Unter gleichwertiger Betrachtung von XAI-Verfahren und fundierten Methoden der Human-Computer-Interaction (HCI) verfolgt das Projekt ExPro das Ziel, ein ML-Modul zur für den Endnutzer nachvollziehbaren Prognose produktionsrelevanter Kennzahlen (Key Performance Indicators - KPI) auf der Basis historischer Unternehmensdaten und Produktionspläne zu entwickeln. Die Nachvollziehbarkeit der Prognosen wird mit lokalen Erklärungsansätzen gewährleistet. Um dies umzusetzen, müssen innerhalb des Projektes die ML-Verfahren und XAI-Analytics auf die Anwendung auf strukturierten Daten angepasst werden. Das resultierende XAI-Konzept wird sich nicht auf das Herausstellen von Einflussfaktoren in visualisierten Daten beschränken, sondern darauf aufbauend eine interaktive Exploration durch die Nutzer als innovatives Kernelement der Verständlichkeit von ML-Prognosen in den Fokus stellen. Um den Einsatz dieser Methoden am Benutzerinterface für Endbenutzer handhabbar zu gestalten, müssen Methoden und Erfahrungen aus den Bereichen End-User Development (z.B. Visuelle Programmierung, Anpassbarkeitsinterfaces, Collaborative Tailoring) und Appropriation Support (z.B. Gruppen- und Nutzungshistorien, Nutzungsdiskursumgebungen, erweiterbare Hilfesysteme) auf die Besonderheiten von ML-Architekturen angepasst werden, insbesondere um den Unterschieden heuristischer Berechnungsverfahren im Vergleich zu traditionellen, deterministischen Programmstrukturen gerecht zu werden.
Partner
- Mansystems Deutschland GmbH
- Universität Siegen
- BIKAR-Metalle GmbH
- Slawinski & Co. GmbH
