Dependable AI / Verlässliche KI

Autonomes Fahren im off-road Bereich.

Autonomes Fahren: Denken wie ein Mensch

Das autonome Fahren, insbesondere abseits von Straßen, ist aufgrund der Umgebungsvielfalt und Unvorhersehbarkeit unterschiedlicher Situationen fehleranfällig. Ein Lösungsansatz für dieses Problem ist es, durch das Imitieren menschlicher Denkmuster die Leistung von Künstlicher Intelligenz (KI) zu steigern, um ein Kontextbewusstsein in…

KI-Vorhersagen auf der Spur – oder: Wie ein gutes Uncertainty Management den Umgang mit KI-Modellen erleichtert

Der Umgang mit Unsicherheiten stellt bei der Nutzung von KI-Vorhersagen in vielen Anwendungsbereichen einen entscheidenden Faktor dar. Das gilt insbesondere in der Medizin und beim autonomen Fahren. In der Medizin kann der Umgang mit Unsicherheit dazu beitragen, dass sich KI-Modelle…

Causal inference: An introduction on how to separate causal effects from spurious correlations in data

What is causal inference in statistics data science? While „correlation does not imply causation“, it is possible to identify causal effects even in data that does not come from randomized controlled trials. Our AI expert, Dr. Julien Siebert, just published…

Artificial Intelligence for Control Centers and Situation Rooms (Künstliche Intelligenz für Leitstellen

Artificial Intelligence for Control Centers and Situation Rooms – the Project SPELL (Part 1)

On 1 June 2021, the BMWi-funded project SPELL was launched (BMWi=German Federal Ministry of Economic Affairs). The project acronym stands for “Semantic Platform for Intelligent Decision-Making and Mission Support in Control Centers and Situation Rooms” (in German: “Semantische Plattform zur…

Künstliche Intelligenz für Leitstellen

Künstliche Intelligenz für Leitstellen und Lagezentren – Human Factors und Grundlagen der Entscheidungsunterstützung im Projekt SPELL (Teil 2)

Im zweiten Teil unserer Blog-Serie zum Projekt SPELL geben wir einen vertieften Einblick in menschliche Faktoren der Leitstellenarbeit. Außerdem stellen wir vor, wie Künstliche Intelligenz sowie neue Technologien und Methoden für intelligente Systeme, die im Projekt SPELL entwickelt werden sollen,…

Scope Compliance

Scope Compliance – Die Rolle des Anwendungskontexts im Machine Learning

Im Rahmen unserer Blogreihe »Scope Compliance« beschäftigen wir uns mit der Bedeutung des Anwendungskontexts im Machine Learning. Im ersten Beitrag klären wir ein häufig anzutreffendes Missverständnis auf und arbeiten seine Implikationen für die Praxis heraus. Sie erfahren, warum es entscheidend…

Artificial Intelligence for Control Centers and Situation Rooms (Künstliche Intelligenz für Leitstellen

Künstliche Intelligenz für Leitstellen und Lagezentren – das Projekt SPELL (Teil 1)

Am 1.6.2021 fiel der Startschuss für das BMWi-geförderte Projekt SPELL. Die Abkürzung steht für »Semantische Plattform zur intelligenten Entscheidungs- und Einsatzunterstützung in Leitstellen und Lagezentren«. Wie der Name bereits erahnen lässt, soll in dem Projekt Künstliche Intelligenz für Leitstellen und…

Autonome Systeme: großes Potenzial für die digitale Zukunft

Autonome Systeme bieten enormes Potenzial, entscheidend zur Lösung der aktuellen ökologischen, gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Herausforderungen beizutragen. Dieser Blog-Beitrag erklärt begleitend zu unserer Podcast-Folge zum Thema »Autonome Systeme», was autonome Systeme sind, welche Arten es gibt, wo sie zur Anwendung kommen,…

Model-Based Safety Engineering (MBSE)

Model-Based Safety Engineering – easily explained

Model-based development offers many advantages such as improved maintainability, reusability, quality, and efficiency. Addressing these aspects is also possible for Safety Engineering if model-based approaches are introduced. In a four-part series of blog posts, we will give an overview of…

Data Science – mit Daten Wissen schaffen

»Data Science« oder »Wie sich aus Daten Wissen generieren lässt« – In diesem Blog-Beitrag erklären wir, was wir am Fraunhofer IESE unter Data Science verstehen, wie für uns Data Science und KI zusammenhängen und wie wir als Data Scientists zu Dependable AI beitragen können.