Ausblick

Bis auf Weiteres: Online

Die Impfungen gegen das Corona-Virus schreiten voran. Dennoch wird es wohl noch etwas dauern, bis wir uns wieder in alter Gewohnheit, auch physisch treffen können. Bis auf Weiteres werden wir deshalb dabei bleiben, unsere Kolloquien als Video-Konferenzen zu organisieren.

Immerhin hat das auch den Vorteil, dass Menschen sich daran beteiligen können, für die sonst die Anfahrt zu weit wäre.

Prof. Dr. Jens Braband, TU Braunschweig und Siemens

KI und Zuverlässigkeit

Seit Jahren gibt es einen großen Hype um künstliche Intelligenz. Dennoch gibt es bislang kein System, das vollständig automatisiert sicherheitsrelevante Entscheidungen treffen kann. Zwar gibt es in der Automobiltechnik einige Fortschritte. Diese betreffen aber entweder Assistenzsysteme oder sehr begrenzte Einsatzszenarien, z.B. auf der Autobahn bei geringer Geschwindigkeit und gutem Wetter. Für die Automatisierung bei der Bahn ist es jedoch wichtig, Algorithmen zu haben, die unter allen Betriebsbedingungen automatisch sicherheitsrelevante Entscheidungen treffen können. Auch deshalb, weil dies mit konventioneller Technik, z. B. bei fahrerlosen U-Bahnen, bereits erlaubt ist.

Zum einen sind gängige Verfahren der künstlichen Intelligenz für Menschen nur schwer nachvollziehbar. Zum anderen sind auch die Daten, die verarbeitet werden sollen oft sehr hoch-dimensional und die Umgebungsbedingungen komplex. Zusammen eine nur schwer zu durchdringende Aufgabe.

In einer Studie in Form eines Studentenwettbewerbs, unter Leitung von Prof. Dr. Braband, wurde versucht neue Wege und Ansatzpunkte zu finden. Dabei wurde versucht, die Problemstellung so zu wählen, dass sie einerseits möglichst einfach, andererseits aber auch nicht trivial ist, so dass die wesentlichen Probleme der maschinellen Lernanwendungen für sicherheitsrelevante Entscheidungen deutlich werden, und gleichzeitig störende Nebeneffekte gering bleiben. Die wesentlichen Ergebnisse dieser Studie, wird er in diesem Vortrag erörtern.