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Tobias Goecke (Göcke)
Geschäftsführender Gesellschafter

Tobias Göcke ist Geschäftsführer und Mitbegründer der SupraTix GmbH, einem Unternehmen mit Sitz in Dresden, das sich auf die Entwicklung digitaler Ökosysteme zur Optimierung von Produktionsprozessen spezialisiert hat. Gemeinsam mit seiner Frau Jeannette Göcke gründete er das Unternehmen im Jahr 2016. ​Die SupraTix GmbH bietet über ihre Plattform SupraWorx individuell anpassbare Module für Produktions- und Schulungsprozesse an. Diese umfassen sowohl E-Learning-Angebote als auch umfassende Management-Systeme im Bereich Personalentwicklung und Supply-Chain. ​Im Rahmen des Projekts "Chemistry4Future" arbeitet SupraTix mit dem DLR_School_Lab der TU Dresden zusammen, um ein Remote-Labor für Chemieexperimente zu entwickeln. Dieses ermöglicht es Schülerinnen und Schülern, über das Internet gesteuerte Experimente durchzuführen und fördert so das Interesse an naturwissenschaftlichen und digitalen Kompetenzen. ​Durch seine Arbeit und Innovationskraft hat Tobias Göcke einen bedeutenden Beitrag zur digitalen Transformation und zur Förderung von Bildung und Nachhaltigkeit in der Industrie geleistet.

On-Premise-KI-Ansatz für Behörden, Forschung und Gesundheitswesen
Veröffentlicht: April 18, 2025 – 6 Minuten Lesezeit

Behörden, Forschungsinstitute und Gesundheitseinrichtungen stehen vor der Herausforderung, fortschrittliche KI zu nutzen, ohne sensible Daten aus der Hand zu geben. Herkömmliche Cloud-Lösungen kommen aufgrund strenger Datenschutzauflagen oft nicht infrage. Der Bedarf nach einem neuen Ansatz ist groß – einer Lösung, die Daten lokal hält und dennoch intelligent vernetzt, um bislang verborgene Erkenntnisse zu gewinnen. Die Vision: Ein dezentrales KI-Netzwerk, bei dem Algorithmen zu den Daten kommen statt umgekehrt. Dieses Konzept verändert bestehende Methoden, da es Datensilos aufbricht und verschiedene Sektoren zu einem gemeinsamen Wissensraum verbindet.Konzept von SupraTix: Föderiertes KI-Netzwerk mit WissensgraphKern der Lösung ist ein föderiertes KI-Netzwerk, das lokale KI-Instanzen in Behörden, Kliniken und Forschungszentren intelligent koppelt. Statt Daten zentral zu sammeln, werden Modelle und Erkenntnisse geteilt. Moderne Verfahren des Föderierten Lernens ermöglichen es, dass z.B. Krankenhäuser gemeinsam Maschinenlern-Modelle trainieren, ohne Patientendaten preiszugeben​. Ein föderierter Wissensgraph verbindet dabei die dezentralen Datenquellen kontextuell: lokale Server speisen anonymisierte Erkenntnisse in einen globalen Wissensgraphen ein, der Muster und Zusammenhänge über Institutionen hinweg erkennt. Diese Kombination – föderiertes Lernen plus Wissensgraph – stellt ein völlig neuartiges methodisches Konzept dar. Sie erlaubt die Integration vielfältiger Datensätze unter strikter Wahrung von Vertraulichkeit (z.B. im Einklang mit GDPR und HIPAA​). Der Ansatz geht über klassische Föderation hinaus, indem er Wissen vernetzt und so einen datengetriebenen Wissensaustausch schafft, der bestehende Lösungen revolutioniert.Datenschutz und lokale DatenhoheitDie Lösung ist Privacy-by-Design: Sämtliche Daten bleiben auf den Servern der jeweiligen Einrichtung. Sensible Bürger- oder Patientendaten verlassen nie das eigene Rechenzentrum – stattdessen wandern verschlüsselte Modellparameter oder abstrahierte Erkenntnisse durch das Netzwerk. Modernste Privacy Enhancing Technologies (PET) wie voll-homomorphe Verschlüsselung und Trusted Execution Environments stellen sicher, dass Daten sogar während der Verarbeitung geschützt bleiben​. Damit können Analysen auf verschlüsselten Daten durchgeführt werden, sodass selbst im gemeinsamen KI-Netz niemand unbefugten Zugriff auf Rohdaten erhält. Dieser lokale Ansatz gewährleistet die Einhaltung aller Datenschutzgesetze und erlaubt …

