Projekt Beschreibung
Im Forschungsprojekt MInD entwickelten das Fraunhofer IESE, das Fraunhofer ITWM und das DFKI gemeinsam Methoden für die qualitätsgerichtete Entwicklung und Absicherung von Systemen mit Machine-Learning- und Deep-Learning-Komponenten.
Das Fraunhofer IESE untersuchte insbesondere Verfahren zur Analyse und Härtung von Deep-Learning-Komponenten. Dazu gehörten Explainable AI, der explizite Umgang mit Unsicherheiten und Ansätze für ein dynamisches Risikomanagement. Die erarbeiteten Methoden wurden in einen Referenzprozess überführt und unter anderem anhand eines Fußgängererkennungssystems evaluiert.