Badacze z Ilmenau opracowują bezpieczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w systemach krytycznych

Badacze z Ilmenau opracowują bezpieczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w systemach krytycznych

Politechnika w Ilmenau zintegrowała się z pionierską grupą badawczą Niemieckiej Fundacji Badawczej (DFG), która zajmuje się wyzwaniami uczenia maszynowego. Ich celem jest zwiększenie bezpieczeństwa, wydajności i wydajności danych tej technologii. Koncentrujemy się szczególnie na złożonych systemach sterowania i zastosowaniach krytycznych dla bezpieczeństwa, które obejmują istotne obszary, takie jak systemy energii elektrycznej, autonomiczna jazda i robotyka. Profesor matematyki z Ilmenau, Karl Worthmann, poprowadzi interfejs między uczeniem maszynowym a precyzją matematyczną.

Projekt badawczy, koordynowany przez Uniwersytet Leibniza w Hanowerze, rozpoczął się pod koniec kwietnia międzynarodowymi warsztatami. Na najbliższe cztery lata udostępnionych zostanie prawie 3,5 mln euro dofinansowania, z czego 486 400 euro trafi bezpośrednio do TU Ilmenau. Inicjatywa ta podkreśla centralną rolę uczenia maszynowego w rozwoju sztucznej inteligencji oraz ograniczenia, jakie osiągają tradycyjne systemy w zakresie wymagań bezpieczeństwa podczas bieżącej pracy.

Integracja z przemysłem

Innym kluczowym aspektem obecnego rozwoju jest integracja uczenia maszynowego z zastosowaniami przemysłowymi. Nowo utworzony wewnętrzny kurs szkoleniowy zatytułowany „Uczenie maszynowe w zastosowaniach krytycznych dla bezpieczeństwa w przemyśle” ma na celu uwzględnienie określonych zasad bezpieczeństwa. Odbywa się to z uwzględnieniem istniejących i przyszłych standardów sztucznej inteligencji, a także standardów branżowych.

Uczestnicy szkoleń poznają wpływ uczenia maszynowego na bezpieczeństwo funkcjonalne. Obejmuje to również zastosowanie kluczowych pojęć, takich jak solidność, stronniczość i pewność przewidywań, a także opracowanie cyklu życia bezpieczeństwa specyficznego dla projektu. Inżynierowie, którzy muszą zintegrować sztuczną inteligencję z procesami produkcyjnymi i zapewnić dowody bezpieczeństwa, należą do grupy docelowej tego szkolenia. Program zapewnia ustrukturyzowaną strukturę i kompleksowy zestaw narzędzi do bezpiecznego korzystania z uczenia maszynowego.

Podstawy technologiczne

Podstawowym elementem wspierającym uczenie maszynowe są sieci neuronowe, będące podzbiorem tej technologii. Sieci neuronowe są w dużej mierze inspirowane połączeniami między komórkami nerwowymi w ludzkim mózgu. Te sztuczne sieci składają się z wielu warstw węzłów danych połączonych ze sobą połączeniami ważonymi. Wielokrotnie prezentując dane, sieć neuronowa uczy się skuteczniej klasyfikować informacje.

Dopasowanie wag pomiędzy neuronami następuje w sposób ciągły, dzięki czemu stworzony model można zastosować do nieznanych danych. Szczególnym typem sieci neuronowych są tzw. „głębokie sieci neuronowe”. Sieci te mogą zawierać setki tysięcy, a nawet miliony warstw neuronów, umożliwiając rozwiązywanie coraz bardziej złożonych problemów poprzez głębokie uczenie się. Ciągłe szkolenie i dostosowywanie powiązań mają kluczowe znaczenie dla powodzenia tych procesów uczenia się.

Podsumowując, można stwierdzić, że Politechnika w Ilmenau i jej partnerzy wnoszą znaczący wkład w dalszy rozwój uczenia maszynowego i jego bezpiecznego stosowania w krytycznych obszarach poprzez innowacyjne podejścia i programy szkoleniowe.

Więcej informacji na temat grupy badawczej na TU Ilmenau można znaleźć na stronie tu-ilmenau.de. Szczegółowe informacje na temat szkoleń wewnętrznych można znaleźć na stronie iks.fraunhofer.de oraz dodatkowe informacje na temat sztucznej inteligencji i sieci neuronowych pod adresem iks.fraunhofer.de.