KI Wissen – Einbindung von Wissen in maschinelles Lernen

Unter Hochdruck arbeiten Forscher sowie Autohersteller am Traum des autonomen Fahrens. KI-basierte Lösungen und Ideen versprechen erhebliche Potenziale, Wissenschaft und Praxis haben – dies zeigen schon die heute verfügbaren Assistenzsysteme – hier bereits große Fortschritte erzielt. Dennoch ist die flächendeckende Markteinführung autonomer Fahrzeuge eine bislang noch nicht bewältigte Aufgabe. Die Gründe hierfür liegen neben den hohen Anforderungen an die Rechenleistung der Bordelektronik auch an einer mitunter unklaren Rechtslage.

Wer bestimmt das Recht im Straßenverkehr?

In Deutschland gibt die Straßenverkehrsordnung zum Teil sehr minutiös vor, wie rechtmäßiges Verhalten im Straßenverkehr – auch für autonome Fahrzeuge! – auszusehen hat. Zugleich sind zahlreiche Situationen bekannt, in denen Fahrer:innen diese Regeln ignorieren müssen, um eine andere Regel zu befolgen: Das Überfahren einer roten Ampel, um einen Rettungswagen Platz zu machen, oder das Überfahren einer durchgezogenen Linie, um einem Hindernis auszuweichen, stellen nur zwei alltägliche Beispiele dar. Doch wie soll sich ein autonomes Fahrzeug in diesen Fällen verhalten? Autonome Fahrzeuge müssen lernen, mit einem „Normenkonflikt“ selbstständig umzugehen. Genau an diesem Punkt besteht jedoch derzeit noch erheblicher Forschungsbedarf.

Ziele und Vorgehen

Grundvoraussetzung für autonomes Fahren bilden KI-basierte Verfahren. Der Schwerpunkt des Forschungsprojekts KI Wissen liegt in der Entwicklung von Methoden für die Integration von bestehendem Wissen in die datengetriebenen KI-Funktionen autonomer Fahrzeuge. Ein interdisziplinäres Team arbeitet an der Entwicklung von Konzepten zur Formalisierung allgemeiner Klauseln, die universell anwendbar sind. Das Ziel ist die Erschaffung eines umfassenden Ökosystems, das bestätigtes Wissen in das Training einbindet und die KI-Funktionen absichert.

Wie setzt KI unsere Entscheidungen um?

Die Aufgabe des Lehrstuhls von Professor Dr. Georg Borges ist die Untersuchung der Rechtsfragen der Formalisierung von regelbasiertem Wissen, das insbesondere durch Rechtsnormen repräsentiert wird. Im Fokus steht dabei die Ermittlung der maßgeblichen Rechtsnormen einschließlich der ungeschriebenen Normen sowie der ungeschriebenen Ausnahmen. Darauf basierend sollen Methoden zur Formalisierung der Normen ermittelt werden, um diese der algorithmischen Bearbeitung zugänglich zu machen. Diese Ergebnisse sollen dann in konkreten Manöverentscheidungen anhand des normativen Hintergrunds überprüft und ggf. der normative Kontext und seine Formalisierung erweitert werden.

Ausführende Stelle

Lehrstuhl für Bürgerliches Recht, Rechtsinformatik, deutsches und internationales Wirtschaftsrecht sowie Rechtstheorie – Prof. Dr. Georg Borges

Kontakt

Elisabeth Friedel (Mail)

Wiss. Mitarbeiter

Puria Sheikhipour, Dr. Andreas Sesing (Mail)

Projektpartner

 

Projektlaufzeit

Januar 2021 – Dezember 2023

Projekt-Website

www.kiwissen.de

Projektsteckbrief

Hier können Sie den Projektsteckbrief als PDF herunterladen.

 

ExamAI – KI Testing & Auditing

Im BMAS Projekt "ExamAI" entwickelt der Lehrstuhl von Professor Borges Konzepte für das Auditing und die Zertifizierung von KI-Anwendungen. Weitere Informationen: ExamAI

 

BMWi Projekt: Designetz

Der Lehrstuhl von Professor Sorge forscht im Projekt „Designetz“ an umsetzbaren Lösungen für einen datenschutzgerechten Umgang mit Smart-Meter-Daten. Infos unter Designetz

Recht-Testbed

Der Lehrstuhl von Prof. Borges erarbeitet im Rahmen des vom BMWi geförderten Projekts »Recht-Testbed Industrie 4.0« Lösungsansätze für Industrie 4.0. Mehr...

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