen ist oder wenn irgendeine Wartung anfällt,
das heißt, der Arbeiter,
der Mitarbeiter tritt an die Maschine und da beginnt die Situation,
dass die Maschine zum ersten Mal dem Mitarbeiter sagen muss, was sie eigentlich gerade tut,
weil der Arbeiter selbst das erst mal so gar nicht weiß.
Der Ist-Stand, den wir derzeit haben,
ist das, was ich gerade eben skizziert habe,
die Produktionsanlagen, die angebunden sind über verschiedene Bussysteme,
in die IT und in die Planungssoftware, die die Unternehmen denn haben.
Was neu hinzukommt, sind jetzt Assistenzdienste. Das heißt,
wir müssen versuchen, über Technologien an den Maschinen unmittelbar Menschen,
Applikationen zur Verfügung zu stellen, die sie unterstützen,
wenn sie eine Wartung vornehmen, wenn sie etwas entstanden setzen sollen.
Ich hatte es eben gesagt, die Fähigkeit,
sich selbst umzubauen, die die Maschinen haben, ist hochgradig ausgeprägt.
Insofern weiß kein Mitarbeiter, wenn er eine Maschine kommt,
nicht nur, was ist das Problem,
sondern wie kann ich das Problem im Zweifelsfalle auch lösen und wenn ich selbst eigentlich überhaupt in der Lage, das Problem zu lösen.
Es gibt da zwei Ebenen, die derzeit in der Entwicklung sind.
Das ist die Ebene der sogenannten Assistenz, Das ist das,
was wir im Kontext jetzt der Qualifizierung als Wissensdienste bezeichnen.
Solche Wissensdienste sehen beispielsweise so aus. Hier sind einige jetzt erst mal aufgelistet,
damit sie den Eindruck davon bekommen,
dass eben in der Tat kontextabhängig mit einem Informationsdienst erst mal gesagt wird, was macht die Maschine eigentlich?
Es gibt Instandhaltungsdienste, wo man also darüber informiert wird,
wie kann ich die Maschine überhaupt instand setzen,
in welchen Prozessschritten ist die Maschine in der Zeit eigentlich.
Es gibt Simulationsdienste, wo also dann beispielsweise auf einem Tablet aufgezeigt wird,
wie kann ich das bestehende Problem lösen. Es gibt Kollaborationsdienste,
wo man Kollegen hinzubitten kann, die eben entsprechend über Kompetenzen verfügen,
die man vielleicht selbst nicht hat, um das Problem entsprechend zu lösen.
Bis hin dazu, dass es Dokumentationsdienste gibt. Das heißt,
wenn ich ein Problem gelöst habe,
wird dieses aufgezeichnet und in entsprechender Repestitorien der Unternehmen mit eingespielt,
sodass sie beim nächsten Mal als Simulations- oder Hilfedienste zur Verfügung stehen etc.
Also unterschiedliche Dienste, die dort abgebildet werden und die zur Verfügung stehen über unterschiedliche Endgeräte.
Die Fragen, mit denen wir uns in diesem Projekt derzeit beschäftigen,
liegen auf ganz unterschiedlichen Ebenen Da geht's angefangen um Menschenmaschine,
Interaktionsfragen. Das sind Schwerpunktfragen, die die Kollegen vom Fraunhofer IAO aus Stuttgart bearbeiten.
Wir machen diesen zweiten Block Wissensdienst und Informationsaustausch zwischen Maschinen und
Maschinen und Maschine und Mensch. Und es gibt noch weitergehende Fragen,
wie denn eigentlich diese Systeme, bzw. diese Dienste in die Unternehmen integriert werden,
was das für die Mitarbeiterqualifizierung konkret physisch vor Ort bedeutet, etc.
Die Frage, mit der wir uns beschäftigen,
willst du nur noch mal sagen, ist, wie bekommen wir es hin?
Nicht nur diese Dienste aufzusetzen? Das ist der eine Schritt,
sondern wie bekommen wir es hin?
Und das ist die für uns dann eigentlich noch mal spannende Herausforderungen,
Aufgabe, diese Dienste so zu personalisieren
Dass sie, wenn ein Arbeiter an die Maschine tritt und einen solchen Dienst nutzt,
dass dieser Dienst auf die Person zugeschnitten ist.
Das heißt, wir schauen, welche Kompetenzen,
welche Expertise, welche berufliche Erfahrung hat ein solcher Arbeiter.
