Schulung zu PAISE®, dem KI-Vorgehensmodell

Das Vorgehensmodell PAISE®​ zielt darauf ab, Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) aus ingenieurtechnischer Sicht systematisch, planbar und verlässlich in die Konzeption, Entwicklung und den Betrieb von technischen Systemen, bestehend aus Hardware und Software, einbauen zu können. Die Anwendungsdomänen für PAISE®​ sind Mobilität und Produktion, wobei unterschiedliche Anwendungsszenarien adressiert werden. Diese umfassen sowohl Serviceleistungen, wie beispielsweise eine einmalige kundenspezifische Entwicklung und Implementierung von KI-basierten Systemen, als auch die komplette Neuentwicklung von Produkten, welche KI-Komponenten enthalten. In diesen Szenarien geht es zum einen um die Entwicklung der KI-Komponente an sich, andererseits um die Integration dieser in ein Gesamtsystem. 

Bei der Gesamtintegration spielt nicht nur die Frage der Schnittstellen zwischen Systemkomponenten eine Rolle. Vielmehr wird ein Gesamtkonzept benötigt, welches unterschiedlichste Disziplinen von Beginn an berücksichtigt, sodass keine wichtigen Schritte übersehen und Fehlernquellen beseitigt werden. PAISE®​ bietet ein solches Vorgehen. In diesem Zusammenhang wird eine klare Rollenverteilung inklusive Verantwortlichkeiten definiert und somit die beteiligten Expertisen in einen sinnergebenden Kontext gebracht.   

Um KI für Ingenieurinnen beherrschbarer zu machen, muss jedoch auch die konkrete Entwicklung einer KI-Komponente greifbar gemacht werden. PAISE®​ bietet deshalb in der „KI-Komponentenentwicklung“ ein Vorgehen, welches die entsprechenden Entwicklungsphasen in einer ingenieursmäßigen und standardisierten Form verknüpft. Eingebettet in das gesamte Vorgehensmodell PAISE®​ wird so ein effektives und erfolgsversprechendes Vorgehen bei der Verknüpfung von KI mit klassischen Ingenieursdisziplinen vorgeschlagen. 

Nach einer kurzen Einführung in das Thema KI, wird in der Schulung das Modell PAISE® detailliert erklärt. An praxisnahen Beispielen werden die wichtigsten Kernthemen von PAISE® übersichtlich dargestellt und die KI-Komponentenentwicklung sowie die Datenbereitstellung beleuchtet.

Bei Fragen oder Interesse an einer Schulung für Ihr Unternehmen, wenden Sie sich bitte an das CC-KING Veranstaltungsmanagement (siehe Visitenkarte rechts bzw. unten).

 

ÜBERBLICK
Veranstaltungstyp
Schulung
Format
Präsenz
Abschluss
Teilnahmebescheinigung
Zugangsvoraussetzung
Interesse für KI-Engineering-Methoden
Termine, Anmeldefrist und Ort
  • Nächster Termin: 1. und 2. Oktober 2024 in Karlsruhe
  • Weitere Termine in Planung
Dauer/ Ablauf
Zweitägiges Präsenzseminar 1. Tag: 10-18 Uhr 2. Tag: 9-16 Uhr
Sprache
Deutsch
Teilnahmegebühr
1400 Euro
Veranstaltungsort
Karlsruher Forschungsfabrik Rintheimer Querallee 2 - Gebäude 70.41 76131 Karlsruhe
ZIELGRUPPE
  • Projektleitungen,
  • Manager*innen,
  • Software-Entwickler*innen,
  • Ingenieur*innen,
  • und andere Fachkräfte, die sich für KI-Systeme und -Komponenten interessieren und einen systematischen Zugang zum Einsatz von KI-Methoden in der Konzeption, der Entwicklung und dem Betrieb technischer Systeme lernen wollen.
INHALTE
  1. Strukturierung von KI-Pipelines:
    Erfahren Sie, wie Sie Ihre KI-Systeme effizient strukturieren und diese Struktur anschließend in die Praxis umsetzen.
  2. Management von KI-Projekten:
    Entdecken Sie bewährte Methoden zur Organisation von KI-Projekten, um deren Effektivität und Erfolgschancen zu maximieren.
  3. Data Bottleneck:
    Wir stellen Ihnen Lösungsansätze vor, um Engpässe im Zusammenhang mit Datenverfügbarkeit und -qualität zu überwinden.
  4. Anforderungen jenseits des Prototyps:
    Wie gelingt eine erfolgreiche Implementierung von KI-Anwendungen? Erfahren Sie, welche zusätzlichen Anforderungen und Überlegungen erforderlich sind.
  5. Vorgehensmodell und Rollenverteilung:
    Wir diskutieren Ansätze zum Vorgehen bei KI-Projekten und der Zuweisung von Rollen, um die Effizienz in Ihrem KI-Entwicklungsprozess zu steigern.
  6. Praktisches Beispiel für KI in der Produktion:
    Tauchen Sie in ein reales Beispiel ein, das Ihnen zeigt, wie KI erfolgreich in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden kann.
  7. Transfer:
    Lernen Sie, wie Sie die Konzepte und Erkenntnisse aus dem Workshop auf Ihre organisatorische Struktur übertragen können, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten.
GESAMTKONTEXT KI-ENGINEERING

PAISE® steht für Process Model for AI Systems Engineering​, es ist ein Vorgehensmodell für KI-Engineering und adressiert die Herausforderungen der Disziplin​.

PAISE® umfasst die systematische und standardisierte Entwicklung und den Betrieb von KI-basierten Systemlösungen. ​ Dabei vereint es Vorgehensweisen aus der Informatik und datengetriebenen Modellbildung mit denen der klassischen Ingenieursdisziplinen, wie z. B. dem Systems Engineering.​ Klassiche Ansätze (z. B. Wasserfallmodell)  werden mit agilen Vorgehensweisen (z. B. Scrum oder V-Modell) kombiniert.

REFERENT*INNEN

Constanze Hasterok leitet die Forschungsgruppe Cyberphysische intelligente Systeme am Fraunhofer IOSB. Die promovierte Physikerin hat das KI-Engineering-Vorgehensmodell PAISE® federführend entwickelt und im Rahmen von Industrieprojekten zahlreiche KI-Anwendungen nicht nur zum Laufen, sondern auch in den Produktivbetrieb gebracht.


Julius Pfrommer hat in Karlsruhe, Grenoble und Zürich Wirtschaftsingenieurwesen studiert und wurde am KIT zum Dr.-Ing. promoviert. Für seine Dissertation, in der er verteilte Planungsalgorithmen für eine selbstorganisierende Produktion erforschte, gewann er den Fraunhofer ICT Dissertation Award 2021.
Julius Pfrommer ist wissenschaftlicher Leiter des Karlsruher Kompetenzzentrums für KI-Engineering CC-KING, Principal Investigator in der DFG-Forschungsgruppe 5339 »KI-basierte Methodik für die schnelle Ertüchtigung unreifer Produktionsprozesse« und leitet die unmittelbar an die Karlsruher Forschungsfabrik angebundene Abteilung Kognitive Industrielle Systeme des Fraunhofer IOSB.