Idag bor cirka 55 procent av världens befolkning i städer och urbaniseringen förväntas fortsätta. Tidiga prognoser visar att stadsbefolkningen kommer att ha fördubblat sin nuvarande storlek år 2050, vilket leder till att nästan 7 av 10 människor i världen kommer att bo i städer (Ritchie and Roser, 2022). Urbaniseringen i Sverige går i samma riktning enligt SCB prognoser och fler barn föds i storstäder jämfört med på landsbygden. Med den ökande populationen i storstäderna behöver deras kapacitet utökas för att ta hand om de framtida generationerna. För att följa med i utvecklingen och klara de stora omställningar som den ökade urbaniseringen innebär behöver byggbranschen digitaliseras i större utsträckning. Designa hållbara städer kräver allt mer komplexa lösningar, lösningar framtagna av digitala system som branschen varit dåliga på att ta till sig. Syftet med den här rapporten är att undersöka vilka effekter mjukvaran Spacemaker med sin AI, generativ & parametrisk design kan ha vid bygglovsansökningar samt om programmet kan användas till andra ändamål inom stadsutvecklingen. Syftet kan även beskrivas som ett exempel på hur branschen kan digitalisera sina processer genom ta hjälp av beräkningskraften av datorer och AI. För att ta besvara rapportens frågeställningar gjordes en empirisk undersökning med hjälp av stadsbyggnadsförvaltningen i Borås och företaget Spacemaker, där ett bygglov granskades efter de krav som vanligtvis ställs på ett sådant utförande. Byggnadsförvaltningen ville även undersöka bullernivåerna vid skapandet av nya vägar och utformningar av byggnader. Tre scenarion ritades upp i mjukvaran för att kunna besvara frågeställningarna. Resultatet av arbetet visade att det är fullt möjligt att använda mjukvaran för att utföra arbetet inom stadsplaneringen i Borås stad. Därtill fanns det många fördelar med att digitalisera dessa processer då den visuella representationen av 3D-modellen visade sig fördelaktig varefter ett mer effektivare arbete kunde utföras. / Today, about 55 percent of the world's population lives in cities and urbanization is expected to continue. Early forecasts show that the urban population will have doubled its current size by 2050, leading to almost 7 out of 10 people in the world living in cities (Ritchie and Roser, 2022). Urbanization in Sweden is going in the same direction according to Statistics Sweden's forecasts and more children are born in large cities compared with rural areas. With the growing population in the big cities, their capacity needs to be expanded to take care of future generations. In order to keep up with developments and cope with the major changes that the increased urbanization entails, the construction industry needs to be digitized to a greater extent. In order to be able to design sustainable cities in the future, increasingly complex solutions are required, developed by digital systems that the industry has been bad at adopting. The purpose of this report is to investigate what effects the software Spacemaker with its AI, generative & parametric design can have when planning building permit applications and whether it can be used for other purposes in urban development. The purpose can also be described as an example of how the industry can digitize its processes by using the computing power of computers and AI. To answer the report's questions, an empirical study was conducted with the help of the city building administration in Borås and the company Spacemaker, wherea building permit was examined according to the requirements that are usually placed on sucha design. The building administration also wanted to investigate the noise levels in the creation of new roads and the design of buildings. Three scenarios were drawn up in the software to be able to answer the questions. The results of the work showed that it is entirely possible to use the software to carry out the work in urban planning in the city of Borås. In addition, there were many advantages to digitizing these processes as the visual representation of the 3D model proved advantageous, after which a more efficient work could be performed. For example, by being able to fix the noise problem by changing the design of buildings in real time via the software and then get a quick result.