Welche Dienste hat er möglicherweise eigentlich schon aufgerufen und versuchen,
den jeweiligen Dienst so auf die Person zuzuschneiden,
dass sie am Ende des Tages das persönliche Benutzermodell abbildet und einen ganz konkret auf die Person zugeschnittenen Dienst anbietet.
Also geht also nicht darum,
einen Dienst für alle zu machen, sondern die Dienste,
die sie eben gesehen haben,
werden in
hochgradig individualisierter Art und Weise
ausgeprägt sein
Der Hintergrund kommt aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, was wir dort nutzen.
Ich will da gar nicht groß drauf eingehen,
nur diese eine Folie dazu,
wie wir dort im Kern bei der Personalisierung der Dienste vorgehen,
dass wir eben Daten über die Nutzer denn sammeln.
Es liegen hinter diesen Diensten bestimmte Benutzermodelle. Wir versuchen,
dieses Benutzermodell mit jeder Interaktion,
die die Person mit den Anlagen und mit den Diensten macht,
weitergehend zu präzisieren und zu konkretisieren,
um am Schluss eben genau diese individuelle Personalisierung der Dienste,
das,
was wir dann als Adaptation bezeichnen,
eben zu erreichen
Wie sieht sowas konkret aus? Ich darf Ihnen leider derzeit
aus der laufenden Forschung keine direkten Ergebnisse zeigen.
Da gibt es gewisse Klauseln in unseren Projekten, die uns das Leiter nicht ermöglicht.
Ich will Ihnen aber ein paar Shots, zumindestens mal zeigen,
damit Sie eine Vorstellung davon haben. Das ist jetzt ein Dienst,
den Sie auf der Folie sehen,
wo ein Mitarbeiter mit seinem Tablet an die Maschine kommt und
wo in der Interaktion zwischen dem Arbeiter und der Maschine ein Dienst aufgerufen wird,
wo es darum geht,
dass die Maschine in einer vereinfachten Art und Weise in Abhängigkeit von der individuellen Kompetenz,
von der individuellen Expertise die Maschine sich selbst sozusagen dem Nutzer erklärt
Was also der einzelne Knopf bedeutet,
was die Maschine eigentlich gerade produziert und was sie halt eben macht und das,
was sie hier unten halt eben unten links auf dem Tablet sehen,
können sie sich so vorstellen,
wenn jeder von ihnen jetzt dieses Tablet in die Hand nehmen würde und geht auf die Maschine zu,
sieht im Maximalfalle jeder von ihnen eine unterschiedliche Abbildung,
die didaktisch aufbereitet ist in die hochgradig individualisiert ist,
sodass sie hoffnungsvoll verstehen, was die Maschine macht.
Das ist ein Dienst, der dort existiert und ein zweiter Dienst,
der dort mit einhergeht,
das können sie beispielsweise in der Situation sagen,
ich möchte nicht nur die Maschine erklärt bekommen,
sondern das sehen sie auf dem Tablet wieder abgebildet,
ich möchte in der Situation auch wissen, wie denn der Energieverbrauch,
in der Aufgabensituation denn ist.
Und sie rufen einen entsprechenden Dienst auf,
der sich autonom mit entsprechenden IT-Systemen des Unternehmens verbindet,
die Daten in die Realsituation einbindet und ihnen das anbietet.
Das ist der eine Teil, was Dienste angeht. Der zweite Teil ist,
dass wir bei der Nutzung solcher Dienste und selbst bei der Nutzung von Tablets
eigentlich im unternehmerischen Kontext gar nicht in der Lage sind,
die wirklich in der Produktion einzusetzen.
Das ist einfach behindernd an vielen Stellen. Die Arbeiter können schlecht mit
einem Tablet da rumlaufen und sollen gleichzeitig an der Maschine arbeiten.
Das heißt, wir sind aufgefordert an der Stelle über völlig neue Multimodale Interaktionsmodelle nachzudenken,
am Ende des Tages solche Wissensdienste eben nutzbar machen.
Das heißt, Sprachsteuerung, das heißt Steuerung über Gestik,
das heißt Steuerung über Eye-Tracking, also über entsprechende Augmented Reality-Brillen,
die man beispielsweise nutzt, bis hin zu Gestik und zu Mimik,
die wir versuchen in multimodale Interaktionsfelder einzubinden.
