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Künstliche Intelligenz Benutzerfreundliche KI-Tools gegen den Fachkräftemangel

Quelle: Fraunhofer IIS Lesedauer: 1 min

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Schneider Electric GmbH
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS

Mit KI-Tools kann die Produktion effektiver werden, doch wer soll diese Tools richtig implementieren und bedienen können, wenn es kaum Fachkräfte dafür gibt? Forscher wollen nun Tools entwickeln, die möglichst Anwenderfreundlich gestaltet sind.

Mit dem Forschungsprojekt „Demokratisierung von KI mit verständlichem und einfach zugänglichem Machine Learning Operations“ wollen Forscher den Umgang mit KI-Tools vereinfachen.
Mit dem Forschungsprojekt „Demokratisierung von KI mit verständlichem und einfach zugänglichem Machine Learning Operations“ wollen Forscher den Umgang mit KI-Tools vereinfachen.
(Bild: ipopba - stock.adobe.com)

Forscher des Fraunhofer-Instituts für Integrierte Schaltungen IIS haben ein neues Forschungsprojekt gestartet, um KI-Tools für industrielle Anwendungen zugänglicher zu machen. Laut einer Mitteilung soll so unter anderem den Auswirkungen des Fachkräftemangels entgegengewirkt werden.

Demnach wollen die Forscher dafür sorgen, dass alle Mitarbeiter in der Industrie ohne Expertenwissen künftig KI-Tools einrichten, warten und bedienen können. Dafür wollen sie Entwicklungsleitlinien für verständlich bedien- und wartbare Machine-Learning-Systeme erarbeiten. Im Fokus stehen ML-Systeme in industriellen Fertigungen mit qualitätskritischen Anforderungen, etwa bei Zulieferteilen für die Automobilindustrie, heißt es weiter.

Schwerpunkt Softwareergonomie und UX-Design

Der Praxistest dieser Leitlinien soll in verschiedenen Anwendungsfällen erfolgen. Der erste Anwendungsfall betrachtet die bildgebende Qualitätssicherung. Der Fokus liege dabei auf der Untersuchung von Fehlstellen im Produkt, daher werde eine visuelle, automatisierte und KI-basierte Qualitätssicherung entwickelt. Dabei sei jenseits der innovativen KI-Technologie die Bedienfreundlichkeit vorrangig, sowohl in Hinblick auf Softwareergonomie als auch UX-Design.

Die entwickelten Anwendungsfälle sollen von den Endnutzern schließlich anhand verschiedener Metriken wie Benutzerfreundlichkeit und Verständlichkeit bewertet werden. Das Projekt soll bis Ende 2025 Ergebnisse liefern.

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