Motivation
Der rasante Fortschritt bei Maschinellem Lernen, Künstlicher Intelligenz (KI), Neurowissenschaften sowie weiteren verwandten Feldern ebnet den Weg für die Realisierung komplexer, verteilter und intelligenter Systeme. Intelligente Anwendungen wie autonomes Fahren oder automatisierte Hautkrebsscreenings sind eingängig und können mit relativ geringen Mitteln prototypisch umgesetzt werden. Insbesondere beim autonomen Fahren zeigt sich aber, wie schwierig es ist, solche Anwendungen in den Alltagsbetrieb zu überführen. Die Anforderungen an Fehlertoleranz und Leistung des Gesamtsystems sind bei Systemen mit KI weitaus schwieriger zu erfüllen, als es die Prototypen vermuten lassen. Um komplexe intelligente Systeme zuverlässig, zertifizierbar und transparent zu machen, ist die Einhaltung von Rahmenbedingungen und nachprüfbaren Entwicklungsschritten notwenig. So gehören zur Systemkonzeption die Modellierung des Systems in Hard- und Software, die Simulationen, und der Einsatz von Evaluierung- und Validierungsmetriken.
Ziele und Vorgehen
Im Vorhaben AISEL sollen die Grundlagen für die Ausbildung in einem neuen Berufsfeld – dem KI System Ingenieur – geschaffen werden. Für die Ausbildung zum KI System Ingenieur ist ein systematischer Ansatz notwendig, der das Design, die Analyse, die Validierung und die Umsetzung komplexer intelligenter Systeme verbindet. Dieser Ansatz soll im Projekt entwickelt werden. Mit dem Vorhaben AISEL wird auch ein Labor für Systeme künstlicher Intelligenz mit Fokus auf den vollen KI-Systems Engineering Ansatz etabliert. Schlagworte in diesem Kontext sind: Simulation, Bias-Vermeidung, erklärende KI-Komponenten, Optimierung von Netzwerkarchitekturen und Übertrag von Design Mustern aus den Neurowissenschaften.
Innovationen und Perspektiven
Die notwendige industrielle Relevanz erreicht das Labor durch die Bereitstellung von Anwendungen aus den Bereichen Mobilität und Logistik, autonomes Fahren, Videoüberwachungssysteme, Inspektion von Brücken, Finanzdaten, Medizin, Einzelhandel und Agrarwirtschaft. Zur Ausbildung der KI-System-Ingenieure von Morgen wird ein Praktikumsangebot auf Masterebene erarbeitet. Der Mehrwert des Labors für die Fachcommunity ist – neben den Lehrveranstaltungen – die Möglichkeit, in kurzer Zeit anschlussfähige Prototypen erstellen zu können sowie die Einbeziehung lokaler Start-Ups und etablierter Firmen aus dem Bereich KI.