Aus den Forschungslaboren in die Fabrikhallen oder ins Stromkraftwerk: KI-Technologien kommen zunehmend praktisch zum Einsatz – sei es in der industriellen Produktion, im Energiebereich oder im Gesundheitssektor. Damit gehen Versprechen einher, die von effizienterer Ressourcennutzung bis hin zu besseren Produkten reichen. Zugleich birgt tatsächliche Nutzung von KI in realen Umgebungen neue Herausforderungen. Eine der zentralen Hürden liegt im Umgang mit Daten: Unpassende Daten für das Training von KI-Modellen oder dürftige Datenplanung und -beschreibungen führen zu unerwarteten Kosten oder mangelhaften Ergebnissen. Schließlich unterscheidet sich die Entwicklung von KI-Modellen für eine Laborumgebung drastisch von der Entwicklung von Modellen, die in der realen Welt funktionieren müssen. Daneben stellt die Nachvollziehbarkeit von KI auch weiterhin hohe Anforderungen: Sind die genutzten Datensätze für die jeweilige Aufgabe tatsächlich geeignet – und wie kann das geprüft werden? Können die Nutzerinnen und Nutzer die Vorhersagen der KI wirklich verstehen?

Hier setzt das EU-Horizon-Projekt AI-DAPT an, das einen datenzentrierten Ansatz verfolgt. Ziel ist es, die Vertrauenswürdigkeit von KI-Lösungen für den Einsatz in der Praxis zu stärken. Unter Leitung des »Athena Research Center« erforschen 18 Projektpartner hybride KI-Lösungen, die datengesteuerte KI in Verbindung bringen mit wissenschaftlich-theoretischen Fachkenntnissen.

Lösungen für intelligente Daten-KI-Pipelines

Die Projektpartner von AI-DAPT entwickeln datenzentrierte Lösungen für den gesamten Lebenszyklus von künstlicher Intelligenz in produktiven Umgebungen. Diese ermöglichen eine Ende-zu-Ende-Automatisierung über den gesamten Zyklus hinweg – vom Design über die Ausführung bis hin zu Evaluierung von intelligenten Daten-KI-Pipelines, die kontinuierlich lernen und sich an ihren Kontext anpassen. Die Pipelines umfassen Schritte wie Datenakquise und Datenanalyse ebenso wie das Training von KI-Modellen und deren Bereitstellung.

Mithilfe der AI-DAPT-Lösungen sind auch während des laufenden Betriebs kontinuierliche Verbesserungen der KI möglich: So kann beispielsweise das Training von KI-Modellen ohne Unterbrechung angepasst werden. Übergreifendes Ziel ist es sicherzustellen, dass die künstliche Intelligenz in verschiedenen Produktionsumgebungen zuverlässig funktioniert. Konkret entwickelt und verknüpft AI-DAPT dazu eine Reihe von interoperablen Services, die in einer eigens entwickelten AI-DAPT-Plattform zur Anwendung kommen – und zugleich auch in andere Datenanalyse-Plattformen integriert werden können.

Anwenderinnen und Anwender spielen aktive Rolle im KI-System

Die interoperablen Services wird AI-DAPT mit gezielten »Human-in-the-Loop«-Ansätzen kombinieren. Diese stellen sicher, dass Menschen eine aktive Rolle im KI-System spielen, indem sie beispielsweise Daten überprüfen oder Entscheidungen treffen, die von der KI vorgeschlagen werden. XAI-(Erklärbare KI)-Technologien machen die Entscheidungen der KI für Anwenderinnen und Anwender verständlich.

Die AI-DAPT-Lösungen werden durch Demonstratoren in den vier verschiedenen Branchen Gesundheit, Robotik, Energie und Fertigung unter realen Bedingungen getestet. Fraunhofer FOKUS unterstützt und entwickelt gemeinsam mit Projektpartnern Services für das Design und die Pflege der Daten, unterstützt bei der Architekturentwicklung der Pipeline und erarbeitet Standards für die Kommunikation der Services untereinander.