Projektbeispiel
Einfache Sprache mit KI (ESIKI)
Sprache wird einfach: Texte in Echtzeit verständlich machen
Menschen mit kognitiven Einschränkungen stoßen im Alltag häufig auf Barrieren, die eine gleichberechtigte Teilhabe erschweren. Ob Bedienungsanleitungen, Behördenschreiben oder Werbeflyer, viele Texte sind sprachlich so komplex gestaltet, dass sie für einen Teil der Bevölkerung kaum verständlich sind. Das schränkt nicht nur den Zugang zu Informationen ein, sondern auch die Selbstständigkeit und die Chancen auf dem Arbeitsmarkt. Da setzt das MIKE-Projekt von der THU unter Leitung von Prof. Dr. Hahn an: Mehr Inklusion durch smarte KI auf Endgeräten. Im MIKE-Projekt unterstützt das DASU bei der Entwicklung einer mobilen App, die komplexe Texte per Kamera erfasst und in Echtzeit in einfache, verständliche Sprache überträgt und so einen konkreten Beitrag zur digitalen Inklusion leistet.
01 Verstehen
Der erste Schritt im Projekt bestand darin, die Zielgruppe und ihre Bedürfnisse tiefgehend zu verstehen. Dafür mussten zunächst Standards definiert werden, um der KI zu erklären, was einfache Sprache ist. Bereits der erste Kontakt mit einem Text kann zur Hürde im Alltag werden, wenn Sprache nicht adressatengerecht formuliert ist. Durch das Stichwort Alltag wurde gleichzeitig deutlich, dass die KI-Lösung für den direkten Einsatz auf Endgeräten (Edge AI) entwickelt werden muss. Aus diesen Erkenntnissen wurden gezielte Anforderungen abgeleitet, sowohl an die technische Lösung als auch an die Gestaltung der Benutzeroberfläche.
02 Entwickeln
Im zweiten Schritt wird ein Lösungsansatz erarbeitet, der technische Leistungsfähigkeit mit einfacher Bedienbarkeit verbindet. Im Mittelpunkt stand die systematische Evaluierung verschiedener OCR- und Sprachmodelle, um die optimale Balance zwischen Übersetzungsqualität und Rechengeschwindigkeit zu finden. Das Team testete frühzeitig iterative Prototypen, um die technische Leistungsfähigkeit mit einer einfachen Bedienbarkeit zu vereinen. Dabei wurden verschiedene LLM-Ansätze verglichen, wobei auch der Einsatz lokal hostbarer Modelle geprüft wurde, um Datenschutz und Performance zu gewährleisten. Parallel dazu verfeinerte man die Benutzeroberfläche kontinuierlich durch Feedbackschleifen. Dieser iterative Prozess stellte sicher, dass die App nicht nur technologisch auf dem neuesten Stand ist, sondern auch die spezifischen Anforderungen der Barrierefreiheit erfüllt, bevor sie in die finale Umsetzung ging.