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ChatGPT, SupraAgent, ClaudeAI, Gemini und das menschliche Gehirn: Neurobiologische Folgen der KI-Nutzung
Veröffentlicht: April 15, 2025 – 2 Minuten Lesezeit

Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere von Sprachmodellen wie ChatGPT hat nicht nur technologische Fortschritte mit sich gebracht, sondern auch Fragen über ihre Auswirkungen auf das menschliche Gehirn aufgeworfen. Dieser Beitrag beleuchtet die möglichen neurobiologischen Effekte, die Nutzung solcher KI-Systeme auf unsere kognitiven Prozesse und das Gehirn haben könnten.Kognitives Offloading: Auslagerung mentaler ProzesseMit der Verfügbarkeit von ChatBots und ähnlichen KI-Tools besteht die Möglichkeit, bestimmte kognitive Aufgaben an Maschinen auszulagern, ein Phänomen, das als „kognitives Offloading“ bezeichnet wird. Dies betrifft beispielsweise das Abrufen von Informationen oder das Verfassen von Texten. Während dies Effizienzgewinne mit sich bringt, stellt sich die Frage, ob und wie diese Auslagerung unsere eigenen kognitiven Fähigkeiten beeinflusst.Neurobiologisch betrachtet könnten Bereiche des Gehirns, die für spezifische Aufgaben zuständig sind, weniger aktiviert werden, wenn diese Aufgaben regelmäßig an KI-Systeme delegiert werden. Dies könnte langfristig zu einer Reduktion der neuronalen Effizienz in diesen Arealen führen. Ein Beispiel hierfür ist die Nutzung von Navigationssystemen: Studien haben gezeigt, dass intensive Nutzung solcher Systeme mit einer geringeren Aktivität im Hippocampus, einem für räumliches Gedächtnis zuständigen Hirnareal, einhergeht. Übertragen auf Chatbot Anwendungen könnte die ständige Auslagerung von Schreib- oder Rechercheaufgaben ähnliche Effekte auf die entsprechenden kognitiven Funktionen haben.Veränderung der LernprozesseDer Einsatz von KI im Bildungswesen eröffnet neue Möglichkeiten, stellt jedoch auch Herausforderungen dar. Wenn Lernende Chatbots nutzen, um Aufgaben zu erledigen, ohne sich aktiv mit dem Lernstoff auseinanderzusetzen, könnte dies die Tiefe des Lernens beeinträchtigen. Aktives Lernen, bei dem Informationen selbstständig erarbeitet und reflektiert werden, fördert die Bildung stabiler neuronaler Netzwerke. Wird dieser Prozess durch passive Informationsaufnahme ersetzt, könnten diese Netzwerke weniger robust ausgebildet werden.Martin Korte, Neurobiologe an der TU Braunschweig, betont die Bedeutung der aktiven Auseinandersetzung mit Lerninhalten. Er warnt davor, dass die passive Nutzung von KI-Systemen wie ChatGPT dazu führen kann, dass Lernprozesse weniger nachhaltig sind und die Fähigkeit zur …

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Neurologische und kognitive Auswirkungen von KI-Chatbots
Veröffentlicht: April 15, 2025 – 11 Minuten Lesezeit

