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Angewandte KI-Forschung seit Jahrzehnten

Informieren Sie sich hier über unsere Forschungsschwerpunkte im Bereich Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungsbereiche in der Wirtschaft oder schauen Sie sich Vorträge und Interviews unserer KI-Expert*innen an. Sie steigen gerade in das Thema ein? Unser Glossar mit den wichtigsten Begriffen rund um Künstliche Intelligenz bietet Ihnen eine erste Orientierung.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist eines der wichtigsten digitalen Zukunftsthemen und weckt schon seit einigen Jahren großes Interesse in Wissenschaft, Wirtschaft und Medien. Längst hat sich Künstliche Intelligenz dabei zu einer Alltagstechnologie entwickelt: Wir können mit unseren Smartphones sprechen, die ersten selbstfahrenden Autos sind bereits auf den Straßen unterwegs und Logistikunternehmen haben autonom fliegende Drohnen im Einsatz.

Am Fraunhofer IAIS erforschen und entwickeln wir bereits seit Jahrzehnten intelligente Lösungen und evaluieren ihre Chancen und Herausforderungen für Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Unsere Wissenschaftler*innen mit ihrer tiefgehenden Expertise sind gefragte Partner*innen für Unternehmen, um Künstliche Intelligenz in der Praxis einzusetzen. Wir sind Teil eines starken Kooperations-Netzwerks mit regionalen und internationalen Partnern wie Hochschulen, Start-Ups und Unternehmen oder anderen Fraunhofer-Instituten.

Basierend auf unseren Forschungserkenntnissen und unserer Erfahrung entwickeln wir KI-Lösungen, die Industrie, Finanzwirtschaft, Logistik und Verkehr, Gesundheitswirtschaft, Handel, öffentliche Verwaltung sowie Medien und viele Bereiche mehr unterstützen und voranbringen. Dabei arbeiten wir Hand in Hand mit unseren Kunden und passen unsere KI-Lösungen auf deren individuelle Anforderungen an.

Forschung

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Unser Grundverständnis: Vertrauenswürdige KI

Wir möchten das Vertrauen der Menschen in Künstliche Intelligenz stärken. Und um Vertrauen herzustellen, muss eine KI-Anwendung überprüfbar so konstruiert werden, dass sie sicher und zuverlässig funktioniert sowie Datensouveränität gewährleistet. Diesem Grundsatz folgen wir beim Entwickeln jeder neuen KI-Lösung.

Wir helfen Unternehmen, KI-Risiken zu identifizieren, zu bewerten und ihre KI-Systeme abzusichern. Wir engagieren uns in der Entwicklung von prüfbaren Standards und Normen sowie einer KI-Zertifizierung »made in Germany« – gemeinsam mit einem starken Partnernetzwerk.

Unser Schwerpunkt: Hybride KI

Wenn Maschinen KI-gestützt oder sogar autonom in Fabrikhallen, Krankenhäusern und im Haushalt eingesetzt werden, müssen sie – wie der Mensch – in der Lage sein, nicht nur aufgrund vorab trainierter Modelle auf Basis großer Datenmengen zu agieren, sondern gleichzeitig menschliche Beobachtung und Erfahrung einzubeziehen, auf dieser Basis zu lernen und den Kontext zu verstehen.  

Unsere KI-Forschung zeichnet sich deshalb besonders durch »hybride KI-Lösungen« aus: Hier kombinieren wir Welt- bzw. Expert*innenwissen mit datenbasierten Ansätzen, welche mit Methoden des Maschinellen Lernens statistische Zusammenhänge analysieren. So kann die menschliche Fähigkeit nachgebildet werden, Bedeutungen aus dem Kontext heraus zu verstehen. Zudem ist die Herangehensweise einer hybriden KI für den Menschen häufig besser nachvollziehbar und deshalb besonders für die Mensch-Maschine-Interaktion geeignet.

Unsere Zukunftsvision: KI auf Quantencomputern

Quantencomputer haben das Potenzial, Informationen schneller zu verarbeiten und komplexere Probleme zu bewältigen als klassische digitale Computer. Auch bisher nahezu unlösbare Anwendungsfälle der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens lassen sich so durch Quantencomputer realisieren. Vor allem Simulationen und die Lösung von Optimierungsproblemen sind vielversprechende Anwendungsgebiete. Mithilfe von Simulationen lassen sich etwa die Eigenschaften von Molekülen und Materialien vorhersagen. Optimierungsprobleme stellen sich zum Beispiel in der Logistik, wenn es darum geht, den optimalen Verkehrsfluss zu ermitteln, um Straßen zu entlasten.

