KI für Ingenieure beherrschbar machen
Am Kompetenzzentrum für KI-Engineering wollen Karlsruher Forscher Ingenieuren beim Einsatz von künstlicher Intelligenz helfen. Es geht darum, auch bei KI das Verhalten von Systemen planbar und Entscheidungen nachvollziehbar zu machen.

Foto: panthermedia.net/ RType
Klassisches Engineering zeichnet sich durch Planbarkeit aus: Entwickler wissen schon in der Entwurfsphase, wie sich die einzelnen Komponenten und damit auch das Gesamtsystem später einmal verhalten werden. Systeme mit Bestandteilen künstlicher Intelligenz (KI) oder des maschinellen Lernens (ML) sind nicht so vorhersehbar; datengetrieben entwickeln sie sich während ihrer Laufzeit weiter und entfalten erst im Betrieb ihre finale Funktionalität.
Für die sichere Beherrschung von Ausnahmesituationen ist dies eine große Herausforderung – und auch der wirtschaftliche Nutzen ist vorab kaum bezifferbar. Ohne die Kalkulierbarkeit des klassischen Engineering gestaltet sich der Einsatz intelligenter Systeme für Unternehmen deshalb schwierig.
Mit der Unvorhersehbarkeit umgehen
Das „Kompetenzzentrum für KI-Engineering“ (CC-King) vereint die informationstechnische und ingenieurwissenschaftliche Kompetenz des Standorts Karlsruhe, um den KI-Einsatz in der Praxis entscheidend zu erleichtern: Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB), das FZI Forschungszentrum Informatik und das KIT forschen in engem Kontakt mit Unternehmen an grundlegenden Fragen, praxistauglichen Methoden und konkreten Anwendungsproblemen.
Die (Un-)Vorhersehbarkeit des Verhaltens lernender Systeme ist ein zentrales Thema des KI-Engineering. „KI-Engineering hat zum Ziel, KI und ML ingenieurmäßig nutzbar zu machen, vergleichbar dem klassischen Engineering“, erklärt sagt Jürgen Beyerer, wissenschaftlicher Direktor des Kompetenzzentrums. Es handele sich dabei um eine ganz junge Disziplin, die die Brücke zwischen der KI-Grundlagenforschung und den Ingenieurwissenschaften schlage.
Neben der Vorhersehbarkeit stünden, so Beyerer, dabei auch die Sicherheit KI-basierter Systeme, die Erklärbarkeit von Entscheidungen und die Einbindung von Vor- und Expertenwissen in datengetriebene Ansätze im Fokus der Forschenden. Ziel sei, ein Standard-Vorgehensmodell für KI-Engineering zu entwickeln, das KI-Technologien auch für große und heterogene Teams zielsicher einsetzbar macht.
KI-Engineering als Alleinstellungsmerkmal
Mit dem „Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg“ und der gerade entstehenden Karlsruher Forschungsfabrik gebe es zudem in Karlsruhe die passenden Reallabore für die Anwendungsfelder Mobilität und industrielle Produktion. Beyerer: „Unter diesen Bedingungen könnte KI-Engineering zum Alleinstellungsmerkmal deutscher KI werden.“
Das CC-King soll insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) die beherrschbare Nutzung von KI-Komponenten ermöglichen. „Auch hochinnovativen Mittelständlern mangelt es oft an KI-Kompetenz. Diese Lücke lässt sich schwer schließen, weil KI-Experten rar und zudem mit den typischen Anwendungsdomänen in der Regel nicht vertraut sind“, so Beyerer. Deshalb biete CC-King Unternehmen konkrete Unterstützung an – u. a. in Form von sogenannten QuickChecks. Eine Beratungsstelle und ein Lernlabor für die Schulung von Unternehmensmitarbeitern sind in Aufbau.