This thesis explores the impact of disruptive technology such as generative artificial intelligence on secondary schools and how it relates to digital tools used in education and learning. Education is a core part of society and technology is constantly impacting how principles are formed and what methods are used to educate our future youth. We seek to understand the complexities related to generative AI and through our research and interactions form ideas on how schools adapt to this technology and its potentially disruptive effects. With a qualitative approach, the study focuses on interviewing school leaders and others in highly relevant positions connected to secondary schools to get a perspective on how they handle issues and find uses for the phenomenon in an educational context. We conducted six detailed interviews with ethics in consideration to get a solid representation of data. The data was filtered to find patterns which were then connected to our theoretical foundation. The study finds answers to how the school leaders view learning, how they utilize generative AI today and what preventive measures they go through to hinder students' opportunities of illicit use. Since generative AI was popularized there has been an increase in focus on working in processes, and a notable shift away from examinations written from home towards examinations done in the schools has occurred. Our findings reveal that while there is an enthusiasm for the potential enhancements that AI can provide, such as personalized learning aids and efficient administrative tools, there is also a concern regarding academic integrity and the need for robust AI-related policies. We also explore generative AI’s potential uses for the future and how it can be utilized responsibly to ensure that students develop necessary critical thinking and analytical skills.

Bakgrund      Generativ artificiell intelligens (GAI) är modeller som skapar nytt material som tidigare inte funnits. GAI kan användas för materialframställning och tidsbesparing och underlättas av kunskaper inom prompt engineering.       Syfte      Syftet med denna studie var att undersöka hur och för vilka ändamål generativ AI används inom logopedi idag samt kartlägga och inventera nuvarande användning av GAI bland verksamma logopeder. Syftet var vidare att sammanfatta de strategier som används för att underlätta användningen av GAI för logopeder. Slutligen eftersträvades att lyfta fram risker som framförts i litteratur eller kommentarer från deltagare så att de kan has i åtanke i utvecklingen framöver.       Metod      En blandad metod med enkät och intervjuer genomfördes. Enkäten distribuerades via sociala medier för att fånga upp så många logopeder som möjligt och svaren beskrevs deskriptivt. Intervjuerna spelades in, transkriberades och analyseras med kvalitativ innehållsanalys.       Resultat       De logopeder som använder GAI i sitt yrke beskriver fördelar och begränsningar med användningen. Analysen av intervjuerna resulterade i fyra teman: ”Ändamålet för användning av generativ AI inom logopedi”, ”Promptprocessen, strategier och utmaningar”, ”Utmaningar med GAI-användning inom logopedi” och ”AI:ns potential och framtid inom logopedi”.       Slutsatser       Användning av GAI har fördelar vad gäller materialframställning och tidsbesparing för logopeder. För att optimera användningen av GAI gynnas användaren av att ha kunskaper inom prompt engineering. Material som framställs med hjälp av GAI bör alltid granskas för att undvika användning av bristfälligt material. Det är alltid användaren som bär huvudansvaret.

For a while now, media producers have had to adapt to all the different aspects of digitalization. Much of the development has led to new opportunities in optimization, it would however be naive to ignore the challenges and hardships it has brought along as well. For media producers, not least filmmakers, a new challenge has risen following the rise of artificial intelligence. Specifically generative AI. This study aims to grant a deeper understanding of these generative AI tools, how they affect the production of short films, which opportunities they grant, and which challenges producers will face, following the imminent evolution of said tools. The data for the study is gathered using qualitative methods and is processed through a producer perspective. Through this data, and with the support of previous research, the study concludes that generative AI tools within the short film media will be used as advantageous instrument while it will simultaneously cause substantial changes for existing work roles within the industry. Therefore, producers are encouraged to keep an open mind regarding generative AI tools and not write them off as threatening, in order to retain control of their creative endeavors and not dehumanize the industry.

