Изследователите от Ilmenau разработват безопасна употреба на AI в критични системи

Изследователите от Ilmenau разработват безопасна употреба на AI в критични системи

Техническият университет в Илменау се интегрира в пионерска изследователска група на Германската изследователска фондация (DFG), която се занимава с предизвикателствата на машинното обучение. Тяхната цел е да повишат сигурността, производителността и ефективността на данните на тази технология. Фокусът е особено върху сложни системи за управление и критични за безопасността приложения, които обхващат основни области като електрически енергийни системи, автономно шофиране и роботика. Професорът по математика в Илменау Карл Уортман ще ръководи интерфейса между машинното обучение и математическата прецизност.

Изследователският проект, който се координира от университета Лайбниц в Хановер, започна в края на април с международен семинар. Почти 3,5 милиона евро финансиране ще бъде предоставено за следващите четири години, от които 486 400 евро ще отидат директно в TU Ilmenau. Тази инициатива подчертава централната роля на машинното обучение в развитието на изкуствения интелект и ограниченията, които традиционните системи достигат по отношение на изискванията за сигурност по време на текущи операции.

Интеграция в индустрията

Друг важен аспект на настоящите разработки е интегрирането на машинното обучение в индустриални приложения. Новосъздаденият вътрешен курс за обучение, озаглавен „Машинно обучение за критични за безопасността приложения в индустрията“, има за цел да вземе под внимание специфични принципи за безопасност. Това се прави, като се вземат предвид съществуващите и бъдещи стандарти за изкуствен интелект, както и специфичните за индустрията стандарти.

Участниците в обучението научават за ефектите от машинното обучение върху функционалната безопасност. Това също така включва прилагането на ключови концепции като устойчивост, отклонение и сигурност на прогнозата, както и разработването на специфичен за проекта жизнен цикъл на безопасност. Инженерите, които трябва да интегрират AI в производствените процеси и да предоставят доказателства за безопасност, са сред целевата аудитория за това обучение. Програмата предоставя структурирана рамка и цялостен набор от инструменти за сигурно използване на машинно обучение.

Технологични основи

Основният елемент, който поддържа машинното обучение, са невронните мрежи, подгрупа на тази технология. Невронните мрежи са силно вдъхновени от връзките между нервните клетки в човешкия мозък. Тези изкуствени мрежи се състоят от множество слоеве от възли с данни, свързани заедно чрез претеглени връзки. Чрез многократно представяне на данни, невронната мрежа се научава да класифицира информацията по-ефективно.

Регулирането на теглата между невроните става непрекъснато, което прави създадения модел приложим към неизвестни данни. Специален вид невронни мрежи са така наречените „дълбоки невронни мрежи“. Тези мрежи могат да съдържат стотици хиляди или дори милиони слоеве от неврони, което позволява решаването на все по-сложни проблеми чрез дълбоко обучение. Непрекъснатото обучение и адаптирането на връзките са от решаващо значение за успеха на тези учебни процеси.

В обобщение може да се каже, че Техническият университет в Илменау и неговите партньори имат значителен принос за по-нататъшното развитие на машинното обучение и безопасното му приложение в критични области чрез иновативни подходи и програми за обучение.

За допълнителна информация относно изследователската група в TU Ilmenau посетете tu-ilmenau.de. Можете да намерите подробна информация за вътрешното обучение на iks.fraunhofer.de и допълнителна информация за изкуствения интелект и невронните мрежи в iks.fraunhofer.de.