{"id":15631,"date":"2021-12-28T15:51:53","date_gmt":"2021-12-28T14:51:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=15631"},"modified":"2022-03-28T07:59:26","modified_gmt":"2022-03-28T05:59:26","slug":"listituto-fraunhofer-pubblica-un-modello-di-procedura-per-lingegneria-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/it\/fraunhofer-institut-veroeffentlicht-vorgehensmodell-fuer-ki-engineering\/","title":{"rendered":"Il Fraunhofer Institute pubblica un modello di processo per l'ingegneria AI"},"content":{"rendered":"
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Fraunhofer IOSB ha sviluppato un modello di processo per l'ingegneria AI in collaborazione con il centro di competenza di Karlsruhe per l'ingegneria AI, CC-KING in breve. (Immagine: Fraunhofer IOSB)<\/figcaption><\/figure>\n

Le sfide nell'ingegneria dell'IA nascono dalle caratteristiche dei metodi basati sull'IA: Le prestazioni dei sistemi tecnici che utilizzano metodi di apprendimento automatico (ML) possono spesso essere solo scarsamente stimate in anticipo. Questo rende difficile fare dichiarazioni affidabili sulla sicurezza e l'affidabilit\u00e0. D'altra parte, c'\u00e8 un grande beneficio potenziale: Se usati con successo, i metodi guidati dai dati possono spesso prendere decisioni pi\u00f9 velocemente e meglio di quanto sarebbe possibile con metodi sviluppati classicamente. In questo modo, sostengono l'uomo, lo alleviano e lo completano. Nella produzione industriale, i processi di ML portano a prodotti di qualit\u00e0 superiore e quindi pi\u00f9 duraturi, aumentano l'efficienza delle risorse o permettono una manutenzione predittiva. Nel campo della mobilit\u00e0, i processi di ML possono aumentare la sicurezza di guida, ad esempio attraverso la frenata di emergenza in situazioni pericolose, e quindi salvare vite umane.<\/p>\n

Per integrare in modo efficace ed efficiente i componenti basati sull'AI in applicazioni esistenti o nuove, \u00e8 essenziale un approccio sistematico. I modelli di processo di ingegneria dei sistemi stabiliti sono destinati a sistemi tecnici complessi. Tuttavia, l'uso di AI e ML porta nuove sfide che un modello di processo dedicato dovrebbe affrontare esplicitamente.<\/p>\n

Sviluppare e gestire sistematicamente soluzioni AI con l'ingegneria AI<\/strong><\/h2>\n

PAISE\u00ae (un marchio verbale registrato per i prodotti Nice Class 9 e 42), il Process Model for AI Systems Engineering, \u00e8 specificamente progettato per lo sviluppo e il funzionamento dei sistemi basati sull'AI. Combina gli approcci dell'informatica e della modellazione guidata dai dati con quelli delle discipline classiche dell'ingegneria per superare le sfide. AI Systems Engineering \u00e8 ci\u00f2 che gli scienziati chiamano l'approccio interdisciplinare su cui stanno lavorando dalla met\u00e0 del 2020. \"Con l'AI engineering, vogliamo sistematizzare lo sviluppo e il funzionamento delle soluzioni basate sull'AI. Solo se i metodi AI possono essere utilizzati in modo affidabile da un punto di vista ingegneristico, ci sar\u00e0 l'opportunit\u00e0 di sfruttare l'alto potenziale di valore aggiunto\", dice il Prof. Dr.-Ing. habil. J\u00fcrgen Beyerer, capo del Fraunhofer IOSB e della direzione scientifica del CC-KING, il centro di competenza di Karlsruhe per l'ingegneria AI. \"Con PAISE\u00ae abbiamo creato un set di strumenti che fornisce anche alle piccole e medie imprese in particolare una guida pratica per raggiungere questo obiettivo\".<\/p>\n

Nello sviluppo, pu\u00f2 essere difficile stimare in anticipo le prestazioni di un sistema cyber-fisico complessivo con componenti AI. \"Questo significa che le modifiche al design di alto livello del sistema complessivo possono ancora essere necessarie in una fase tardiva\", dice Constanze Hasterok, uno scienziato del Fraunhofer IOSB e redattore del modello PAISE\u00ae. \"Questo effetto si verifica, tra l'altro, quando i modelli ML finali sono addestrati con i dati del funzionamento reale. Nei nuovi sviluppi, tuttavia, i dati di alta qualit\u00e0 dal funzionamento sono tipicamente disponibili solo in una fase tardiva\". Per il funzionamento, il monitoraggio e idealmente l'adattamento automatico dei modelli ML \u00e8 necessario quando i sistemi e le loro condizioni ambientali possono cambiare nel tempo.<\/p>\n

Inoltre, ci sono difficolt\u00e0 di personale: Di regola, le aziende - soprattutto quelle di medie dimensioni - non hanno i propri esperti di AI. Allo stesso tempo, coloro che occupano posizioni di responsabilit\u00e0 devono sapere quali competenze AI dovrebbero essere disponibili a lungo termine per il funzionamento dei sistemi basati su AI e come il processo di sviluppo e i suoi risultati intermedi devono essere valutati.<\/p>\n

Sviluppo adattabile attraverso i punti di controllo<\/strong><\/h2>\n

PAISE\u00ae divide il processo di sviluppo in sette fasi. I team di progetto nelle aziende devono prima creare una comprensione comune del problema, definire obiettivi e requisiti e raccogliere approcci alle soluzioni. Il prodotto viene poi diviso in sottosistemi in base ai requisiti. Questa cosiddetta decomposizione funzionale non \u00e8 definitiva; \u00e8 qui che inizia l'approccio agile del modello. Lo sviluppo dei singoli componenti procede ciclicamente, passo dopo passo i sottosistemi vengono perfezionati e controllati per la compatibilit\u00e0. Ogni corsa aumenta la maturit\u00e0 del sistema complessivo.<\/p>\n

I checkpoint giocano un ruolo importante in questo, come spiega Hasterok: \"Il concetto basato sui checkpoint di PAISE\u00ae permette un processo di sviluppo flessibile. I metodi ML richiedono spesso un approccio esplorativo: si sviluppa un componente ML su una base di prova e si verifica empiricamente se \u00e8 adatto allo scopo desiderato. Altri sottosistemi richiedono un approccio mirato, per esempio secondo i metodi consolidati di ingegneria dei sistemi per i componenti elettronici. In PAISE\u00ae, i singoli sistemi sono sviluppati in parallelo, secondo la procedura appropriata specifica del dominio in ogni caso\". I punti di controllo sincronizzano lo stato di sviluppo dei sottosistemi all'inizio del progetto e valutano la loro interazione come sistema complessivo. \"Contrariamente alle classiche pietre miliari, gli obiettivi non sono fermamente definiti per tutti i punti di controllo all'inizio del progetto\", continua. \"Se, per esempio, si scopre che un metodo basato su ML non \u00e8 lo strumento giusto dopo tutto, si possono usare metodi statistici, la cui idoneit\u00e0 \u00e8 valutata nel punto di controllo seguente\".<\/p>\n

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Le sette fasi del modello di processo. (Immagine: Fraunhofer IOSB)<\/figcaption><\/figure>\n

Quattro artefatti continui creano condizioni quadro<\/strong><\/h2>\n

Anche l'organizzazione di team eterogenei ne beneficia: i partecipanti con competenze diverse si incontrano regolarmente e possono discutere aspetti trasversali come la sicurezza, i costi o le questioni etiche. La distribuzione dei ruoli PAISE\u00ae definisce funzioni e responsabilit\u00e0 specifiche della fase.\u00a0<\/p>\n

Oltre all'assegnazione dei ruoli, ci sono altre tre documentazioni di risultato continuo (artefatti) in PAISE\u00ae: il modello di sistema descrive le dipendenze dei singoli componenti; la documentazione per gli audit esterni include aspetti che sono richiesti per un audit da parte di terzi come le autorit\u00e0; e la documentazione dei dati registra i metadati dei dati utilizzati, come la loro fonte, la qualit\u00e0, le fasi di pre-elaborazione e le condizioni quadro di estrazione dei dati.<\/p>\n

\"Fornendo metodi sistematici, vogliamo incoraggiare le aziende e gli sviluppatori ad affrontare i progetti di AI. PAISE\u00ae \u00e8 un grande passo avanti. Esso mappa l'intero processo dalla concezione e l'acquisizione dei dati al funzionamento e alla manutenzione e affronta tutte le difficolt\u00e0 che possono sorgere da un punto di vista tecnico durante l'attuazione di un progetto AI\", spiega il dottor Thomas Usl\u00e4nder, capo del dipartimento al Fraunhofer IOSB e responsabile del progetto CC-KING.<\/p>\n

Un libro bianco su questo argomento \u00e8 disponibile disponibile per il download qui<\/a>.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Herausforderungen im KI-Engineering entstehen aus den Eigenschaften von KI-basierten Methoden: Die Leistungsf\u00e4higkeit von technischen Systemen, die Methoden des maschinellen Lernens (ML) nutzen, kann im Voraus oft nur schlecht eingesch\u00e4tzt werden. Dies erschwert verl\u00e4ssliche Aussagen \u00fcber Sicherheit und Zuverl\u00e4ssigkeit. Dem steht ein gro\u00dfer m\u00f6glicher Nutzen gegen\u00fcber: Erfolgreich eingesetzt, k\u00f6nnen datengetriebene Verfahren Entscheidungen h\u00e4ufig schneller und […]<\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":15641,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[4448],"tags":[3372,5196,3435,3508],"class_list":["post-15631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-allgemein","tag-digitalisierung","tag-engineering","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-projektmanagement"],"acf":[],"yoast_head":"\nFraunhofer-Institut ver\u00f6ffentlicht Vorgehensmodell f\u00fcr KI-Engineering - MQ Management und Qualit\u00e4t<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Forschende im Karlsruher Kompetenzzentrum f\u00fcr KI-Engineering haben ein systematisches Vorgehensmodell f\u00fcr KI-Projekte entwickelt.\" \/>\n<meta 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