This thesis explores the integration of generative AI and large language models (LLMs) into software documentation processes, assessing their impact on developer productivity. The research focuses on the development of a documentation system powered by an LLM, which automates the creation and retrieval of software documentation. The study employs a controlled experiment followed by a survey involving software developers to quantify changes in productivity through various metrics such as effectiveness, velocity, and quality of documentation generated by the system. Background: The increasing complexity of software development necessitates efficient documentation systems. Traditional methods, often manual and time-consuming, struggle to keep pace with the dynamics of software development, potentially leading to outdated and inadequate documentation. Objectives: To investigate whether a documentation system powered by an LLM can enhance developers’ productivity in software documentation tasks by assisting developers with the creation of development documentation and facilitating the retrieval of relevant information. Method: A controlled experiment followed by a survey were conducted, wherein participants were tasked with generating and using documentation through both manual and LLM-assisted methods. The effectiveness, velocity, and quality of the documentation were measured and compared. Results: The findings indicate that the LLM-powered documentation system significantly enhances developer productivity. Developers using the system were able to produce and comprehend documentation more quickly and accurately than those using the manual method. Furthermore, the quality of the documentation, assessed in terms of comprehensibility, completeness, and readability, was consistently higher when generated by the LLM system. Conclusions: The integration of LLMs into software documentation processes can significantly enhance developer productivity by automating routine tasks and improving the quality of documentation. This supports software developers in maintaining current projects and also assists in the onboarding process of new team members by providing easier access to necessary documentation. / Denna avhandling utforskar integrationen av generativ AI och stora språkmodeller (LLM) i processer för mjukvarudokumentation, och bedömer deras inverkan på utvecklares produktivitet. Forskningen fokuserar på utvecklingen av ett dokumentationssystem drivet av en LLM, som automatiserar skapandet och hämtningen av mjukvarudokumentation. Studien använder ett kontrollerat experiment följt av en enkät som involverar professionella mjukvaruutvecklare för att kvantifiera förändringar i produktivitet genom olika mått som effektivitet, hastighet och kvalitet på dokumentation genererad av systemet. Bakgrund: Den ökande komplexiteten i mjukvaruutveckling kräver effektiva dokumentationssystem. Traditionella metoder, ofta manuella och tidskrävande, har svårt att hålla jämna steg med dynamiken i mjukvaruutveckling, vilket potentiellt kan leda till föråldrad och otillräcklig dokumentation. Syfte: Att undersöka om ett dokumentationssystem drivet av en LLM kan förbättra utvecklares produktivitet i uppgifter relaterade till mjukvarudokumentation genom att assistera utvecklare med att skapa utvecklingsdokumentation och underlätta hämtningen av relevant information. Metod: Ett kontrollerat experiment följt av en enkät genomfördes, där deltagarna hade i uppgift att generera och använda dokumentation genom både manuella och LLM-assisterade metoder. Effektiviteten, hastigheten och kvaliteten på dokumentationen mättes och jämfördes. Resultat: Resultaten visar att dokumentationssystemet drivet av LLM väsentligen förbättrar utvecklarnas produktivitet. Utvecklare som använde systemet kunde producera och förstå dokumentation snabbare och mer exakt än de som använde den manuella metoden. Vidare var kvaliteten på dokumentationen, bedömd i termer av begriplighet, fullständighet och läsbarhet, konsekvent högre när den genererades av LLM-systemet. Slutsatser: Integrationen av LLM i mjukvarudokumentationsprocesser kan väsentligen förbättra utvecklarnas produktivitet genom att automatisera rutinuppgifter och förbättra kvaliteten på dokumentation. Detta stöder inte bara mjukvaruutvecklare i att underhålla pågående projekt utan hjälper också till med introduktionen av nya teammedlemmar genom att ge enklare tillgång till nödvändig dokumentation.

