Ilmenau pētnieki izstrādā drošu AI izmantošanu kritiskās sistēmās

Ilmenau pētnieki izstrādā drošu AI izmantošanu kritiskās sistēmās

Ilmenau Tehniskā universitāte ir integrējusies Vācijas Pētniecības fonda (DFG) novatoriskā pētniecības grupā, kas nodarbojas ar mašīnmācības izaicinājumiem. Viņu mērķis ir palielināt šīs tehnoloģijas drošību, veiktspēju un datu efektivitāti. Īpaša uzmanība tiek pievērsta sarežģītām vadības sistēmām un drošībai kritiskām lietojumprogrammām, kas aptver tādas būtiskas jomas kā elektriskās enerģijas sistēmas, autonomā braukšana un robotika. Ilmenau matemātikas profesors Karls Vortmans vadīs saskarni starp mašīnmācīšanos un matemātisko precizitāti.

Pētniecības projekts, kuru koordinē Hannoveres Leibnicas Universitāte, sākās aprīļa beigās ar starptautisku semināru. Nākamajiem četriem gadiem būs pieejams finansējums gandrīz 3,5 miljonu eiro apmērā, no kuriem 486 400 eiro nonāks tieši TU Ilmenau. Šī iniciatīva izceļ mašīnmācības galveno lomu mākslīgā intelekta attīstībā un robežas, ko tradicionālās sistēmas sasniedz drošības prasību ziņā pastāvīgas darbības laikā.

Integrācija rūpniecībā

Vēl viens būtisks pašreizējo notikumu aspekts ir mašīnmācības integrācija rūpnieciskajos lietojumos. Jaunizveidotā iekšējā apmācības kursa “Mašīnmācība drošībai būtiskiem lietojumiem rūpniecībā” mērķis ir ņemt vērā īpašus drošības principus. Tas tiek darīts, ņemot vērā esošos un turpmākos mākslīgā intelekta standartus, kā arī nozarei raksturīgos standartus.

Apmācību dalībnieki uzzina par mašīnmācīšanās ietekmi uz funkcionālo drošību. Tas ietver arī tādu galveno jēdzienu piemērošanu kā robustums, neobjektivitāte un prognozēšanas noteiktība, kā arī projektam specifiska drošības dzīves cikla izstrāde. Šo apmācību mērķauditorija ir inženieri, kuriem ir jāintegrē AI ražošanas procesos un jāsniedz drošības pierādījumi. Programma nodrošina strukturētu sistēmu un visaptverošu rīku komplektu drošai mašīnmācības izmantošanai.

Tehnoloģiskie pamati

Pamatelements, kas atbalsta mašīnmācīšanos, ir neironu tīkli, kas ir šīs tehnoloģijas apakškopa. Neironu tīklus lielā mērā iedvesmo savienojumi starp nervu šūnām cilvēka smadzenēs. Šie mākslīgie tīkli sastāv no vairākiem datu mezglu slāņiem, kas savienoti kopā ar svērtiem savienojumiem. Atkārtoti uzrādot datus, neironu tīkls iemācās efektīvāk klasificēt informāciju.

Svaru regulēšana starp neironiem notiek nepārtraukti, padarot izveidoto modeli piemērojamu nezināmiem datiem. Īpašs neironu tīklu veids ir tā sauktie “dziļie neironu tīkli”. Šajos tīklos var būt simtiem tūkstošu vai pat miljoniem neironu slāņu, kas ļauj atrisināt arvien sarežģītākas problēmas, izmantojot dziļu mācīšanos. Pastāvīga apmācība un savienojumu pielāgošana ir ļoti svarīga šo mācību procesu panākumiem.

Rezumējot, var teikt, ka Ilmenau Tehniskā universitāte un tās partneri sniedz būtisku ieguldījumu mašīnmācības tālākā attīstībā un tās drošā pielietošanā kritiskās jomās, izmantojot novatoriskas pieejas un apmācības programmas.

Lai iegūtu papildinformāciju par TU Ilmenau pētniecības grupu, apmeklējiet vietni tu-ilmanau.de. Detalizētu ieskatu iekšējā apmācībā varat atrast vietnē iks.fraunhofer.de un papildu informācija par mākslīgo intelektu un neironu tīkliem vietnē iks.fraunhofer.de.