Die rasante Entwicklung im Bereich KI, sowohl bei Maschinellem Lernen und sogenannten Large Language Models (LLM), die für die Sprachinteraktion von Bedeutung sind, ermöglichen immer mehr Einsatzgebiete im Assistenzbereich. Aktuelle Studien zeigen allerdings, dass Modelle, die auf Transparenz abzielen und damit Vertrauen bei den Nutzenden schaffen wollen, an ihre Grenzen stoßen. Sie bieten hauptsächlich statische und unveränderliche Erklärungen, was den Nutzenden nur begrenzte Möglichkeiten lässt, direkt interagieren und die Systeme anpassen zu können. Ziel des Vorhabens EINHORN ist es, ein Assistenzsystem zu entwickeln und zu erproben, mit dem Fachleute, von LLMs unterstützt, in der Fertigungsindustrie die Maschinellen Lernmodelle und deren Ergebnisse vollumfänglich verstehen, mit ihnen interagieren, sie anpassen und neue Erklärungen generieren können. Dadurch wird die Integration und Akzeptanz von datengetriebenen Entscheidungsprozessen unterstützt. Hierzu sollen neue Maschinelle Lernmodelle entwickelt werden, die komplexe Prozessdaten in Produktionsprozessen verarbeiten, um präzisere und verlässlichere Produktions- und Zeitpläne zu erstellen. Im Projekt werden hierzu fortschrittliche KI-Ansätze, darunter ML, erklärbarer KI, Unsicherheitsquantifizierung und mathematische Optimierungstechniken, angewendet und integriert. Dieser innovative Ansatz soll die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine signifikant verbessern und dazu führen, zuverlässigere und robustere Strategien zu entwickeln.
Partner
- BrandCompete GmbH
- Slawinski & Co.GmbH
Assoziierte Partner:
- Bahlsen GmbH & Co. KG
- Datasophie GmbH
- BIKAR METALLE GmbH
