Erklärbare KI in der Qualitätsanalyse – Der KI-Werkzeugkasten iXplain

Vertrauenswürdige KI in der Zeitreihenanalyse: Transparenz und Erklärbarkeit als Leitprinzipien  

Wie lässt sich die Entscheidungsfindung neuronaler Netze bei der Analyse komplexer Zeitreihen nachvollziehbar gestalten? Diese zentrale Herausforderung der Erklärbarkeit adressiert das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) mit dem KI-Werkzeugkasten iX.Viz, einer innovativen Lösung zur Visualisierung und transparenten Darlegung algorithmischer Entscheidungsstrukturen.  

iX.Viz: Die Visualisierung komplexer Entscheidungsprozesse  

Das Tool iX.Viz bietet eine tiefgehende Einsicht in die Funktionsweise neuronaler Netze, die auf multivariaten Zeitreihen operieren. Durch ein intuitives User-Dashboard werden kritische Eingabevariablen sowie entscheidungsrelevante Muster graphisch hervorgehoben. Damit ermöglicht iX.Viz nicht nur die Identifikation zentraler Einflussfaktoren, sondern trägt auch maßgeblich zur Qualitätssicherung und Fehleranalyse in datengetriebenen Prozessen bei.  

iX.Tell: Algorithmische Entscheidungsprozesse in natürlicher Sprache erklärt  

Mit iX.Tell erweitert das DFKI den Funktionsumfang von iX.Viz um eine linguistische Interpretationsschicht. Die Technologie berechnet und analysiert statistische Metriken zur Anomalieerkennung und übersetzt diese in verständliche, nicht-technische Erläuterungen. Diese Funktionalität erleichtert nicht nur die Interpretation komplexer Zusammenhänge für Fachanwender, sondern befähigt auch Einsteiger, die Logik neuronaler Entscheidungen nachzuvollziehen.  

Trusted AI in der praktischen Anwendung

Der iXplain-Demonstrator zeigt auf, wie Methoden der erklärbaren KI zur besseren Nachvollziehbarkeit und Vertrauensbildung in maschinelle Entscheidungsprozesse beitragen können. Als Forschungsprojekt des DFKI liefert er wertvolle Erkenntnisse für den Einsatz transparenter KI-Modelle in der Qualitätsanalyse und kann als Grundlage für weiterführende Entwicklungen in diesem Bereich dienen.