In seiner Videoreihe »Data Researchers« beleuchtet Prof. Dr.-Ing. Boris Otto aktuelle Digitalisierungsthemen – knapp, informativ und fundiert. Er ordnet ein, welche Chancen sich aus der digitalen Transformation ergeben und zeigt konkrete Beispiele auf, wie Digitalisierung die Welt und insbesondere die Industrie von morgen verändern wird.
Data Researchers
Claim This Podcastby Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST
16 episodes
Updated Bi-weekly
Accepts GuestsHas SponsorsLocation 🇩🇪
Podcast Overview
In seiner Videoreihe »Data Researchers« beleuchtet Prof. Dr.-Ing. Boris Otto aktuelle Digitalisierungsthemen – knapp, informativ und fundiert. Er ordnet ein, welche Chancen sich aus der digitalen Transformation ergeben und zeigt konkrete Beispiele auf, wie Digitalisierung die Welt und insbesondere die Industrie von morgen verändern wird.
Language
🇩🇪
Publishing Since
4/24/2023
2 verified contact emails on file for Data Researchers
Pitch yourself as a guest, propose sponsorships, or reach out directly to the host.
Recent Episodes
May 13, 2026
AgenticAI in smarten Datenökosystemen I Data Researchers #36
Diese Podcast-Episode ist auch als Video auf YouTube verfügbar. Wie kann KI in der Industrie vorausschauende Wartung ermöglichen und automatisch wirksame Prozesse anstoßen? Darum geht es bei Smart Data Ecosystems. Sie basieren nicht auf KI-Modellen, die mit breit verfügbaren Daten trainiert werden können, sondern auf industriellen Anwendungsfällen künstlicher Intelligenz. Wenn KI hier ihr gesamtes Potenzial entfalten soll, braucht sie qualitativ hochwertige und domänenspezifische Daten aus Produktions- und Wartungsprozessen, spezifisches Fachwissen und eine ausreichende Datenmenge, um beispielsweise Wartungsprozesse automatisch anstoßen zu können (Agentic AI). Eine zentrale Herausforderung dabei ist die sogenannte Data Scarcity: Fehlerfälle und Anomalien treten in industriellen Prozessen vergleichsweise selten auf, sind für das Training von industriellen KI-Systemen jedoch besonders wertvoll. Um robuste und zuverlässige KI-Modelle zu entwickeln, müssen daher Daten aus unterschiedlichen Anwendungsszenarien und Unternehmen zusammengeführt werden. Kurz gesagt: Unternehmen müssen ihre sensiblen Daten teilen. Hier kommen Datenräume (Dataspaces) ins Spiel: Sie ermöglichen Vertrauen, Datensouveränität, Interoperabilität und klare Regeln für die Datennutzung. Zusammen mit einer hohen Datenqualität sind das die Grundlagen, um wertschöpfende KI-Systeme in der Industrie aufsetzen zu können. Denn gerade für KI gilt: »Garbage in, garbage out«. Datenräume bilden damit einen wichtigen Baustein für den europäischen Weg in die industrielle KI-Nutzung.
