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In dieser akademischen Habilitation haben wir eine Plattform zur Entscheidungsunterstützung auf der Grundlage von Multi-Agenten-Systemen eingerichtet. Ausgehend von den Eingaben in unser System konfigurieren wir eine Architektur, die den verschiedenen Bedürfnissen entspricht. Wir haben verschiedene Spitzentechnologien eingesetzt, nämlich künstliche Intelligenz zur Diagnoseunterstützung im Rahmen von medizinischen Anwendungen, Straßenverkehrsanwendungen, eingebetteten Systemen mit geringem Stromverbrauch usw., Blockchain im Rahmen der Sicherung und des Austauschs von Daten im Rahmen von Industrie 4.0, Smart Cities, Smart Agriculture. Um den Energieverbrauch zu minimieren, haben wir auf Approximate Computing zurückgegriffen, um die Möglichkeit effizienter Approximate-Systeme für die Anwendung künstlicher Intelligenz aufzuzeigen.