Syftet med denna uppsats är att undersöka hur relationen mellan interaktiv och generativ konst ser ut samt att försöka utreda om de kan förstås samexistera och definieras som ett utpräglat konstnärligt uttryck eller koncept. Detta i och med deras historiska och estetiska sammankoppling trots sina tillsynes paradoxala egenskaper. Generativ konst definieras ofta som konst skapad av ett autonomt system, till exempel ett datorprogram eller en maskin, vilket utifrån vissa givna regler självständigt utformar delar av eller ett fullständigt konstverk. Frånvaron av mänskligt inflytande, vare sig det rör sig om konstnären själv eller åskådare, blir alltså en tongivande avgränsning. Interaktiv konst är å andra sidan, som namnet indikerar, helt beroende av mänskligt handlande och deltagande och åskådaren eller användaren blir avgörande för verkets design och utförande. Undersökningen består i en analys av Peter Beyls konstverk Petri och Ernest verk-serie Shaping Form (and Space) ur vilken en diskussion kring gemensamma och definierande beröringspunkter görs. Undersökningen bekräftar tidigare studier som visar på att hybridformer mellan interaktiv och generativ konst existerar. Dessa innehar klart identifierbara aspekter av båda koncepten. Möjligt definierande och särskiljande element i form av bland annat ett fokus på ömsesidig påverkan eller influens mellan åskådare och generativa system eller människa och maskin identifieras också.

Die Arbeit analysiert das Lasermikrosintern von Metallen in seiner Gesamtheit durch kalkulierbare Modelle und Formulierungen. Hierfür wird der Sintervorgang in relevante Prozessschritte untergliedert. Die darauf aufbauenden Berechnungen der Prozessparameter werden in Form analytischer Ansätze und durch numerische Simulation analysiert. Anfänglich werden die Modelle der Einzelschritte und deren Resultate werden auf Übereinstimmung mit den experimentellen Daten und Beobachtungen geprüft. Hierbei dienen die Modelle, Algorithmen und analytischen Beziehungen als nachhaltiges Instrumentarium für Analysen und Beschreibungen dieses und ähnlicher Prozesse. Mithilfe der entwickelten Algorithmen werden die bisherigen Vorstellungen zum Prozessmechanismus verifiziert, korrigiert, ergänzt und offene Fragen zur Prozessmechanik beantwortet. Abschließend werden die mechanistischen Modelle der Einzelschritte zur Diskussion experimenteller Ergebnisse und beobachteter Prozessphänomene in Form einer Gesamtinterpretation der betreffenden Lasermikrosinterregime zusammengeführt. Zunächst werden die Prozessbedingungen und Prozessbeschreibungen sowie die Modelle zur Strahlungsabsorption in Pulvern in Arbeiten fremder Autoren vorgestellt. Zur Beschreibung der Ursache und Wirkung laserinduzierter Plasmen, ein besonders beim Lasermikrosintern bedeutsames Phänomen, wird auf eigene frühere Arbeiten zurückgegriffen. Aus den besonderen Bedingungen des Lasermikrosinterns wird die formale Gliederung des Prozessverlaufs in drei separate Dissipationsphasen abgeleitet. Die drei relevanten Reaktionsphasen sind hierbei, die Absorption der Strahlung, die Wärmeausbreitung und Schmelzerzeugung sowie die Wärmeleitung im Pulverbett. Die ablaufenden Einzelmechanismen als Folge der gepulsten Laserstrahlung werden durch geeignete Näherungen beschrieben und berechnet. Die Resultate werden mit grundlegender Aussage mit experimentellen Beispielen verglichen und verifiziert. Die Betrachtung unterschiedlicher Regime des Lasermikrosinterns erfolgt, gestützt auf die Ergebnisse der Kalkulationen der energetisch-thermodynamischen Synthese. Es werden Aussagen zu den regimespezifischen Prozessmerkmalen getroffen und mit den Beobachtungen verglichen. Oder, es werden regimespezifische Beobachtungen mit Hilfe der im vorhergehenden Abschnitt entwickelten prozessanalytischen Werkzeuge interpretiert. Auswirkungen von Parametervariationen auf den Gesamtprozess werden im Hinblick auf das Optimierungspotential diskutiert.

