Biointelligentes Daten- und Wissensmanagement für die hybride KI

Daten- und Wissensmanagement effizient gestalten – biologische Systeme sind der Technik weit voraus.

Konventionelle Methoden künstlicher Intelligenz (KI) weisen wesentliche Defizite bezüglich Robustheit, Erklärbarkeit und der Abhängigkeit von verfügbaren Massendaten auf. Diese Nachteile sollen durch eine neue Generation hybrider, das heißt daten- und wissensbasierter, KI aufgelöst werden. Hierzu ist es notwendig, Daten und zugehöriges Expertenwissen digitalisiert zugänglich zu machen und gemeinsam zu verwalten. Dass dies in den Materialwissenschaften und in der Werkzeugtechnik bereits möglich ist, konnte durch das Fraunhofer EMI bereits in verschiedenen Projekten demonstriert werden. Um die Vorteile der hybriden KI voll ausschöpfen zu können, müssen die vorliegenden Daten-und-Wissensmanagement(DWM)-Technologien jedoch weiter effizienzoptimiert werden. 

Biologische Systeme verwerten Informationen besonders effizient, indem die beteiligten Prozesse dynamisch, adaptiv und vor allem systemisch vernetzt sowie selbstorganisiert interagieren. Die Idee hinter dem Projekt DaWin ist es deshalb, mittels biologischer Transformation eine vernetzte Wertschöpfung sowohl der Daten als auch des Wissens zu ermöglichen und ein systemeffizientes DWM zu etablieren. Dabei werden biologische Regulationsmuster – zum Beispiel das der Genexpression – abstrahiert und in einem konkreten Anwendungsfall auf das DWM im Bereich der generativen Fertigung von Aluminiumleichtbaukomponenten übertragen. Ziel ist ein biointelligentes DWM zur Befähigung der hybriden KI.