Výzkumníci z Ilmenau vyvíjejí bezpečné použití AI v kritických systémech

Výzkumníci z Ilmenau vyvíjejí bezpečné použití AI v kritických systémech

Technická univerzita v Ilmenau se začlenila do průkopnické výzkumné skupiny Německé výzkumné nadace (DFG), která se zabývá výzvami strojového učení. Jejich cílem je zvýšit bezpečnost, výkon a datovou efektivitu této technologie. Důraz je kladen zejména na komplexní řídicí systémy a aplikace kritické z hlediska bezpečnosti, které pokrývají základní oblasti, jako jsou elektrické energetické systémy, autonomní řízení a robotika. Profesor matematiky z Ilmenau Karl Worthmann povede rozhraní mezi strojovým učením a matematickou přesností.

Výzkumný projekt, který koordinuje Leibniz University Hannover, odstartoval na konci dubna mezinárodním workshopem. Na další čtyři roky bude uvolněno téměř 3,5 milionu eur na financování, z čehož 486 400 eur půjde přímo na TU Ilmenau. Tato iniciativa zdůrazňuje ústřední roli strojového učení ve vývoji umělé inteligence a limity, kterých tradiční systémy dosahují z hlediska bezpečnostních požadavků během probíhajících operací.

Integrace do průmyslu

Dalším zásadním aspektem současného vývoje je integrace strojového učení do průmyslových aplikací. Nově zřízený interní školicí kurz s názvem „Strojové učení pro aplikace kritické z hlediska bezpečnosti v průmyslu“ má za cíl zohlednit specifické bezpečnostní zásady. To se provádí s přihlédnutím ke stávajícím a budoucím standardům pro umělou inteligenci i standardům specifickým pro průmysl.

Účastníci školení se dozví o účincích strojového učení na funkční bezpečnost. To také zahrnuje použití klíčových pojmů, jako je robustnost, zkreslení a jistota předpovědi, jakož i vývoj životního cyklu bezpečnosti specifického pro daný projekt. Cílovou skupinou tohoto školení jsou inženýři, kteří potřebují integrovat AI do výrobních procesů a poskytnout bezpečnostní důkazy. Program poskytuje strukturovaný rámec a komplexní sadu nástrojů pro bezpečné používání strojového učení.

Technologické základy

Základním prvkem, který podporuje strojové učení, jsou neuronové sítě, podmnožina této technologie. Neuronové sítě jsou silně inspirovány spojeními mezi nervovými buňkami v lidském mozku. Tyto umělé sítě se skládají z více vrstev datových uzlů propojených váženými spojeními. Opakovaným předkládáním dat se neuronová síť učí efektivněji klasifikovat informace.

K úpravě vah mezi neurony dochází průběžně, díky čemuž je vytvořený model aplikovatelný na neznámá data. Zvláštním typem neuronových sítí jsou tzv. „hluboké neuronové sítě“. Tyto sítě mohou obsahovat stovky tisíc nebo dokonce miliony vrstev neuronů, což umožňuje řešit stále složitější problémy pomocí hlubokého učení. Neustálé školení a adaptace spojení jsou zásadní pro úspěch těchto procesů učení.

Souhrnně lze říci, že Technická univerzita v Ilmenau a její partneři prostřednictvím inovativních přístupů a školicích programů významně přispívají k dalšímu rozvoji strojového učení a jeho bezpečné aplikaci v kritických oblastech.

Pro další informace o výzkumné skupině na TU Ilmenau navštivte tu-ilmenau.de. Podrobné informace o interním školení najdete na iks.fraunhofer.de a další informace o umělé inteligenci a neuronových sítích na iks.fraunhofer.de.