Hur låter miljöförstöring – Självgenererande och slumpmässig sprungen ur statistiska data är ett mastersarbete som fokuserar på hur man kan omvandla data till att kontrollera musik och ljud. Om vi tillåter konstnärliga uttryck, med data som utgångspunkt, kan det få oss att uppleva och förstår original data på ett nytt sätt? Projektets resultat består av sju generativa kompositioner, där parametrar är kontrollerade av olika typer av miljödata, och försöker utforska forskningsområdet sonifikation och generativ musik genom att ställa frågan: Hur låter miljöförstöring? Med generativ musik menas att musiken skapar, utvecklar och förändrar sig själv utifrån de verktyg som bildats inom detta projekt. Texten går också djupare in på metoden av att utveckla dessa verktyg för att möjliggöra liknande kompositioner i framtiden. Med erfarenheter av att använda slumpmässiga parametrar för att manipulera bakgrundsdetaljer, utforskar det här projekt istället möjligheten att utveckla de metoderna och applicera det på hela kompositioner. De sju kompositionerna ligger också till grund för utforskandet av området sonifikation. I tidigare forskning har ämnet främst bemöts ifrån ett vetenskapligt perspektiv. Syftet med det här projektet har istället varit att bemöta det inom ramarna för musikalisk gestaltning och ett konstnärligt perspektiv. Begreppet sonifikation betyder, användandet av icke-talande ljud som uppmärksammar data och statistik, med målet att agera som ett substitut, eller ett komplement, till att visualisera data. Utifrån dessa kompositioner reflekterar sedan texten kring generativ musik i allmänhet, och sonifikation i synnerhet, där bland annat möjligheterna, framtida forskning och autenticiteten inom sonifikation tas upp. / What does environmental pollution sound like? – Self generative and randomized music interprets data is a master thesis focused on transforming data and letting it control music and sounds. If we create artistic outputs out of data, will it allow us to experience and understand the original data in a new way? The core, and the result, of this project where seven compositions, created and controlled by different environmental data which tries to explore the research areas of sonification and generative music by asking the question: What does environmental pollution sound like? Generative music means that the music creates, develops and changes itself based on the established tools that this project provides. This thesis also focuses on the method of developing these tools in order to enable similar productions in the future. With previous experiences in using randomized events, to manipulate details in a production, this project delves deeper into applying the same technique to a whole composition. The seven compositions were formed in order to understand and reflect upon the research areas of sonification. Earlier research tends to approach the subject from a scientific perspective. The purpose of this project was to instead approach it from a more artistic perspective. Sonification means, the use of non-speech audio to perceptualize data which enables the possibilities as an alternative, or complement, to visualize the original data. Drawing from these seven compositions, this thesis also discusses generative music and sonification in general, as well as the opportunities, future research and authenticity of sonification. / <p>Bifogad ljudfil är ett kollage av de sju kompositionerna som arbetet resulterat i, med anledning av att i framtiden kunna publiceras i sin helhet.</p>

Denna studie undersöker det språkhistoriska momentet i läroböcker för kursen Svenska 3. Studiens syfte är att undersöka vilka språkliga teorier som förkommer i tre utvalda läroböcker för kursen samt vilken sanningsmodalitet som språkliga förändringar framställs med. Undersökningen visar att det främst är teorierna komparativ grammatik och sociolingvistik som tydligt går att urskilja i läroböcker för kursen Svenska 3. Övriga språkliga teorier som generativ grammatik, junggrammatik och strukturalism går att urskilja men kräver vidare tolkningsramar för att motivera dess förekomst i läroböckerna. Undersökningen visar även att äldre epoker i språkhistoria till stor del framställs med större säkerhet och sanningsmodalitet än senare språkliga epoker.

