Raziskovalci Ilmenau razvijajo varno uporabo AI v kritičnih sistemih

Raziskovalci Ilmenau razvijajo varno uporabo AI v kritičnih sistemih

Tehnična univerza Ilmenau se je vključila v pionirsko raziskovalno skupino nemške raziskovalne fundacije (DFG), ki se ukvarja z izzivi strojnega učenja. Njihov cilj je povečati varnost, zmogljivost in podatkovno učinkovitost te tehnologije. Poudarek je zlasti na zapletenih krmilnih sistemih in varnostno kritičnih aplikacijah, ki pokrivajo bistvena področja, kot so električni energetski sistemi, avtonomna vožnja in robotika. Profesor matematike iz Ilmenaua Karl Worthmann bo vodil vmesnik med strojnim učenjem in matematično natančnostjo.

Raziskovalni projekt, ki ga koordinira Univerza Leibniz Hannover, se je začel konec aprila z mednarodno delavnico. Za naslednja štiri leta bo na voljo skoraj 3,5 milijona evrov sredstev, od tega bo 486.400 evrov neposredno namenjenih TU Ilmenau. Ta pobuda poudarja osrednjo vlogo strojnega učenja pri razvoju umetne inteligence in omejitve, ki jih tradicionalni sistemi dosegajo v smislu varnostnih zahtev med tekočim delovanjem.

Integracija v industrijo

Drugi ključni vidik trenutnega razvoja je integracija strojnega učenja v industrijske aplikacije. Namen novoustanovljenega notranjega tečaja usposabljanja z naslovom »Strojno učenje za varnostno kritične aplikacije v industriji« je upoštevati posebna varnostna načela. To se izvede ob upoštevanju obstoječih in prihodnjih standardov za umetno inteligenco ter standardov, specifičnih za industrijo.

Udeleženci usposabljanja spoznajo učinke strojnega učenja na funkcionalno varnost. To vključuje tudi uporabo ključnih konceptov, kot so robustnost, pristranskost in zanesljivost napovedi, ter razvoj življenjskega cikla varnosti, specifičnega za projekt. Inženirji, ki morajo integrirati umetno inteligenco v proizvodne procese in zagotoviti varnostne dokaze, so med ciljno publiko tega usposabljanja. Program zagotavlja strukturiran okvir in obsežen nabor orodij za varno uporabo strojnega učenja.

Tehnološke osnove

Temeljni element, ki podpira strojno učenje, so nevronske mreže, podmnožica te tehnologije. Nevronske mreže se močno zgledujejo po povezavah med živčnimi celicami v človeških možganih. Ta umetna omrežja so sestavljena iz več plasti podatkovnih vozlišč, povezanih s ponderiranimi povezavami. Z večkratnim predstavljanjem podatkov se nevronska mreža nauči učinkoviteje razvrščati informacije.

Prilagoditev uteži med nevroni poteka nenehno, zaradi česar je ustvarjen model uporaben za neznane podatke. Posebna vrsta nevronskih mrež so tako imenovane »globoke nevronske mreže«. Ta omrežja lahko vsebujejo več sto tisoč ali celo milijone plasti nevronov, kar omogoča reševanje vedno bolj zapletenih problemov z globokim učenjem. Stalno usposabljanje in prilagajanje povezav sta ključnega pomena za uspešnost teh učnih procesov.

Če povzamemo, lahko rečemo, da Tehnična univerza Ilmenau in njeni partnerji z inovativnimi pristopi in programi usposabljanja pomembno prispevajo k nadaljnjemu razvoju strojnega učenja in njegovi varni uporabi na kritičnih področjih.

Za dodatne informacije o raziskovalni skupini na TU Ilmenau obiščite tu-ilmenau.de. Podroben vpogled v interna izobraževanja najdete na iks.fraunhofer.de in dodatne informacije o umetni inteligenci in nevronskih mrežah na iks.fraunhofer.de.