March 17, 2026
Digitale Zwillinge in smarten Datenökosystemen I Data Researchers #35
Diese Podcast-Episode ist auch als Video auf YouTube verfügbar. Digitale Zwillinge sind ein digitales Abbild aller Objekte der realen Welt, mit denen wir uns umgeben. Die Idee eines baugleichen Modells entstand in der Raumfahrt: Bei Mondmissionen sollte sich ein identisches Raumschiff für Tests und Fehleranalysen auf der Erde befinden. Digitale Zwillinge sind ein nächster Schritt: Sie bilden das Produkt nicht mehr physisch, sondern digital von der Konstruktion bis zur Nutzung ab. Doch digitale Zwillinge können noch viel mehr: Sie stellen nicht nur Daten aus der realen Welt zur Verfügung (z.B. Routen, Ladezyklen u.ä. bei einem E-Auto), sondern ermöglichen bidirektionale Kommunikation. So können sie Aktionen in der realen Welt anstoßen. In diesem Video der »Data Researchers«-Reihe erläutert Boris Otto, was digitale Zwillinge in smarten Datenökosystemen der Zukunft leisten: Sie schaffen Transparenz über den Zustand der Welt und ermöglichen Simulationen bei Veränderungen in der Realwelt (z.B. bei einer Veränderung der Medikation eines Patienten). Dadurch können Digitale Zwillinge Vorschläge machen oder warnen, wenn Probleme drohen. Neu ist, dass sie auch autonom anstelle realer Objekte Entscheidungen für die reale Welt treffen. Sie verschmelzen in smarten Datenökosystemen mit KI-Agenten. Daraus ergeben sich spannende Forschungsfragen: Wie vertraue ich den Entscheidungen digitaler Zwillinge? Wie vertraue ich ihren Datenquellen? Wie fließen ihre Daten in (dezentrale) KI-Modelle ein? Kapitel 00:00 Einführung & Bedeutung digitaler Zwillinge 00:29 Smart Data Ecosystems – Grundidee 02:01 Was ist ein digitaler Zwilling und woher kommt die Idee? 04:03 Zentrale Eigenschaft: Bidirektionale Kommunikation 05:20 Praxisbeispiel Logistik 07:35 Anwendung im Gesundheitsbereich 08:29 Funktionen digitaler Zwillinge & Rolle von KI 11:32 Herausforderungen: Vertrauen, Daten & Systeme
February 18, 2026
Smart Data Ecosystems I Data Researchers #34
Diese Podcast-Episode ist auch als Video auf YouTube verfügbar. Next Level-Wertschöpfung mit Ökosystemlogik, Digitalen Zwillingen und KI-Agenten Smart Data Ecosystems sind der nächste Evolutionsschritt auf Basis von Datenökosystemen. Was daran smart ist? Smart Data Ecosystems verbinden Ökosystemlogik, Digitale Zwillinge und KI zu einem neuen Modell intelligenter, datengetriebener Wertschöpfung. Denn während klassische Datenökosysteme den vertrauensvollen Austausch und die gemeinsame Nutzung von Daten ermöglichen, geht es nun um deren intelligente und zunehmend autonome Nutzung durch Künstliche Intelligenz. In diesem Video der »Data Researchers«-Reihe erläutert Boris Otto die drei zentralen Bausteine, die Smart Data Ecosystems ausmachen: - Ökosysteme als Organisationsmodell: Dynamische Netzwerke mit gemeinsamer Innovationsausrichtung bilden die Grundlage verteilter Wertschöpfung. - Digitale Zwillinge & Datenräume: Vertrauenswürdiges Datenteilen schafft eine gemeinsame, lebenszyklusübergreifende Datenbasis. - KI-Agenten: Auf Basis dieser Daten ermöglichen KI-Agenten autonome Entscheidungen – von prädiktiver Wartung bis zur flexiblen Produktionssteuerung.
16 total episodes available
Recent guests on Data Researchers
Guests from recent episodes — sign up to see every guest that has ever appeared on this show.
Boris Otto
Guest
Deep-dive analytics for Data Researchers
Frequently asked questions
Have a different question and can't find the answer you're looking for? Reach out to our support team by sending us an email and we'll get back to you as soon as we can.
- What is Data Researchers?
- How often does this podcast release new episodes?
This podcast updates bi-weekly.
- Where can I listen to this podcast?
This podcast is available on 4 platforms including Apple Podcasts, Spotify, and more. You can also use the RSS feed directly.
- Does this podcast accept guests?
Information about guest appearances is not available.
Legal Disclaimer
Pod Engine is not affiliated with, endorsed by, or officially connected with any of the podcasts displayed on this platform. We operate independently as a podcast discovery and analytics service.
All podcast artwork, thumbnails, and content displayed on this page are the property of their respective owners and are protected by applicable copyright laws. This includes, but is not limited to, podcast cover art, episode artwork, show descriptions, episode titles, transcripts, audio snippets, and any other content originating from the podcast creators or their licensors.
We display this content under fair use principles and/or implied license for the purpose of podcast discovery, information, and commentary. We make no claim of ownership over any podcast content, artwork, or related materials shown on this platform. All trademarks, service marks, and trade names are the property of their respective owners.
While we strive to ensure all content usage is properly authorized, if you are a rights holder and believe your content is being used inappropriately or without proper authorization, please contact us immediately at hey@podengine.ai for prompt review and appropriate action, which may include content removal or proper attribution.
By accessing and using this platform, you acknowledge and agree to respect all applicable copyright laws and intellectual property rights of content owners. Any unauthorized reproduction, distribution, or commercial use of the content displayed on this platform is strictly prohibited.