1. Bildung: KI-Chatbots im LernprozessCognitive Entlastung und Lernerfolg: Erste Studien zeigen gemischte Effekte von ChatGPT im Bildungskontext. Positiv zu vermerken ist, dass ChatGPT als Werkzeug die kognitive Last bei Recherche- und Schreibaufgaben reduzieren kann​. In einem Experiment mit deutschen Studierenden führte die Nutzung von ChatGPT bei der Informationssuche zu geringerem empfundenen mentalen Aufwand als die Verwendung von Google – die Aufgaben wurden als einfacher erlebt​. Zudem ergab eine Meta-Analyse von 17 Studien, dass ChatGPT-basiertes Lernen die studentische Beteiligung mäßig verbessert, insbesondere die kognitive Beteiligung am Lernprozess (Effektstärke Hedges’ g ≈ 0.59)​. Studierende fühlen sich oft motivierter, was sich auch in mittelgradig höherer Verhaltens- und emotionaler Beteiligung zeigt, vor allem bei Lernenden, die mit herkömmlichem Unterricht Schwierigkeiten hatten​. Diese oberflächlichen Verbesserungen deuten darauf hin, dass KI-Tools Engagement und effiziente Aufgabenerledigung fördern können. Kritisches Denken und Tiefenverarbeitung: Gleichzeitig warnen Forscher vor einer Beeinträchtigung höherer kognitiver Fähigkeiten durch ungesteuerten KI-Einsatz. In der genannten Meta-Analyse blieben Effekte auf kritisches Denken und tiefes Verstehen inkonsistent – in einigen Teilstudien verschlechterte sich die Qualität studentischer Argumentationen und Schlussfolgerungen bei ChatGPT-Nutzung ohne didaktische Anleitung​. Eine aktuelle Untersuchung zeigte ein deutliches Trade-off: ChatGPT erleichterte zwar die Recherche, führte aber zu oberflächlicheren Ergebnissen – die von ChatGPT unterstützten Studierenden verfassten weniger durchdachte Argumente als jene, die klassisch mit Suchmaschinen arbeiteten​. Ihre Schlussfolgerungen waren tendenziell vereinheitlichter und weniger kritisch hinterfragt, da ChatGPT vorstrukturierte Antworten liefert​. Dies stimmt mit der Befürchtung überein, dass übermäßige Abhängigkeit von KI das Hinterfragen und analytische Denken schwächt. Nutzer neigen dazu, schnelle KI-Antworten unreflektiert zu akzeptieren, anstatt sich durch eigenständiges Suchen und Bewerten vertieft mit dem Stoff auseinanderzusetzen​. Langfristig könnten so Problemlösungsfähigkeit und Urteilsvermögen leiden, wenn Lernende sich zu sehr auf generative KI verlassen, ohne kritisches Prüfen zu üben. Gedächtnis und Wissenserwerb: Ein verwandter Effekt ist das sogenannte “Google-Effekt”-Phänomen, das auch bei Chatbots relevant sein dürfte. …

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Use money wisely – and learn how to get it
Veröffentlicht: April 7, 2025 – 1 Minuten Lesezeit

FRL – Funding Readiness LevelUse money wisely – and learn how to get it“I need a million – for what exactly? ...umm.”What is the FRL?The Funding Readiness Level shows how well prepared you are for external financing – from rough budget ideas (Level 1) to investor-ready pitches (Level 9).FRL Stages at a GlanceFRL 1–2 Vague idea, no financial plan or numbersFRL 3–4 Basic pitch deck, rough budget sketchedFRL 5–6 Grant applications, test pitches, clear funding needsFRL 7–9 Investor-ready, metrics in place, business case validatedKey Elements• Use of funds• Milestone planning• Capital needs / valuation• Pitch deck, one-pager, elevator pitchDo you know how much you need – and why?→ Indicate your current FRL in the application – and describe what steps you plan to improve it.

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