Am Fraunhofer IAIS forschen wir bereits seit mehreren Jahren an den Potenzialen des Quantencomputings für das Maschinelle Lernen.

Aktuelle Forschungsprojekte

Entdecken Sie hier ausgewählte Forschungsprojekte des Fraunhofer IAIS rund um Künstliche Intelligenz. Eine Übersicht über alle KI-Projekte der Fraunhofer-Gesellschaft finden Sie auf der KI-Projektlandkarte der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz.

 

Vertrauen schaffen in Künstliche Intelligenz

KI-Zertifizierung

Im Rahmen einer strategischen Kooperation entwickeln Expert*innen des Bundesamtes für Sicherheit in der Informationstechnik BSI und des Fraunhofer IAIS Prüfverfahren für KI-Systeme. Ziel der Kooperation ist es, technische Produkt- und Prozessprüfungen von KI-Systemen in der Wirtschaft zu etablieren und die Entwicklung einer KI-Zertifizierung »made in Germany« voranzubringen.

 

Sprachassistenten »Made in Germany«

SPEAKER

Das Projekt zielt darauf ab, eine deutsche Sprachassistenzplattform basierend auf Künstlicher Intelligenz zu erschaffen, die eine neue Qualität in der Mensch-Maschine-Kommunikation ermöglicht und dabei die europäischen Standards zu Datenhoheit und -sicherheit einhält.

SPEAKER wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie BMWi gefördert. Das Fraunhofer IIS und IAIS leiten das Projekt.

 

Künstliche Intelligenz für Europa

AI4EU

AI4EU fördert den Austausch von KI-Expertise, -Wissen und -Tools in Europa. Das Projekt will die öffentlichen und privaten Investitionen in KI-Technologien erhöhen, den Zugang zu Daten und Entwicklungswerkzeugen erleichtern sowie zukünftige Expert*innen aus allen Wirtschaftssektoren aus- und weiterbilden. Zudem liefert es ethische Leitlinien für die KI-Entwicklung der nächsten Jahrzehnte.

 

Digitales Patient*innenmodell

MED²ICIN

Per Klick zur richtigen Prävention, Diagnose und Therapie: Das ist die Vision des Leitprojekts »MED²ICIN«. Ziel ist die Entwicklung eines digitalen Patient*innenmodells um die Gesundheitsbranche von Grund auf zu revolutionieren. Digitale Innovationen in die gesamte Behandlungskette einzubinden, verbessert nicht nur die Patientenversorgung, sondern macht eine gezielte und wirksame Behandlung effizienter und damit kostengünstiger.

 

Wie autonomes Fahren sicherer wird

KI-Absicherung

In autonomen Fahrzeugen werden Aufgaben wie z.B. die Umfelderkennung von einer KI übernommen. Solche auf Maschinellem Lernen beruhenden KI-Funktionsmodule entwickeln sich zu einer Schlüsseltechnologie. Für den Einsatz im Straßenverkehr muss die Sicherheit der KI und damit aller Verkehrsteilnehmenden nachweisbar sein. Das Projekt hat zum Ziel, einen Industriekonsens zur Absicherung von KI-Funktionsmodulen zu schaffen.

 

Smart Farming für Europa

ATLAS

Interoperabilität von Landmaschinen, Sensoren und Datenanalysediensten: Unter der Leitung des Fraunhofer IAIS arbeiten in dem von der EU geförderten Projekt »Agricultural Interoperability Analysis System (ATLAS)« 30 Partner aus acht europäischen Ländern daran, eine Plattform zu entwickeln, mit der die Zukunft der Landwirtschaft ressourcenschonend gestaltet werden kann und die dem Landwirt absolute Datenhoheit garantiert.

Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft

Glossar
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Sprache und Text

Künstliche Intelligenz versteht gesprochene oder geschriebene Inhalte: Unsere KI-Lösungen werten zum Beispiel juristische oder medizinische Texte aus und erschließen deren Inhalte. Dabei decken unsere Software-Lösungen zur automatisierten Dokumenten- und Textanalyse den gesamten Prozess ab – vom Entziffern eines digitalisierten Papierdokuments mit Optical Character Recognition (OCR) bis hin zur Auswertung im Kontext.   