Wir sind dafür am DFKI relativ gut aufgestellt. Das heißt,
das sind Elemente, die wir jetzt in meiner Arbeitsgruppe nicht selbst machen,
sondern wo wir halt eben auf andere Kompetenzen innerhalb des DFKIs,
beziehungsweise auf andere Forschungspartner wie Fraunhofer zugreifen,
die eben entsprechende Technologien zur Verfügung haben.
Und die bis hin zur Frage von Emotionsmessung und deren Relevanz
in der Steuerung von solchen Prozessen entsprechende Lösungen anbieten.
Wir testen diese Lösungen immer gerne in sogenannten Zukunftslaboren des DFKIs.
Davon gibt es deutschlandweit derzeit sechs mit ganz unterschiedlichen Schwerpunkten.
Wir gehören zu dem unten links stehenden Zukunftslabor,
wo es eben um die Fabriken der Zukunft geht.
Und die Frage eben, wie wir dort solche Wissensdienste einbinden können.
Das heißt, was wir versuchen in diesen multimodalen Interaktionen,
ist einfach Softwaretechnologien zu haben, die Sprachverstehen haben,
wo es um duale und erweiterte Realität geht
Wo wir be Data-Analysen mit einbinden können, auch um Lernen,
Qualifizierungsprozesse zu optimieren, wo es um drei Demensionalität geht,
Verifikation etc. Alles Elemente, die dort entsprechend mit einfließen.
Konkret sieht das Ganze an den Maschinen dann in der multimodalen Interaktion so aus,
dass sie sich, das ist jetzt ein Beispiel,
an dem derzeit gearbeitet wird, dass sie sich vorstellen können,
einfach eine Brille zu tragen und in diese Brille bekommen sie in Abhängigkeit von ihrer Kompetenz,
dedaktisiert aufbereitete visuelle Informationen eingeblendet, die ihnen helfen sollen,
bestimmte Dinge besser zu verstehen und handlungsleitend denn zu machen.
Wie sieht sowas in der konkreten Realität aus? Das ist ein experimenteller Ansatz,
der nicht aus dem laufenden Projekt ist. Ich hatte es eben gesagt,
ich darf Ihnen da momentan leider nichts draus zeigen,
sondern wirklich aus einem klassischen experimentellen Grundlagenprojekt aus unserem Augmented Reality Lab ist das,
worum es hier geht, ist einfach die Aufgabe,
dass Sie an diesem Laptop einen RAM wechseln sollen.
Sie haben eine Brille auf, Sie sehen,
das ist noch sehr artificiell,
was man da auf der Nase trägt, in der Zwischenzeit,
die das alles schon ein bisschen besser und einfacher aus.
Und es geht darum, instruktional gesagt zu bekommen,
was soll ich als nächstes tun?
Ich interagiere mit dem mit dem System und über Sensoren
wird der Raum, der kalibriert ist, vermessen.
Es wird genau geschaut, was sie machen und sie bekommen
ein unmittelbares Feedback auch zu dem, was sie denn gerade tun.
Aus der Sicht des Nutzers sieht das Ganze so aus.
Sie bekommen eine Instruktion, was sie zu machen haben.
Sie fangen an mit dem Gerät zu interagieren und durch entsprechende gehighlightete Bereiche etc.,
wird ihnen gesagt, was sie tun sollen,
in welche Richtung sie den Schraubenzieher drehen sollen,
ob das,
was sie denn eigentlich tun,
gerade richtig oder falsch ist
Das heißt, das ist diese zweite Ebene,
die ich eben angesprochen habe, die Dienste,
also welche Art von Informationen zu präsentieren sind,
dass sie auf sie persönlich zugeschnitten sind, ist das eine.
Und die zweite Ebene ist eben, dass wir versuchen müssen,
die Daten so anzubieten, wie beispielsweise in Brillen eingebunden,
dass sie halt eben auch die Hände frei haben, um agieren zu können.
An diesen Stellen stehen wir jetzt nochmal zurück auf diese Anlage,
die sie jetzt in Groß sehen, was sie eben im kleinen Bild gesehen haben.
In diesem Projekt sind uns noch weitere Fragen aufgetaucht,
die wir in der Zwischenzeit auch entsprechend einem Projektanträgen platzieren konnten
und wo jetzt gerade die entsprechenden Forschungsprojekte dazu starten.
Ich will Ihnen nur noch zum Abschluss die Kernideen skizzieren,
um was es denn nach vorne blickend jetzt noch geht.
