Fraunhofer-Gesellschaft

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Zuverlässige KI. White Paper

KI in sicherheitskritischen industriellen Anwendungen einsetzen
 
: Wu, Xinyang; El-Shamouty, Mohamed; Wagner, Philipp
: Bauernhansl, Thomas; Huber, Marco; Kraus, Werner

:
Volltext urn:nbn:de:0011-n-6306687 (2.9 MByte PDF)
MD5 Fingerprint: b9f65c80e56fab5d6120cadc878befba
Erstellt am: 7.5.2021


Stuttgart: Fraunhofer IPA, 2021, 37 S.
Deutsch
Studie, Elektronische Publikation
Fraunhofer IPA ()
Künstliche Intelligenz; Sicherheit; Zuverlässigkeit; Zertifizierung

Abstract
In den vergangenen Jahren ist reichlich zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) geforscht worden. Viele KI-Methoden besitzen ein hohes Potenzial für verschiedene industrielle Anwendungen, darunter die Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung oder die Optimierung von Produktionsketten. Allerdings existiert immer noch eine Kluft zwischen Forschung und industrieller Anwendung, weil die eingesetzten KI-Modelle für sicherheitskritische Anwendungen häufig nicht zuverlässig genug sind. Meist sind sie weder verifizierbar noch für die Menschen erklärbar. Um diese Kluft zwischen Forschung und Industrie zu schließen, diskutiert dieses White Paper die Aspekte Zertifizierung und Transparenz mit dem Ziel, zuverlässige KI-Systeme zu ermöglichen. Die Autoren beschreiben ein System, das Zertifizierungs- und Transparenzprozesse unterstützt, um Sicherheitsnachweise erbringen zu können. Ferner beschreiben die Autoren einige bestehende Methoden, die Garantien für Sicherheitsnachweise geben können. Abschließend diskutieren sie bestehende Pipelines, um eine standardisierte Anwendung von zuverlässiger KI im industriellen Kontext zu erreichen.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-630668.html