Systematische Schwachstellenaufdeckung

Unsere interaktive Präsentation bietet einen umfassenden Einblick in die Methoden und Best Practices für das Testen und die Qualitätssicherung von KI-Anwendungen in der industriellen Produktion: Ein systematischer Ansatz in Kombination mit KI-Prüftools hilft, Schwachstellen in KI-Modellen zu identifizieren. Ein Prüftool für KI-Modelle, das sowohl in der Produktion als auch im Maschinen- und Anlagenbau eingesetzt werden kann, ermöglicht die systematische Suche nach Schwachstellen in KI-Systemen, um deren Zuverlässigkeit und Robustheit sicherzustellen.

 Anhand von drei Anwendungsfällen – weiche Sensoren, automatische Qualitätsprüfung und große KI-Sprachmodelle zur Produktionsunterstützung – demonstrieren wir den Aufbau einer operationalen Designdomäne (ODD) und die Funktionsweise eines Prüftools, das hilft, mögliche systematische Fehler in KI-Anwendungen zu identifizieren und zu beheben. Insgesamt bietet unser Prüfkatalog und unsere Tool-Suite Unternehmen eine Reihe von praktischen Werkzeugen und Veröffentlichungen, die es ihnen ermöglichen, KI-Systeme effizient und vertrauenswürdig zu machen.