Projekte zum Thema Künstliche Intelligenz

Auch für KI-Themen bringt die schnelle und flexible Erarbeitung eines Standards viele Vorteile, wie z.B. der Aufbau eines Netzwerks an potenziellen Kunden und Partnern.
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TitelInhaltStandardisierung
AI2Ynet

In dem Projekt AI2Ynet wird eine branchenübergreifende Plattform für den Austausch von KI-Anwendungen entwickelt mit dem Ziel, KMU dabei zu unterstützen, KI-Komponenten wie Daten und Verfahren des maschinellen Lernens nutzbar zu machen um dadurch weitere Geschäftsmodelle und Verwertungsmöglichkeiten zu erschließen.

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In einem Workshop bei DIN werden folgende Fragestellungen erörtert: 

  • Welche Standards, Normen & Regularien im Bereich der KI sind für den Aufbau und die Nutzung der Plattform relevant? Existieren diesbezüglich weitere Standardisierungsbedarfe
  • Wie kann die Funktionalität, Sicherheit und Verlässlichkeit der KI-Komponenten und der Plattform gewährleistet werden? Gibt es Zertifizierungsverfahren, welche die Sicherheit und Qualität der KI-Anwendungen nachvollziehbar machen können?  
aiQu - AI Quality Made in Germany: Standardisierung und Zertifizierung von KI-Systemen
Ziel dieses Projekts ist die Erstellung von Qualitäts- und Sicherheitsstandards für KI Systeme und die Entwicklung geeigneter open source Werkzeuge als Grundlage einer Zertifizierung mit Gütesiegel.

Zukünftig:

DIN SPEC 92001-3, Künstliche Intelligenz – Anforderungen an die Verständlichkeit


Künstliche Intelligenz — Life Cycle Prozesse und Qualitätsanforderungen — Teil 1: Qualitäts-Meta-ModellTeil 1 der DIN SPEC 92001-Reihe bietet ein allgemeines Qualitätsmetamodell für Künstliche Intelligenz (KI), das in erster Linie die wichtigsten Aspekte der KI-Qualität beschreibt. Das KI-Qualitätsmetamodell enthält unter anderem die drei wesentlichen Qualitätsmerkmale - Leistung & Funktionalität, Robustheit und Verständlichkeit.DIN SPEC 92001-1 
Künstliche Intelligenz - Life Cycle Prozesse und Qualitätsanforderungen - Teil 2: Technische und Organisatorische AnforderungenTeil 2 der DIN SPEC 92001-Reihe stellt die KI-spezifischen Qualitätsanforderungen dar. Diese Qualitätsanforderungen werden mit Hilfe des vorgegebenen KI-Qualitätsmetamodells (DIN SPEC 92001-1) strukturiert.DIN SPEC 92001-2
Leitfaden für die Entwicklung von Deep-Learning-BilderkennungssystemenDas Ziel dieses Projektes ist es, die Entwicklung und Anwendung von Deep Learning Bilderkennungssystemen durch einen Leitfaden zu vereinfachen und zu standardisieren.DIN SPEC 13266
Qualitätsanforderungen für video-basierte Methoden der PersonalauswahlDie zu entwickelnde DIN SPEC soll einen praxisbezogenen personaldiagnostischen und rechtlichen Anforderungsrahmen für video-basierte Methoden der Personalauswahl stecken.DIN SPEC 91426
ProSeMo - Proactive Seamless Mobility

Die jederzeit beste Mobilitätslösung bereitstellen- dieses Ziel verfolgt das Projekt ProSeMo, das für proaktive sektorübergreifende Mobilität steht. Gemeinsam mit Partnern arbeitet DIN aktuell an einer Mobilitätsplattform für ein marktfähiges Mobilitäts-Ökosystem. Die Plattform soll es Endkunden erleichtern, die für Ihre Anforderungen beste Mobilitätslösung zu finden. Mithilfe künstlicher Intelligenz soll das gesamte System Reisende von der Planung über die Buchung und Fahrt bis hin zur Bezahlung einer Reise unterstützen.

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In einem ersten Schritt werden die ProSeMo-Partner in einem zweitägigen Workshop am 1. und 2. Juli die Normungs- und Standardisierungsbedarfe herausstellen.


Übertragung von sprachbasierten Daten zwischen Künstlichen Intelligenzen - Universal Namespace Protokoll - Festlegung von Parametern und FormatDer Standard soll eine universelle Grammatik für Sprach-Interfaces definieren, die es ermöglicht verschiedene KI-Ökosysteme innerhalb eines gemeinsamen Sprachrahmens zusammenzuführen und eine Interoperabilität zu gewährleisten.DIN SPEC 2343


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DIN e. V.
Frau

Filiz Elmas

Saatwinkler Damm 42/43
13627 Berlin

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