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SAIL - Nachhaltiger Lebenszyklus von intelligenten soziotechnischen Systemen

Überblick

Durch SAIL wird das bestehende Forschungsnetzwerk aus Uni Bielefeld, Uni Paderborn, TH OWL und FH Bielefeld im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) vertieft und weiterentwickelt. SAIL adressiert die nächste Stufe der KI-Entwicklung, indem der gesamte Lebenszyklus von KI-Systemen und deren technologische und gesellschaftliche Auswirkungen in den Blick genommen werden. SAIL ist dementsprechend interdisziplinär angelegt und bindet Wissenschaftler:innen aus der Kern-KI, aus den Ingenieurwissenschaften sowie aus den Sozial- und Geisteswissenschaften ein. Das Forschungsprogramm ist inhaltlich in drei Grundlagensäulen („research pillars“) R1-R3 und zwei Anwendungsgebiete („application domains“) A1 und A2 unterteilt. R1 betrachtet insbesondere das Zusammenspiel von KI und menschlichen Partnern bei der Bewertung und Abstimmung von Fehlern und Zielen. R2 zielt auf ausgereifte KI-Systeme, um deren möglicherweise unerwünschte langfristige Auswirkungen auf funktionaler, kognitiver und gesellschaftlicher Ebene zu modellieren und abzumindern. R3 untersucht den gesamten KI-Lebenszyklus bezüglich der Effizienz, damit der praktische Einsatz von KI-Systemen mit möglichst wenig Energie-, Zeit- und Speicherbedarf und möglichst geringer kognitiver Anstrengung beim menschlichen Partner möglich ist. Die angezielten Anwendungsgebiete sind intelligente industrielle Arbeitsumgebungen (A1) und adaptive Assistenzsysteme für die Gesundheitsfürsorge (A2). Zur Umsetzung des Forschungsprogramms werden an den Universitäten Juniorprofessuren und grundlagenorientierte Nachwuchsgruppen und an den Fachhochschulen anwendungsorientierte Nachwuchsgruppen eingerichtet. Außerdem wird ein umfangreiches Promotionsprogramm initiiert, das auf die Vertiefung der Vernetzung zwischen den Partnern abzielt. Darüber hinaus sind umfassende strukturbildende Maßnahmen vorgesehen, um die Region Ostwestfalen-Lippe innerhalb von NRW in der KI-Forschung nachhaltig zu stärken.

Prof. Dr. Sebastian Peitz ist Principal Investigator im Projekt R2.3 „Human-centered continuous optimization“.

Key Facts

Profilbereiche:
Intelligente Technische Systeme, Nachhaltige Werkstoffe, Prozesse und Produkte
Art des Projektes:
Forschung
Laufzeit:
08/2022 - 07/2026
Beitrag zur Nachhaltigkeit:
Industrie, Innovation und Infrastruktur
Gefördert durch:
MKW NRW
Websites:
Homepage
Projektbeschreibung bei der FH Bielefeld
Current research projects
Projektbeschreibung bei JAII
Projektseite DICE

News

06.05.2024

In­ter­na­ti­o­na­le Zu­sam­me­n­a­r­beit beim The­ma „nach­hal­ti­ge künst­li­che In­tel­li­genz“

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Weitere Neuigkeiten

Detailinformationen

Projektleitung

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Prof. Dr. Reinhold Häb-Umbach

Nachrichtentechnik (NT) / Heinz Nixdorf Institut

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Prof. Dr. Marco Platzner

Technische Informatik

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Prof. Dr.-Ing. habil. Ansgar Trächtler

Regelungstechnik und Mechatronik / Heinz Nixdorf Institut

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Prof. Dr. Christian Plessl

Hochleistungsrechnen

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Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu

Advanced Systems Engineering / Heinz Nixdorf Institut

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Prof. Dr.-Ing. habil. Walter Sextro

Lehrstuhl für Dynamik und Mechatronik (LDM)

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Jun.-Prof. Dr. Sebastian Peitz

Data Science for Engineering

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Prof. Dr. Katharina Rohlfing

Profilbereich Transformation und Bildung

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Prof. Dr. Eric Bodden

Heinz Nixdorf Institut

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Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Sonderforschungsbereich Transregio 318

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AOR. Dr. Ilona Horwath

Technik und Diversity

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Jun. Prof. Dr. Suzana Alpsancar

Angewandte Ethik mit Schwerpunkt Technikethik in der digitalen Welt

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Kooperationspartner

Universität Bielefeld

Kooperationspartner

Hochschule Bielefeld – University of Applied Sciences and Arts

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Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe (TH OWL)

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Publikationen

EDGE: Evaluation Framework for Logical vs. Subgraph Explanations for Node Classifiers on Knowledge Graphs
R. Sapkota, D. Köhler, S. Heindorf, in: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM ’24), ACM, Boise, Idaho, USA, 2024.
LitCQD: Multi-Hop Reasoning in Incomplete Knowledge Graphs with Numeric Literals
C. Demir, M. Wiebesiek, R. Lu, A.-C. Ngonga Ngomo, S. Heindorf, ECML PKDD (2023).
Neural Class Expression Synthesis
N.J. KOUAGOU, S. Heindorf, C. Demir, A.-C. Ngonga Ngomo, in: C. Pesquita, E. Jimenez-Ruiz, J. McCusker, D. Faria, M. Dragoni, A. Dimou, R. Troncy, S. Hertling (Eds.), The Semantic Web - 20th Extended Semantic Web Conference (ESWC 2023), Springer International Publishing, 2023, pp. 209–226.
Neuro-Symbolic Class Expression Learning
C. Demir, A.-C. Ngonga Ngomo, International Joint Conference on Artificial Intelligence (2023).
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