Artificial Intelligence (AI) bzw. Künstliche Intelligenz (KI) im Engineering richtig anwenden
KI-Engineering hat zum Ziel, Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), vergleichbar dem klassischen Engineering, ingenieursmäßig nutzbar zu machen. KI-Engineering ist eine junge Disziplin, die KI-Grundlagenforschung und Ingenieurswissenschaften verbindet. Neben der Vorhersehbarkeit von KI-Verhalten und KI-Entscheidungen geht es bei KI-Engineering auch um die Sicherheit KI-basierter Systeme. Es wird ein Standard-Vorgehensmodell für KI-Engineering entwickelt, das die Erklärbarkeit von Entscheidungen, aber auch die Einbindung von Vor- und Expertenwissen in datengetriebene Lösungen unterstützt.
Es geht vor allem darum, KI für Ingenieure beherrschbar zu machen. Ziel ist, KI- und ML-Methoden für typische Anforderungen sozio-technischer Systeme bzw. für typische Vorgehensweisen von Ingenieuren nutzbar zu machen, auch in sicherheitskritischen Anwendungen.
KI-Engineering etabliert sich als eine neue Disziplin, welche die Informatik sowie datenbasierte Modellbildung und Optimierung mit dem Systems Engineering und klassischen Ingenieurdisziplinen verbindet.
So gibt es z.B. ein neues Kompetenzzentrum für KI-Engineering (CC-KING) am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB (https://www.iosb.fraunhofer.de/) oder Projekte zur Absicherung von KI-basierten Systemen im Innovationszentrum der IABG (https://www.iabg.de/safeai) oder einen neuen Studiengang in AI-Engineering an der Hochschule Magdeburg-Stendal (https://www.ai-engineering.ovgu.de/).