Maschinelle Lernverfahren (ML), als Kernbestandteil der KI, halten verstärkt Einzug in die Qualitätsprüfung. Im Unterschied zu klassischer Software sind ML-Modelle durch Daten spezifiziert und werden automatisiert erzeugt, weshalb klassische Methoden zur Qualifizierung bzw. Fähigkeitsbewertung zu kurz greifen. Im Projekt AIQualify wird deshalb ein Framework zur Qualifizierung KI-basierter Qualitätsprüfungssyteme erarbeitet, welches die etablierten Entwicklungsschritte von ML-Modellen berücksichtigt. Dieser Vortrag gibt Einblicke in die Zielsetzung von AIQualify, gegenwärtige Projektergebnisse und industrienahe Anwendungsfälle.
Format
Vortrag
Dauer
60 min.
Moderator
Prof. Dr. Marco Huber - ist seit Oktober 2018 Inhaber der Professur für kognitive Produktionssysteme an der Universität Stuttgart. Zugleich ist er wissenschaftlicher Direktor für Digitalisierung und KI am Fraunhofer IPA in Stuttgart. Seine Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf die Themen maschinelles Lernen, zuverlässige Künstliche Intelligenz, Bildverarbeitung und Robotik im Fertigungsumfeld.