Motivation
Künstliche Intelligenz (KI) spielt in vielen Lebens- und Wirtschaftsbereichen wie der Medizin, Softwareentwicklung, Geoinformation und Finanzwirtschaft eine immer wichtigere Rolle. Überall dort, wo große Datenmengen entstehen und ausgewertet werden müssen, werden KI-Verfahren entwickelt und angewendet, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen. Doch wie trifft die KI Entscheidungen? Wie zuverlässig sind Vorhersagen bei umfassenden und hochdimensionalen Eingangsdaten? Antworten auf diese Fragen sind von entscheidender Bedeutung, um KI zu entwickeln, zu verstehen, nachzuvollziehen und in der Praxis einzusetzen.
Ziele und Vorgehen
Ziel des Verbundvorhabens FFS-AI ist es, eine KI-Plattform auf Basis von sogenannten Merkmalsräumen zu erforschen und zu entwickeln. Ein Merkmalsraum ist ein mathematischer Raum, der ein Objekt durch dessen Messwerte in Bezug auf dessen individuelle Merkmale bestimmt. Diese mathematisch zu modellierenden Merkmalsräume sind dabei eine universelle Repräsentation für Eingangsdaten, die es ermöglichen ganz unterschiedliche Anwendungen und Systeme mit KI-Verfahren auszustatten.
Innovationen und Perspektiven
Die Kerninnovation besteht darin, die großen Merkmalsräume in kleinere, miteinander verzahnte Merkmalsunterräume mathematisch aufzuteilen, sodass die Gesamtkomplexität reduziert wird und die Entscheidungsfindung der KI-Verfahren in nachvollziehbare Schritte zerlegt werden kann. Interaktive 3D-Visualisierungen unterstützen die Nutzer und Anwender dabei, KI-Verfahrensschritte zu erkunden und Zusammenhänge und das Zustandekommen eines Ergebnisses zu verstehen. Ein zentrales Element der geplanten KI-Plattform ist eine umfassende Datenbank, um Beispieldaten zu verwalten, sodass die entwickelte Technologie durch neue Anwendungen einfach genutzt werden kann. In Zusammenarbeit mit assoziierten Partnern aus verschiedenen Branchen werden praxisrelevante Anforderungen erarbeitet und konkrete Anwendungsfälle für die Analyse von Bild-, Video-, Software- und 3D-Daten identifiziert. Zudem werden repräsentative Datensätze erzeugt, um die KI-Plattform zu evaluieren und den praktischen Nutzen zu belegen.