KI-Wissen

KI-Wissen

Entwicklung von Methoden für die Einbindung von Wissen in maschinelles Lernen

KI-Wissen

Das Projekt KI Wissen zielt darauf ab, traditionelle datengetriebene Ansätze des Maschinellen Lernens durch die Integration verschiedener Arten von Wissen zu erweitern. Damit trägt das Projekt zur Steigerung der funktionalen Güte, Dateneffizienz, Plausibilität und Absicherung von KI-basierten Funktionen für das autonome Fahren bei.

Projektbeschreibung

KI Wissen ist eines von insgesamt vier Projekten aus der KI Familie der „VDA Leitinitiative autonomes und vernetztes Fahren (VDA-LI)“. Die Projekte der KI Familie adressieren unterschiedliche Herausforderungen für die Entwicklung von Methoden, Lösungen und Werkzeugen der künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens im Automobilbereich.
Konventionelle Ansätze des Maschinellen Lernens, insbesondere Deep-Learning-basierte Modelle, erzielen oft hervorragende Leistungen bei verschiedenen Aufgaben wie z. B. der Objekterkennung oder Prädiktion. Allerdings benötigen sie in der Regel eine große Menge an Trainingsbeispielen, um die gewünschte Funktionalität zu lernen. In vielen Szenarien der realen Welt ist das Vorhandensein repräsentativer Stichproben sehr begrenzt - nicht zuletzt aus ethischen Gründen, wie in verschiedenen kritischen Verkehrssituationen. Kontrolliertes Verhalten in diesen Situationen ist jedoch eine wesentliche Voraussetzung für vertrauenswürdige und zuverlässige autonome Systeme. Das Projekt verfolgt daher den Ansatz, verschiedene Wissensquellen und -repräsentationen zu nutzen, um datengetriebene KI-Modelle zuverlässiger zu machen. Neben der Integration von zusätzlichem Wissen ist auch die Extraktion von Verhaltensmustern ein wesentlicher Bestandteil, um die eingesetzten Systeme transparenter zu machen.

Forschungsbeitrag

Das Projekt gliedert sich in die Teilbereiche Wissensintegration, Wissensextraktion und Wissenskonformität. Während im ersten Bereich Methoden entwickelt und erforscht werden, die relevantes Wissen aus dem Verkehrskontext berücksichtigen, liegt der Fokus im zweiten Bereich auf Verfahren, die Verhaltensmuster in den Modellen erkennen können und diese somit interpretierbar und nachvollziehbarer machen. Im anschließenden dritten Teilbereich werden die zuvor extrahierten Konzepte gegenüber bestehendem Wissen plausibilisiert.

Als einer von insgesamt sechs Forschungspartnern fokussiert sich fortiss zum einen auf die Erweiterung von Trainingsverfahren. Ziel ist es, Wissen direkt im Lernprozess zu integrieren, sodass die gelernten Modelle auf unterschiedliche Szenarien generalisieren und somit eine höhere Invarianz gegenüber Veränderungen aufweisen. Darüber hinaus erforscht fortiss Methoden, die die in den Eingangsdaten enthaltenen Informationen wie z.B. Form, Farbe und Orientierung von Objekten zum Zweck einer besseren Interpretierbarkeit voneinander getrennt darstellen. Im Rahmen der Plausibilisierung untersucht fortiss die Abschätzung von Unsicherheiten in der Ausgabe von Modellen.

Die geplanten Forschungsaktivitäten zum wissenserweiterten Maschinellen Lernen stellen damit einen signifikanten Beitrag hin zu robusteren und zuverlässigeren KI-Systemen dar. 

Förderung

KI Wissen wird gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des Programms "Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien".
Fördermittelmanagement (Projektträger): TÜV Rheinland Consulting GmbH

Projektdauer

01.01.2021 - 31.12.2023

Dr. Julian Wörmann

Ihr Kontakt

Dr. Julian Wörmann

+49 89 3603522 438
woermann@fortiss.org

Weitere Informationen

Projektpartner

Alexander Thamm GmbHAltran Deutschland S.A.S. & Co. KGAVLBOSCHBTC Embedded Systems AGBundesanstalt für Straßenwesen (BASt)Continental AGDFKI  Deutsches Forschungszentrum für Künstliche IntelligenzDLR - Deutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtElektronische Fahrwerksysteme GmbHFraunhofer FOKUSFraunhofer Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAISFZI Forschungszentrum InformatikOFFIS - Institut für InformatikUniversität des SaarlandesValeo Schalter und Sensoren GmbH