Unsere Dialogsysteme nach europäischen Datenschutzstandards können z. B. im Auto, in Industrieanwendungen, in der Notfallmedizin oder im Finanzwesen und Controlling dafür eingesetzt werden, schnell wichtige Informationen zur Verfügung zu stellen.

Bild und Video

Künstliche Intelligenz erkennt Inhalte von Bildern und analysiert audiovisuelle Medien: Die Aufbereitung und Analyse von Bild und Video erleichtert zum Beispiel die Durchsuchbarkeit von großen Medienarchiven, indem Metadaten bereitgestellt werden und verschiedene Mining-Services die Beiträge durchforsten. Andere KI-Lösungen unterstützen zum Beispiel die industrielle Qualitätskontrolle durch automatische Schadenserkennung – etwa an Autoteilen oder anderen Werkstücken.

Industriedaten

Künstliche Intelligenz wertet Daten aus, die in Produktionswerken und Industrieprozessen anfallen. Die Auswertung entsprechender Sensordaten und ihre Aufbereitung ist ein essenzieller Faktor auf dem Weg zur Industrie 4.0. Mit unseren KI-Lösungen können Sie zum Beispiel Produktionsprozesse intelligent gestalten oder Ihre Versuchsplanung in Forschung und Entwicklung optimieren.

Aus- und Weiterbildung

Unsere renommierten Data-Science-Schulungen bieten den perfekten Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz. Auch spezifische Weiterbildungen zu Themen wie Deep Learning, Trustworthy AI und viele mehr sind möglich. Viele Schulungen können Sie mit einem Zertifikat abschließen.

Glossar

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  • In der Informatik ist ein Algorithmus eine genaue Berechnungsvorschrift zur Lösung einer Aufgabe. Ein Lernalgorithmus (oder selbstlernender Algorithmus) ist ein Algorithmus, der Beispieldaten (Lerndaten oder Trainingsdaten) erhält und ein Modell für die gesehenen Daten berechnet, das auf neue Beispieldaten angewendet werden kann.

  • Data Science ist ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld, das sich mit Methoden, Prozessen und Algorithmen zur Extraktion von Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten beschäftigt. Im Berufsfeld von Data Scientists sind Kenntnisse aus den Bereichen Mathematik, Betriebswirtschaftslehre, Informatik und Statistik erforderlich. Data Scientists identifizieren und analysieren verfügbare Datenressourcen, eruieren Bedarfe und entwickeln Konzepte, um die Daten gewinnbringend zu nutzen.

    Das Fraunhofer IAIS bietet Data-Scientist-Schulungen an.

  • Künstliche Intelligenz (engl. Artificial Intelligence) ist ein Teilgebiet der Informatik, und befasst sich damit, wie ein Computer intelligentes, menschliches Verhalten nachahmen kann. Dabei ist weder festgelegt, was »intelligent« bedeutet, noch welche Technik zum Einsatz kommt. Eine der Grundlagen der modernen Künstlichen Intelligenz ist das Maschinelle Lernen. In Fachkreisen wird zwischen Starker KI und Schwacher KI unterschieden.

  • Schwache KI setzt KI-Methoden zur Lösung eng umrissener Aufgaben um. Während sie in einzelnen Bereichen, wie z.B. der Bildanalyse, menschliche Fähigkeiten bereits übertreffen kann, erreicht Schwache KI bei weiter gefassten Aufgaben im größeren Kontext oder bei Aufgaben, die Weltwissen erfordern, bei weitem nicht das gleiche Niveau. Alle derzeitigen KI-Lösungen sind Beispiele Schwacher KI und haben einen begrenzten Horizont: Eine Künstliche Intelligenz, die Bilder erkennen kann, kann nicht zwangsläufig auch Schach spielen.

  • Starke KI steht für die Vision, mit KI-Techniken menschliche Intelligenz in vollem Umfang und außerhalb einzelner, eng definierter Handlungsfelder nachzubilden. Starke KI findet man bisher nur in Science Fiction. Seit Künstliche Intelligenz in den 1950er Jahren entstand, gab es Prognosen, dass eine Starke KI in wenigen Jahrzehnten realisierbar wird.

  • Hybride KI kombiniert datenbasiertes Maschinelles Lernen, Welt- bzw. Expert*innenwissen und logisches Schlussfolgern. Wissen und die jeweiligen Schlussfolgerungen werden direkt in den Lernprozess eingebracht, um beispielsweise die menschliche Fähigkeit nachzubilden, Bedeutungen aus dem Kontext heraus korrekt zu verstehen und das KI-System insgesamt robuster auszugestalten.

