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RAKI: Rapide XAI for Industrial Plants

Überblick

RAKI entwickelt neuartige Verfahren, um skalierbare, nachvollziehbare Machine Learning-Verfahren mit „humans in the loop“ zu entwickeln.

Im Fokus des Projekts steht die skalierbare KI-getriebene Optimierung der Konfiguration und des Betriebs von Industrieanlagen sowie der notwendigen Produktionslogistik.

Verteilte Implementierungen ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen für die automatische Generierung von Erklärungen. Die Entwicklungs- und Anwendungspartner AI4BD und Siemens planen die Verwendung von wesentlichen Teilen des RAKI-Frameworks nach der Produktisierung in ihre Plattformen CBR und Mindsphere. Das Ergebnis von RAKI bildet die Grundlage für neuartige Datenprodukte wie KI-getriebene interaktive Konfigurationssoftware für Industrieanlagen, die eine skalierbare Entwicklung von Smart Services in der industriellen Produktion ermöglicht.

Key Facts

Grant Number:
01MD19012D
Laufzeit:
09/2019 - 08/2022
Gefördert durch:
BMWK
Websites:
Homepage
Projektseite DICE
Social Media:

Detailinformationen

Projektleitung

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Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person

Projektmitglieder

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Adrian Wilke, M.Sc.

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
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Dr. Stefan Heindorf

Data Science Junior Research Group

Zur Person
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Dr. Caglar Demir

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
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René Speck

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
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Dr Diego Moussallem

Zur Person

Kooperationspartner

Siemens AG (SIE)

Kooperationspartner

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Universität Leipzig

Kooperationspartner

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Elevait GmbH & Co. KG

Kooperationspartner

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AI4BD Deutschland GmbH

Kooperationspartner

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