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CENTER FOR
SCALABLE DATA ANALYTICS
AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Überblick

Das seit 2014 bestehende nationale Kompetenzzentrum für Big Data, ScaDS Dresden/Leipzig, wird zu einem der deutschen Zentren für Künstliche Intelligenz (KI) ausgebaut, das im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung gefördert wird. Dieses erweiterte Zentrum trägt den Namen ScaDS.AI (Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence) Dresden/Leipzig. Das Vorhaben wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert und soll durch den Freistaat Sachsen mit der Einrichtung mehrerer neuer KI-Professuren an beiden Standorten weiter verstärkt werden. In der Grundlagenforschung zu KI-Methoden strebt das Zentrum an, die Lücke zwischen der effizienten Nutzung von Massendaten, fortschrittlichen KI-Methoden und der Verwaltung von Wissen zu schließen. Neben neuen Methoden des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz stehen darüber hinaus auch Forschungsthemen zu Vertrauen, Schutz der Privatsphäre, Transparenz, Minderheitenschutz und Rückverfolgbarkeit von KI-getriebenen Entscheidungen im Mittelpunkt.

Motivation

Im Gegensatz zum klassischen maschinellen Lernen will die künstliche Intelligenz (KI) Probleme lösen, Muster identifizieren, mit den Nutzern interagieren und in der Lage sein, zu erkennen und zu verstehen. Um dies zu erreichen, benötigt die KI Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten und formalisiertem Wissen. Mit der Kombination aus Forschung zur Wissensakquisition, dessen Repräsentation sowie der Grundlagenforschung zu KI-Methoden wird das Konsortium in den nächsten drei Jahren und darüber hinaus bedeutende Fortschritte bei wissensbasierten Methoden der künstlichen Intelligenz erzielen. Zusätzlich müssen KI-Methoden systematisch in wissenschaftliche Analyse-Workflows eingebunden werden, die den Forschungsfortschritt in vielen anderen Forschungsbereichen beschleunigen können. Die Datenanalyse erfordert zunehmend hochinteraktive und iterative, datengesteuerte Workflows, die Zwischenergebnisse überprüfen und die Analyse in einem geschlossenen Regelkreis anpassen. Dies erfolgte in der Vergangenheit nicht gerichtet, sondern häufig in einem ständigen Interaktionsprozess mit dem Nutzer durch Anwenden von „Trial-and-Error“ Methoden (also schlichtem Ausprobieren), welches nicht mehr zeitgemäß ist.

Im Geschäftsleben muss die KI in die Entwicklung von Produktdesigns, Dienstleistungen und Geschäftsmodellen eingebunden werden. Hier ein großer Bedarf an Vertrauen, Transparenz und Rückverfolgbarkeit von KI-getriebenen Entscheidungen und Prozessen. Schließlich ist die Wahrung des Rechts auf Privatsphäre und die informationelle Selbstbestimmung der Bürger noch immer ein weitgehend ungelöstes Thema.

Ziele/Aufbau

Um die KI-Entwicklung und deren weitere Verbesserung zu fördern wird ScaDS.AI Forschungsarbeiten zu mehreren wichtigen Themen starten und will die Lücke zwischen der effizienten Nutzung von Massendaten, fortschrittlichen KI-Methoden und der Wissensdarstellung schließen:

  1. ScaDS.AI untersucht wichtige Grundlagen für die Bereitstellung hochwertiger Daten aus mehreren Quellen mit Hilfe des maschinellen Lernens. Dabei geht es darum, Daten mit Hintergrundwissen anzureichern, um große, zuverlässige Wissensbasen aufzubauen, die für die Entwicklung zuverlässiger Modelle der künstlichen Intelligenz entscheidend sind.
  2. ScaDS.AI beabsichtigt, seine Forschung auf Graph-basierte Datenrepräsentationen zu konzentrieren, um KI-Methoden aufzubauen, die stark auf kontextabhängigen Informationen basieren. Damit werden die Voraussetzungen für eine fortgeschrittene Datenanalyse und ein wissensbasiertes maschinelles Lernen geschaffen.
  3. ScaDS.AI intensiviert die Forschung im Bereich des maschinellen Lernens für dynamische und zeitliche Graphdaten. Dies ist ein wichtiges, aber noch wenig untersuchtes Forschungsgebiet, welches auf einer starken Expertise im Bereich der groß angelegten verteilten Graphanalyse basiert.
  4. Die iterative Entwicklung von KI-Methoden und der menschlichen Interaktion durch eine dialogorientierte KI wird vorangetrieben.
  5. Um die Grundlagen der KI weiter zu verbessern, planen wir die Erforschung neuartiger neuroinspirierter Informationsverarbeitungsmethoden, die signifikante Verbesserungen des aktuellen Standes der Technik versprechen.
  6. Die Forschung an flexiblen datengesteuerten KI-Workflows wird intensiviert, insbesondere für das groß angelegte maschinelle Lernen auf großen Computerinfrastrukturen. In diesem Zusammenhang werden Verfahren für den schnellen Zugriff auf adäquate Rechenumgebungen zur groß angelegten Datenanalyse und zum maschinellen Lernen entwickelt.
  7. Vertrauen und die Erklärbarkeit von maschinellem Lernen und KI stehen bei ScaDS.AI an oberster Stelle. Dies wird ermöglicht durch eine starke Expertise in argumentationsbasierten Systemen. Dazu gehören auch die Fokussierung auf soziale Aspekte sowie Maßnahmen zur Vermeidung von Verzerrungen beim maschinellen Lernen.
  8. ScaDS.AI untersucht die umfassende Wahrung der Privatsphäre beim maschinellen Lernen, um sogar die Analyse personenbezogener Informationen unter Wahrung der Rechte der Datenbesitzer zu ermöglichen.

Zusätzlich zu diesen Forschungsbereichen untersucht ScaDS.AI Dresden/Leipzig die Herausforderungen der Anwendung von KI in vier neuen Anwendungsbereichen: Sicherheit, Softwareengineering, hyperspektrale Bildgebung und biomedizinische Anwendungen. Abbildung 1 zeigt die drei Ebenen der Forschungsgebiete: (1) KI-Grundlagen, (2) Wissensmanagement und (3) Angewandte KI. Zusätzlich zu den Schichten stellen zwei Säulen übergreifende Themen dar, die für die oben genannten Forschungsbereiche gleichermaßen relevant sind (Skalierbarkeit und Gesellschaft).