  • Nur vertrauenswürdige KI-Anwendungen garantieren IT-Sicherheit, Kontrolle, Rechtssicherheit, Verantwortlichkeit und Transparenz. Aus diesem Grund werden unternehmensintern, auf gesellschaftlicher und politischer Ebene Leitlinien für eine ethische Gestaltung von Künstlicher Intelligenz erarbeitet. Diese fokussieren beispielsweise die Dimensionen Ethik und Recht, Fairness, Autonomie und Kontrolle, Transparenz, Verlässlichkeit, Sicherheit und Privatsphäre.

  • Maschinelles Lernen (engl. Machine Learning) bezweckt die Generierung von »Wissen« aus »Erfahrung«, indem Lernalgorithmen aus Beispielen ein komplexes Modell entwickeln. Das Modell, und damit die automatisch erworbene Wissensrepräsentation, kann anschließend auf neue, potenziell unbekannte Daten derselben Art angewendet werden. Immer wenn Prozesse zu kompliziert sind, um sie analytisch zu beschreiben, aber genügend viele Beispieldaten – etwa Sensordaten, Bilder oder Texte – verfügbar sind, bietet sich Maschinelles Lernen an. Mit den gelernten Modellen können Vorhersagen getroffen oder Empfehlungen und Entscheidungen generiert werden – ganz ohne im Vorhinein festgelegte Regeln oder Berechnungsvorschriften.

    »Machine Learning« ist eine der Kernkompetenzen am Fraunhofer IAIS. 

  • Informed Machine Learning beschreibt den Ansatz, die Berechnungen eines ML-Modells durch Nutzung von Weltwissen oder gut verstandenen Komponenten transparent zu gestalten, sodass die durch das Modell getroffenen Entscheidungen besser von Menschen nachvollzogen werden können. Wichtig ist diese Nachvollziehbarkeit etwa, wenn Systeme der Künstlichen Intelligenz in der Medizin eingesetzt werden.

    Durch Informed Machine Learning soll eine sogenannte Black Box (in die der Mensch im übertragenen Sinne nicht hineinsehen kann) vermieden werden.

  • Künstliche neuronale Netze sind Modelle des Maschinellen Lernens, deren Vorbild die natürlichen neuronalen Netze des Gehirns sind. Sie bestehen aus vielen in Software realisierten Schichten von vernetzten Berechnungseinheiten, die als künstliche Neuronen bezeichnet werden. Mithilfe von Beispielen verändert ein Lernalgorithmus die Vernetzung zwischen den Neuronen solange, bis das neuronale Netz gute Ergebnisse liefert. Die Anzahl der Neuronen, Schichten und ihre Verknüpfung untereinander wirkt sich maßgeblich auf die Lösungskompetenz des Modells aus.

  • Deep Learning bzw. tiefes Lernen beschreibt die Umsetzung eines maschinellen Lernverfahrens in Form eines künstlichen neuronalen Netzes mit mehreren bis sehr vielen Schichten, die aus einer Vielzahl künstlicher Neuronen zusammengesetzt sind. Die Erzeugung der für das Lernen relevanten Merkmale erfolgt selbstständig. Tiefes Lernen ist verantwortlich für die Erfolge in der Sprach- und Text-, Bild- und Videoverarbeitung.

    Entscheidend ist, dass Deep Learning insbesondere dann gut funktioniert, wenn besonders große Datenmengen – Big Data – zum Training neuronaler Netze verfügbar sind. Dank seiner langjährigen Erfahrung mit Neurocomputing und Big-Data-Analytics-Lösungen gehört das Fraunhofer IAIS in Deutschland zu den Vorreitern in der Entwicklung von Deep-Learning-Ansätzen für die Industrie.

  • Quantencomputer basieren ihre elementaren Rechenschritte auf quantenmechanische Zustände – sogenannte Qubits – anstelle der binären Zustände (Bits) in klassischen digitalen Computern. Qubits werden anhand quantenmechanischer Prinzipien verarbeitet, wodurch für manche Anwendungen ein enormer Geschwindigkeitsvorteil erwartet wird. Durch die neuen Rechnerarchitekturen sind auch Potenziale bezogen auf Maschinelles Lernen und somit die Künstliche Intelligenz erkennbar.

    Erfahren Sie mehr zum Thema Quantencomputing am Fraunhofer IAIS.