Denna rapport syftar till att ta fram ett modulärt dropout-system till en cykel, ett system som kopplar bakhjulet till ramen (det saknas en bra svensk översättning). Ett modulärt dropout-system gör det möjligt för en cykelram att använda flera olika typer av dropouts, vilket betyder att cykelramen kan anpassas efter olika användningsområden. Systemet består av ett fäste för dropoutsen och själva dropoutmodulerna. Det finns flera typer av modulära dropouts system idag men ingen standardisering av dem. Vid framtagning av systemet används generativ design i form av topologioptimering och en utvärdering av dess effekt på cykeldesign görs. System modellerades i CAD-programmet Solid Edge och innefattar ett fäste och tre typer av moduler, vilka utgår ifrån uppdragsgivarens krav. Systemet ska vara kompatibelt med bakhjul som har 120 mm och 135 mm breda nav där axeldiametern är 9 mm, samt 142 mm breda nav med en 12 mm axeldiameter, vilka motsvarar de tre olika modulerna. Designen var till en början enkel och främst fokuserad på de olika navens kompabilitet samt modulernas infästning. Anledningen till det var att Solid Edges inbyggda generative design-funktion valdes att användas. Denna funktion optimerar designen topologiskt utifrån användarens givna geometriska begränsningar samt de laster som designen utsätts för. Detta genererar en design av komplex geometri och används därför som en mall för hur den grova designen ska förbättras. Den förbättrade designens hållfasthetsegenskaper verifierades med FEM analyser som genomfördes med Discovery, vilket är inbyggd i CAD-programmet. Beräkningar på skruvförbandet mellan dropoutmodulerna och deras fäste utfördes, samt svetsförbandet mellan cykelramen och systemet, för att säker ställa att inga oönskade effekter på cykelns prestanda eller säkerhet uppkommer. Det resulterande systemet bedöms uppfylla kraven och ha tillräckliga hållfasthetsegenskaper, men det bedöms inte vara ett optimalt system. Det finns osäkerheter i det lastfall som användes för analyser av systemet och har därför dimensionerats mot en säkerhetsfaktor som tagits fram enligt Pugsley safety factor approach. Dessutom görs ett antal antagande vid beräkning av skruvförbandet. Det finns många fördelar med att använda Generative Design för att designa cyklar, men data på de laster som cykeln utsätts för och additiv tillverkning måste utvecklas mer för att nå sin fulla potential. / This report aims to develop a modular dropout system for a bicycle. A modular dropout system allows a bike frame to use various types of dropouts, enabling customization for different usage scenarios. The system consists of a dropout mount and the dropout modules themselves. While there are several types of modular dropout systems available today, there is no standardization for them. In the development of the system, generative design is used in the form of topology optimization, and an evaluation of its effect on bicycle design is conducted. The system was modelled in the CAD program Solid Edge and includes a mount and three types of modules based on the client's requirements. The system is designed to be compatible with rear wheels with 120mm and 135mm wide hubs with a 9mm axle diameter, as well as 142mm wide hubs with a 12mm axle diameter, corresponding to the three different modules. Initially, the design was focused on the compatibility of the different hubs and the attachment of the modules, before utilizing Solid Edge's built-in generative design function. This function optimizes the design topologically based on user-defined geometric constraints and the loads the design will experience, resulting in a complex geometry design, which was used as a template for improving the initial design. The improved design's strength properties were verified using FEM analysis conducted with Discovery, an embedded function in the CAD program. Calculations were performed on the screw connections between the dropout modules and their mounts, as well as the welds between the bike frame and the system, to ensure that there were no adverse effects on the bike's performance or safety. The resulting system is deemed to meet the requirements and has adequate strength properties, but it is not considered an optimal system. There are uncertainties in the load cases used for analysing the system, and it has, therefore, been dimensioned with a safety factor according to Pugsley safety factor approach. Additionally, several assumptions were made when calculating the screw connections, making the results unclear. There are many advantages to using GD to design bicycles, but data on the forces acting on the bike as well as additive manufacturing needs to be further developed to reach its full potential.