Unsere Überlegung war gewesen, wenn wir im Bereich der intelligenten oder im Bereich der Produktion
mit solchen Wissensdiensten unterwegs sind, entsteht ja möglicherweise die Chance.
Sie sehen das hier in diesem Bereich, das ist das,
was wir momentan haben. Die Assistenzsysteme bzw. die Assistenzdienste,
die wir am Entwickeln sind,
also es entsteht hier in den Produktionsanlagen irgendein Problem,
sie nutzen diesen Dienst,
sie nutzen eine Brille und versuchen das Ganze entsprechend halt eben
einzu setzen und das Ganze ist adaptiv auf dem Benutzer,
auf der Basis des Benutzermodells zugeschnitten.
Die Frage, die wir jetzt haben und die wir in den nächsten drei Jahren jetzt bearbeiten werden,
ist, wenn wir doch aus der Produktion heraus reale Produktionsdaten vorliegen haben,
dann macht es doch vielleicht Sinn,
dass wir diese realen Produktionsdaten extrahieren und dass wir damit Lerninhalte aggredieren können.
Das heißt, es geht jetzt um die Idee,
bekommen wir es hin und das ist dieser ganze untere Bereich,
intelligent aus den Realproduktionsdaten sozusagen inhaltliche Assets,
Content zu entwickeln und dies optimalerweise denn hochautomatisiert und ohne das
noch ein Autor im Max so wird es wahrscheinlich nie sein,
denn dort noch Hand anlegen muss.
Und diese sollen integriert werden in die Trainingsszenarien, in den Unternehmen,
beziehungsweise online im Web. Da gehen eine Reihe von Fragen mit einher,
wie solche Szenarien entstehen können, Identifikation von Problemen,
Klassifikationen von Problemen, in welche Problemlösungsstrategien die einzelnen Personen,
beispielsweise den Aufrufen,
wie ich daraus wiederum dann ein Lernszenario aggregieren kann und wie das am Ende des Tages,
denn hier, das ist der untere Teil hier in ganz konkrete Software auch zu gießen ist.
Wir haben das im Antrag genannt, das sind reale Weltszenarien,
also basierend auf realen Daten aus der Produktion heraus,
denn Content zu produzieren
Produzieren und nicht nur Wissensdienste anzubieten. Und letztes Beispiel,
ein zweites Projekt, das jetzt gerade gestartet ist, ist,
dass wir diesen Ansatz der Wissensdienste, jetzt nicht des Content,
sondern der Wissensdienste, wie auch im Bereich der Smart Production, dass wir diesen jetzt komplett übertragen werden in die Medizin. Das heißt,
das, was wir machen, und das ist der Prozessablauf,
den sie hier im unteren Bereich abgebildet sehen,
dass wir im Bereich der sogenannten inderdisziplinären Notaufnahme der Ina schauen,
dass wenn jemand einen medizinischen Fall hat,
den Krankenwagen ruft, dass von dem Augenblick,
wo der Krankenwagen zuhause eintrifft, bis zu dem Augenblick,
Denn hier unten dann eine ganz konkrete stationäre Verhandlung im Zweifelsfalle im Krankenhaus stattfindet,
dass dieser gesamte Prozess komplett mit intelligenten Wissensdiensten für Sanität,
dafür Krankenschwester und für Ärzte unterstützt wird,
ebenfalls multimodal und mit unterschiedlichen Diensten angereichert,
die helfen sollen,
eben diesen Prozess zu optimieren und zu verbessern.
Da soll der Einblick erst mal gewesen sein. Ich hoffe,
wie gesagt, es ist interessant oder es war interessant für Sie
gewesen und gibt vielleicht den einen oder anderen Denkhinweis nochmal,
ich kann Ihnen nur sagen,
dass dieses Thema smarte Services derzeit von der Bundesregierung ganz maßgeblich forciert wird.
Es wird im nächsten Jahr ein neues Vaterschwerpunkt seitens des das geben,
wo etwa bis 2020 eine halbe Milliarde Euro aufgelegt wird.
Nur für diesen Bereich, leider nicht für die Hochschulen,
sondern nur für den unternehmerischen Bereich und alles, was damit zusammenhängt.
Aber ich bin zutiefst davon überzeugt,
solche Wissensdienste können auch, wenn man klug nachdenkt,
für die Hochschulen ein ganz interessanter Punkt sein.
Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit