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Seit etwas mehr als einem Jahr beschäftigt sich das Projekt KI Wissen mit der Frage, wie vorhandenes Wissen in KI-Systeme integriert und aus ihnen extrahiert werden kann. Das Ziel von KI Wissen ist es, hybride KI-Systeme zu schaffen, die moderne datengetriebene und traditionelle wissensbasierte Methoden integrieren. KI Wissen ist das jüngste der vier Projekte der KI Familie und baut somit auch auf den Ergebnissen der anderen drei Projekte - KI Absicherung, KI Delta Learning und KI Data Tooling - auf. Am 22. Februar wurden nun die ersten Ergebnisse von KI Wissen im Rahmen eines ersten Open Project Day vorgestellt. Ziel des Open Project Day war es, in einen offenen Austausch zu treten und die weitere Zusammenarbeit mit den anderen drei KI Familie-Projekten zu fördern.

Die ganztägige virtuelle Veranstaltung begann mit zwei Grußworten von Corina Apachite von Continental als Gastgeberin und Ernst Stöckl-Pukall vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz als Förderpartner. Anschließend betonte Ulrich Kreßel von Mercedes-Benz in seinem Vortrag den neuartigen Kooperationsrahmen der "Familienprojekte" und die Wirkung der VDA-Leitinitiative. Die Bündelung von Forschungsthemen und Ressourcen für ein schnelles Deployment ist für die deutsche Industrie von besonderer Bedeutung, um in dem hochdynamischen Feld des autonomen Fahrens eine Führungsrolle zu übernehmen. Projektkoordinator Jörg Dietrich gab anschließend eine allgemeine Einführung in die Herausforderungen, Ziele und Methoden von KI Wissen, gefolgt von den vier Teilprojektleitern Ludger van Elst (in Vertretung von Jörg Reichardt), Antje Loyal, Gerhard Schunk und Edmilson Freitas. Nach diesem einleitenden Teil wurden die in KI Wissen entwickelten neuen Ansätze in drei Foren vorgestellt, die sich jeweils mit einem Anwendungsfall aus dem Projekt befassten: Fußgängererkennung bei Sichtbehinderung, komplexer Fahrspurwechsel und kontrollierte Regelausnahme. Alle drei Foren hatten die gleiche Struktur: Zunächst wurde der Anwendungsfall näher erläutert, dann wurden fünf ausgewählte Konzepte in kurzen Elevator Pitches vorgestellt, gefolgt von einer offenen Abstimmung, in der das Publikum entscheiden konnte, welche beiden Ansätze ausführlicher vorgestellt werden sollten. Dieses interaktive Format ermöglichte es, das Interesse des Publikums gezielt in den Ablauf der Veranstaltung einzubeziehen und so eine aufschlussreiche und interessante Veranstaltung für die Besucher zu gewährleisten. Im Anschluss an die Präsentationen wurden die vorgestellten Konzepte von einer Expertenrunde, bestehend aus Kollegen der anderen KI-Familien-Projekte, diskutiert. Auch hieraus ergaben sich für die Vortragenden wichtige Informationen und Anregungen für die weitere Arbeit an den Konzepten und es wurden Möglichkeiten für eine verstärkte Zusammenarbeit zwischen den Projekten aufgezeigt.

Im ersten Use Case Forum zum Thema „Fußgängererkennung bei Sichtbehinderung“ wählte das Publikum zwei Pitches zum Thema Konzeptextraktion aus, die im Detail vorgestellt wurden. In der anschließenden Expertendiskussion wurde bereits das Kooperationspotenzial mit KI Absicherung, deren zentraler Anwendungsfall die Fußgängerdetektion ist, und KI Data Tooling, die sich mit Corner Cases beschäftigt, von denen Okklusion Corner Case ist, deutlich.

Im Forum „Komplexer Spurwechsel“ befassten sich die beiden ausgewählten Vorträge mit der Integration von Wissen bei der Erkennung von Verkehrszeichen unter Verwendung von Informationen über das gleichzeitige Auftreten bestimmter Zeichen sowie das Nutzen von Wissen über die Fahrzeugdynamik zusammen mit kausalen Modellen zur Vorhersage von Spurwechselmanövern und deren Planung für das Ego-Fahrzeug.

Das letzte Forum zum Thema "Kontrollierte Regelausnahmen" war insofern besonders, als die anderen Anwendungsfälle ein Verkehrsszenario vorgeben, Regelausnahmen aber in einer Vielzahl von Verkehrsszenarien notwendig oder erlaubt sein können. Ausgewählt wurden zwei Vorträge über "Regelkonforme Entscheidungsfindung" und "Kontinuierliches Lernen für Soft Knowledge Integration & Extraktion". Während ersterer sich mit einem Ansatz befasste, die hierarchische Natur von Verkehrsregeln explizit in den Inferenzprozess einzubeziehen, stellte letzterer einen Ansatz vor, die hierarchische Natur expliziter und impliziter Verkehrsregeln als kontinuierlichen Lernprozess darzustellen.

Die insgesamt sechs ausgewählten Vorträge in den drei Use-Case-Foren spannten den Bogen über die gesamte Bandbreite der Wissensnutzung in KI Wissen: Integration, Extraktion und Konformitätsprüfung. Darüber hinaus behandelten die Vorträge auch die verschiedenen Arten von Wissen, die bei automatisierten Fahrfunktionen berücksichtigt werden müssen: mathematisches und physikalisches Wissen, normatives und Expertenwissen sowie Weltwissen. Während alle diese Aspekte von KI Wissen vom Publikum ausgewählt wurden, kristallisierte sich eine Präferenz für Konzepte heraus, die sich mit Wissensextraktion und -konformität beschäftigen. Dies passt zum derzeitigen starken Interesse an erklärbaren KI-Modellen und deren Sicherheit.

Den Abschluss des Open Project Day bildete ein von Christoph Stiller moderiertes Industriepanel mit Robert Thiel von Continental, Ulrich Kreßel von Mercedes-Benz, Jörg Schrepfer von Valeo und Thorsten Bagdonat von Volkswagen, die die Relevanz des hybriden KI Wissen-Ansatzes für die Industrialisierung diskutierten. Ein besonderer Nutzen wurde in Bezug auf die GDPR-Zwänge und das Potenzial, mit weniger Daten auszukommen, gesehen. Dennoch waren sich die Teilnehmer einig, dass ohne umfassende und qualitativ hochwertige Daten der Weg zum autonomen Fahren beschwerlich sein wird.

Insgesamt bestand die Veranstaltung aus zahlreichen Vorträgen und Diskussionen, die tiefe Einblicke in die Arbeit des ersten Jahres von KI Wissen gaben. Die rund 150 Teilnehmer erhielten so einen Überblick über das Projekt als solches, die ersten Ergebnisse und die zukünftigen Arbeiten.