{"id":491,"date":"2021-07-12T13:58:53","date_gmt":"2021-07-12T13:58:53","guid":{"rendered":"http:\/\/134.96.72.80\/?page_id=491"},"modified":"2022-09-22T08:44:11","modified_gmt":"2022-09-22T08:44:11","slug":"uber-das-projekt","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/bpm.dfki.de\/kosmox\/uber-das-projekt\/","title":{"rendered":"\u00dcber das Projekt"},"content":{"rendered":"\t\t
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\u00dcber das Projekt<\/h1>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Erkl\u00e4rbare K\u00fcnstliche Intelligenz zur Unterst\u00fctzung der Entscheidungsfindung<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) sind Black<\/span>–<\/span>Box<\/span>–<\/span>Modelle<\/span> gegen\u00fcber konventionellen <\/span>Verfahren<\/span> zwar \u00fcberlegen, liefern allerdings<\/span> keine Erkl\u00e4rung \u00fcber das Zustandekommen ihrer <\/span>Entscheidungen und Handlungsempfehlungen. <\/span>Diese mangelnde<\/span> Nachvollziehbar<\/span>keit<\/span> f\u00fchrt zu <\/span>Vorbehalten <\/span>gegen\u00fcber dem Einsatz dieser Technologi<\/span>en<\/span>. <\/span>Dar\u00fcber hinaus<\/span> stell<\/span>en sich Fragen <\/span>bez\u00fcglich<\/span> R<\/span>echt<\/span>ssicherheit<\/span>, <\/span> E<\/span>thi<\/span>k<\/span> und <\/span> K<\/span>undenorientier<\/span>ung<\/span> der Anwen<\/span>dung.<\/span> Hier setzt <\/span> Ex<\/span>plainable Artificial Intelligence (XAI) <\/span>an, die <\/span>dem Anwender Entscheidungen und Verhaltens<\/span>weisen des Systems erkl\u00e4rt. Die aktuellen <\/span>Forschungs<\/span>–<\/span> und Entwicklungst\u00e4tigkeiten in der XAI<\/span>–<\/span>Dom\u00e4ne lassen <\/span> jedoch <\/span> relevante Aspekte au\u00dfer Acht: Mit Ausnahme der Intuition des For<\/span>schers hinsichtlich der Qualit\u00e4t einer Erkl\u00e4rung werden interaktive, menschliche, organisatori<\/span>sche und \u00f6konomische Aspek<\/span>te<\/span> oftmals nicht beachtet<\/span>. Auch <\/span>Eigenschaften von Erkl\u00e4rungen <\/span>und Problemstellungen<\/span> werden<\/span> oftmals nicht <\/span>ber\u00fccksichtigt. <\/span>Daher besteht ein gro\u00dfer Bedarf <\/span>an einem Ansatz zur Entwicklung und Gestaltung von Erkl\u00e4rungsmodellen und<\/span> entsprechen<\/span>den S<\/span>chnittstellen.<\/span> Dieser soll zuk\u00fcnftig als Leitfaden genutzt werden k\u00f6nnen.<\/span><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Ziel des Projekts<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ziel des Projektvorhabens KOSMOX ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Erkl\u00e4rungssystems, das Entscheidungen von KI-Systemen im Nachhinein verst\u00e4ndlich darstellt. Es soll ein System geschaffen werden, das Ans\u00e4tze regel- und simulationsbasierter Erkl\u00e4rungen vereint. Zus\u00e4tzlich werden relevante Techniken aus dem Bereich der Komplexen Systeme eingesetzt. Au\u00dferdem soll eine Erkl\u00e4rungsschnittstelle konzipiert und realisiert werden, die auf Erkenntnissen aus den Kognitionswissenschaften basiert und eine interaktive Kommunikation zwischen den Anwendern und den eingesetzten KI-Techniken erm\u00f6glicht. In einem interdisziplin\u00e4ren Team aus Forschern und Industrieexperten werden zu diesem Zweck auch Herangehensweisen aus den Organisationswissenschaften, der Mensch-Computer-Interaktion sowie der Verhaltens\u00f6konomie herangezogen. Indem der Mehrwert der Zusammenarbeit von Mensch und K\u00fcnstlicher Intelligenz herausgestellt wird, soll Vertrauen in KI-basierte Anwendungen aufgebaut werden. Im Fokus steht dabei, den Anwendern die Ergebnisse Maschineller Lernverfahren und anderer KI-Techniken f\u00fcr den Entscheidungsfindungsprozess transparent darzustellen und zu erkl\u00e4ren. Bei der Bearbeitung des Vorhabens soll auf eine branchen- und bereichs\u00fcbergreifende L\u00f6sung geachtet werden, um eine breite Anwendbarkeit zu gew\u00e4hrleisten.<\/span><\/span><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"zielbild\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Anwendungsbereiche<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Alle Business Units der ContiTech AG (eine Division der Continental AG) verarbeiten Gummimischungen, die gew\u00f6hnlich aus nat\u00fcrlichem\/synthetischem Kautschuk, F\u00fcllstoffen, \u00d6len und weiteren Additiven bestehen und in Industriemischern hergestellt werden. Mehrstufige Mischungen durchlaufen diesen Prozess mehrere Male. W\u00e4hrend jedes Mischvorgangs k\u00f6nnen verschiedene Parameter, wie z.B. die Mischerdrehzahl, der Energieeintrag, etc. variiert und Zutaten zu verschiedenen Zeitpunkten hinzugef\u00fcgt werden. Diese Faktoren sowie die Toleranzprofile der Zutaten bestimmen die Qualit\u00e4t der Mischung. Momentan kann die Qualit\u00e4t (bestimmt durch Parameter wie Shore-H\u00e4rte, Rei\u00dfdehnung, etc.) bestimmter Mischungen durch etablierte Methoden des maschinellen Lernens pr\u00e4diziert werden. Allerdings sind die resultierenden Black-Box-Modelle von eingeschr\u00e4nktem praktischem Mehrwert, da aus ihnen keine Richtlinien f\u00fcr Qualit\u00e4tsverbesserungen abgeleitet werden k\u00f6nnen.
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