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Ein Blick in das neurale Netz

Wann ist ein Pferd ein Pferd?

Fortschritte im KI-Bereich beruhen vor allem auf der Verwendung neuronaler Netze. Bisher wusste man allerdings nicht, wie ein neuronales Netz Entscheidungen trifft. Forschende des Fraunhofer Heinrich-Hertz-Instituts HHI und der Technischen Universität Berlin haben nun eine Technik für diese Aufgabe entwickelt.

Bild: ©Naeblys/stock.adobe.com

Viele Unternehmen nutzen bereits lernende und vernetzte KI-Systeme. Im Gesundheitswesen hilft KI beim Anfertigen von Prognosen auf Basis von strukturierten Daten - etwa bei der Bilderkennung. So werden Röntgenbilder als Input in ein KI-System gegeben, der Output ist eine Diagnose. Beim autonomen Fahren müssen Verkehrszeichen, Bäume, Fußgänger und Radfahrer fehlerfrei erkannt werden. Nachvollziehen ließen sich die Entscheidungen der KI-Systeme in der Regel nicht.

Strategien sichtbar gemacht

Mit der Layer-Wise Relevance Propagation (LRP) haben Forschende am Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik und der Technischen Universität Berlin nun eine Technik entwickelt, die KI-Prognosen erklärbar macht und so unsichere Problemlösungsstrategien aufdecken kann. Die Weiterentwicklung der LRP-Technologie, die sogenannte Spectral Relevance Analysis (Spray) identifiziert und quantifiziert ein breites Spektrum erlernten Entscheidungsverhaltens und soll so auch in riesigen Datensätzen unerwünschte Entscheidungen aufdecken.

Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik

Dieser Artikel erschien in IT&Production September 2019 - 06.09.19.
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