KI Wissen - Entwicklung von Methoden für die Einbindung von Wissen in maschinelles Lernen

Abstract

Nach derzeitigem Stand der Technik erscheint der Einsatz von datengetriebenen Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) zur Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen unverzichtbar. Jedoch entstehen durch moderner KI-Verfahren neue Herausforderungen, etwa ein enormen Datenbedarf sowie Schwierigkeiten in der Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsfindung. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, war das Hauptziel des konsortialen Forschungsprojekts KI Wissen die Erforschung von Methoden zur Einbindung verschiedener Arten von Wissen in das maschinelle Lernen (ML). Im Rahmen von KI Wissen war e:fs TechHub GmbH an den Teilprojekten TP1: Wissensintegration, TP3: Wissenskonformität, TP4: Enabler, Integration und Demonstration und TP5: Projektmanagement und Ergebnisverbreitung beteiligt. Inhaltlich fokussierten sich die Arbeiten von e:fs auf die Identifikation und Formalisierung physikalisch-mathematischen Domänenwissens in Form eines strukturellen Kausalmodells. Im Arbeitspaket AP1.1 (Wissensintegration) wurden Methoden zur Integration des Kausalmodells in den Trainingsprozess von ML-basierten Funktionen entwickelt und getestet. In AP3.1 (Physikalische Zusammenhänge) wurden Methoden für die Nutzung des Kausalmodells zur Aufdeckung von Ursache-Wirk-Beziehungen bei Fehlentscheidungen von ML-basierten Funktionen entwickelt und getestet. In AP4.5 (Evaluation und Demonstration) wurden die in AP3.1 entwickelten Methoden anhand eines Use-Cases zum Spurwechsel auf mehrspurigen Straßen evaluiert. In AP1.5 (Vernetzung von Wissensrepräsentationen) trug e:fs zur Weiterentwicklung von Wissensrepräsentationen bei und in AP5.1 (State-of-the-Art Research) lieferte e:fs Beiträge zu einem Überblick des Stands der Technik zu wissens-augmentierter KI. Die entwickelten und getesteten Methoden erlauben e:fs das angebotene Produktportfolio in den Bereichen kausale Modellierung und Absicherung von KI gezielt zu erweitern. Durch die Veröffentlichung des entwickelten strukturellen Kausalmodells in Form einer wissenschaftlichen Publikation trug e:fs zur Weiterentwicklung des Stands der Technik bei.