TU Ilmenau treibt sichere KI-Entwicklung voran

ILMENAU / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Technische Universität Ilmenau beteiligt sich an einem wegweisenden Forschungsprojekt, das die Sicherheit und Effizienz von maschinellem Lernen in kritischen Anwendungen verbessern soll.

Die Technische Universität Ilmenau hat sich einem bedeutenden Forschungsprojekt angeschlossen, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert wird. Ziel ist es, maschinelles Lernen in sicherheitskritischen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen und Energiesystemen sicherer und effizienter zu gestalten. Die Initiative wird von der Leibniz Universität Hannover koordiniert und erhält eine Förderung von knapp 3,5 Millionen Euro, wovon 486.400 Euro der TU Ilmenau zugutekommen.

Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bestandteil der Künstlichen Intelligenz und spielt eine entscheidende Rolle in der Robotik und Energietechnik. Doch gerade in sicherheitskritischen Bereichen stoßen herkömmliche Systeme an ihre Grenzen. Die DFG-Forschungsgruppe „Aktives Lernen für dynamische Systeme und Regelung – Dateninformativität, Unsicherheiten und Garantien (ALeSCo)“ hat sich zum Ziel gesetzt, neue Ansätze des aktiven Lernens zu entwickeln, die den Lernprozess kontinuierlich beeinflussen.

Professor Karl Worthmann, Leiter des Fachgebiets Optimization-based Control an der TU Ilmenau, ist maßgeblich an diesem Projekt beteiligt. Er fokussiert sich darauf, maschinelles Lernen mit mathematischer Präzision zu verbinden, um die Regelgüte komplexer Systeme zu garantieren. Worthmann ist überzeugt, dass innovative Ansätze des aktiven Lernens die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in dynamischen Systemen nicht nur sicherer, sondern auch leistungsfähiger machen werden.

Die Herausforderungen, denen sich die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler stellen, sind vielfältig. Insbesondere die Frage, welche Daten wann und wie gelernt werden müssen, steht im Mittelpunkt. Durch die Analyse des Informationsgehalts vorhandener Daten sollen verifizierbare Garantien über die Leistungsfähigkeit der Systeme abgeleitet werden.

Die Bedeutung dieses Projekts liegt nicht nur in der theoretischen Fundierung von aktivem Lernen, sondern auch in der praktischen Anwendung. Gerade in Bereichen wie der Robotik und den Energiesystemen, wo die Sicherheit von höchster Priorität ist, könnten die Ergebnisse dieser Forschung wegweisend sein. Die TU Ilmenau leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz.

Insgesamt zeigt dieses Projekt, wie wichtig die interdisziplinäre Zusammenarbeit in der Forschung ist. Durch die Kombination von Mathematik, Informatik und Ingenieurwissenschaften sollen neue Wege gefunden werden, um die Herausforderungen der modernen Technologie zu meistern. Die Ergebnisse könnten weitreichende Auswirkungen auf die Industrie haben und neue Standards für die Sicherheit und Effizienz von KI-Systemen setzen.

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