Feindliche Angriffe auf Vorhersagemodelle des Maschinellen Lernens, zum Beispiel beim autonomen Fahren, könnten zu großem (Personen-)Schaden führen. Mit Hilfe von Abwehrmechanismen können ML-Modelle geschützt und ihre Robustheit gegenüber Angriffen erhöht werden.
Bei der Anwendung von ML-Lösungen im operativen Betrieb stehen Anwender vor diversen technischen und organisatorischen Herausforderungen. MLOps beschreibt einen ganzheitlichen Prozessansatz, der diese Herausforderungen mit geeigneten Methoden und Werkzeugen löst.
Finanzdokumente enthalten sensible Informationen, die die Nutzung und Verarbeitung der Daten nur für autorisierte Personen zulässt. Das Anonymizer-Tool schwärzt diese Informationen durch natürliche Sprachverarbeitungs- und Deep Learning-Techniken sowie einer regelbasierten Nachbearbeitung.
Die Lokalisierung von autonom fahrenden Robotern ist essentiell für ihre Navigation im Raum. ML2R-Wissenschaftler*innen entwickelten eine Methode, welche es Robotern ohne Vorwissen und mittels Bodenkamera ermöglicht, ihre räumliche Position zu bestimmen.
Die aktuelle Corona-Pandemie stellt die Gesundheitsämter in Deutschland vor große Herausforderungen. In einer Studie mit dem Gesundheitsamt Köln konnten Wissenschaftler*innen mittels Datenanalysetechniken das Infektionsgeschehen nachvollziehen und Ansteckungsmuster erkennen.
Edge Deployment ermöglicht die sichere und ressourcenschonende Verarbeitung großer Datenströme in Echtzeit sowie ein dezentrales Datenmanagement und Training im Maschinellen Lernen. KI-basierte Anwendungen können so in die Produktion gebracht werden.
Sicherheitskritische Systeme, wie beispielsweise selbstfahrende Autos, stellen neue, hohe Anforderungen an KI-Modelle. Vielerorts wird hierzu an Lösungsansätzen geforscht, ein umfassender Überblick wurde jetzt durch ein Übersichtspapier des Konsortiums „KI-Absicherung“ geschaffen.
Künstliche Intelligenz ist im medizinischen Kontext nicht wegzudenken. Gerade während einer globalen Pandemie können die Digitalisierung und Verschlankung von Prozessen im Gesundheitswesen dabei unterstützen, wertvolle Ressourcen zu sparen und Überlastungen abzufedern.
Informationen in Urteilstexten liegen unstrukturiert und in großen Mengen vor. Methoden der intelligenten Informationsextraktion, logische Regeln sowie Expertenwissen können bei ihrer Analyse unterstützen und tragen zur transparenteren Strafzumessung in Deutschland bei.
Gammastrahlung gibt Hinweise auf Vorgänge im Weltall. Erstmalig ist es einem interdisziplinären Forscherteam der Informatik und Astrophysik an der TU Dortmund gelungen, die Analyse von Gammastrahlung in Echtzeit am Teleskop durchzuführen.
Um in umfangreichen Textsammlungen eine zielgerichtete Suche zu ermöglichen, ist eine Vergabe von Stichworten üblich. Wir beschreiben Methoden, wie man kurze Texte vollautomatisch mit inhaltsbezogenen Stichworten versehen kann.
