ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications

Das automatische und adaptive Lernen (AutoML) beschäftigt sich mit der Automatisierung des KI Prozesses und von besonders arbeitsintensiven, manuellen Aufgaben, die im Regelfall von Experten durchgeführt werden. So wird das Maschinelle Lernen zugänglicher und effizienter. AutoML deckt einen großen Bereich ab, der bei der Automatisierung der Merkmalserkennung und -auswahl für gegebene Datensätze sowie der Modellsuche und -optimierung beginnt, über deren automatisierte Bewertung reicht und bis hin zur adaptiven Anpassung der Modelle durch Trainingsdaten und Systemfeedback geht.  

Sequenzbasiertes Lernen beschäftigt sich mit zeitlichen und kausalen Zusammenhängen in Daten wie sie z. B. in der Sprachverarbeitung, Ereignisverarbeitung, Biosequenzanalyse oder auch in Multimediadaten auftreten. Dabei wird aus beobachteten Ereignissen der aktuelle Systemzustand erkannt und zukünftige Zustände vorhergesagt, was sowohl möglich ist, wenn nur die Reihenfolge ihres Auftretens bekannt ist, als auch dann, wenn sie genaue Zeitstempel tragen.

Als erfahrungsbasiertes Lernen bezeichnet man Methoden, die es einem System erlauben, sich selbst zu optimieren, indem es mit der Umwelt interagiert und deren Feedback auswertet, oder sich an veränderliche Umweltbedingungen dynamisch anpasst. Hierzu zählen die automatisierte Erzeugung von Modellen zur Bewertung und Optimierung von Geschäftsprozessen, Transportabläufen oder auch Robotersteuerungen in der industriellen Fertigung. 

Die bahnbrechenden Erfolge der KI bei Aufgaben wie Spracherkennung, Objekterkennung oder maschineller Übersetzung sind u.a. auf die Verfügbarkeit von enorm großen, annotierten Datensätzen zurückzuführen. Allerdings ist diese in vielen realen Szenarien, besonders im Industrieumfeld, begrenzt. Daher erforschen wir das Lernen mit wenigen annotierten Daten im Kontext von Techniken des unüberwachten, semi-überwachten- und des Transfer-Lernens.

Das digitale Datenvolumen (sog. »Big Data«) wächst seit einigen Jahren ungebremst. Bei der Wissensgenerierung müssen die erzielten Ergebnisse und Vorhersagen den Anwendern in geeigneter Weise plausibel und transparent gemacht werden. Dieser Aspekt wird im ADA Lovelace Center unter dem Stichwort erklärbares Lernen erforscht, und sorgt dafür, die Akzeptanz der künstlichen Intelligenz bei Anwendern in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft zu erhöhen.

Prozessbewusstes Lernen stellt das Bindeglied zwischen der Modellierung und Analyse von Prozessen und dem Data Mining dar. Im Fokus steht dabei die Prozesserkennung, Konformitätsprüfung und Prozessverbesserung auf Daten in Form von Ereignisprotokollen. Sie dient dem Vergleich von Soll- und Ist-Zuständen, z.B. bei Geschäftsprozessen in Form von Workflow-Management-Systemen (WMS) oder Enterprise-Resource-Planning-Systemen (ERP).

Die mathematische Optimierung ist unverzichtbarer Bestandteil der modellbasierten Entscheidungsunterstützung, indem sie Planungslösungen in so unterschiedlichen Bereichen wie der Logistik, Energiesystemen, Mobilität, im Finanzwesen und für Gebäudeinfrastrukturen liefert, um nur wenige Beispiele zu nennen. Die umfangreiche bestehende Expertise wird in mehrere aussichtsreiche Richtungen, namentlich der Echtzeitplanung und -steuerung weiterentwickelt.

Die Aufgabe der Semantik ist es, Daten und Datenstrukturen formal definiert, standardisiert, inhaltlich widerspruchsfrei und eindeutig zu beschreiben. So müssen bei Industrie 4.0 verschiedenste Entitäten (wie Sensoren, Produkte, Maschinen oder Transportsysteme) in der Lage sein, deren Eigenschaften, Fähigkeiten oder Zustände anderer Entitäten in der Wertschöpfungskette zu interpretieren.

Few Data Learning beschäftigt sich mit der Aufbereitung und Vervollständigung von Daten sowie der Erzeugung einer ausreichenden Menge an Datensätzen, z. B. KI-Anwendungen auf Materialstammdaten in der Industrie. Das umfasst die Aufbereitung fehlerhafter Datensätze und den Einsatz von Simulationstechniken um fehlende Daten zu erzeugen.