Expert Blog
TÜV Thüringen und PHNX ALPHA kooperieren bei der Bewertung von KI-Modellen und KI-gestützten Produktionsprozessen
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde und immer mehr Unternehmen möchten die Potenziale für sich nutzen, stellen sich aber die Frage, wie sich KI sicher und vertrauenswürdig nutzen lässt. Der TÜV Thüringen und PHNX ALPHA wollen Unternehmen diese Sicherheit bieten und erarbeiten gemeinsam eine Lösung zur Qualitätssicherung und Konformitätsbewertung Künstlicher Intelligenz in der Industrie.
Neue KI-Verordnung (AI Act) und Maschinenverordnung ab Januar 2027
In der KI-Verordnung (KI-VO) gemäß AI-Act werden insbesondere Anwendungen der Künstlichen Intelligenz reguliert. Während es in der KI-Verordnung spezifisch um die von KI-Systemen ausgehenden Sicherheitsrisiken geht, ist die neue Maschinenverordnung auf die Sicherheit der Integration von KI-Systemen in den gesamten Maschinenpark ausgerichtet.
Einsatz von KI-Systemen in KRITIS-Anlagen
Was das neue KRITIS-Dachgesetz für Handlungsempfehlungen für Unternehmen mit sich bringt, insbesondere beim Einsatz von KI-Systemen in KRITIS-Anlagen …
Kombi-EG-/EU-Konformitätserklärung gemäß neuer Maschinenverordnung (EU) 2023/1230
Der EU AI Act ist ein wegweisender Schritt in Richtung einer regulierten KI-Zukunft und klassifiziert KI-Modelle basierend auf ihrem Risikopotenzial in verschiedene Kategorien. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf den sogenannten “High Risk”-Modellen, die aufgrund ihrer potenziellen Auswirkungen auf die Gesellschaft strengen Anforderungen unterliegen.
MDR & Maschinenverordnung: Vereinfachte Konformitätsbewertung durch Integration der EU AI Act-Anforderungen
Der EU AI Act ist ein wegweisender Schritt in Richtung einer regulierten KI-Zukunft und klassifiziert KI-Modelle basierend auf ihrem Risikopotenzial in verschiedene Kategorien. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf den sogenannten “High Risk”-Modellen, die aufgrund ihrer potenziellen Auswirkungen auf die Gesellschaft strengen Anforderungen unterliegen.
KI-Modelle in der Wirtschaft: Entschlüsselung komplexer Datenmuster für präzise Vorhersagen
Der Einsatz von KI-Modellen revolutioniert die Fähigkeit von Unternehmen, komplexe Daten zu analysieren und daraus wertvolle Vorhersagen zu generieren. Egal ob es darum geht, potenzielle Kunden zu identifizieren, betriebliche Abläufe zu optimieren oder Risiken zu minimieren – KI-Modelle bieten die Möglichkeit, aus umfangreichen Datenquellen Erkenntnisse zu gewinnen, die bisher verborgen blieben.
KI-Modelle in der Wirtschaft: Potenziale und Herausforderungen
Die Anwendungsbereiche von KI-Modellen sind vielfältig und reichen von der Optimierung der Produktionseffizienz bis hin zur Verbesserung des Kundenservice im Einzelhandel. Durch die Nutzung von KI können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse signifikant verbessern und neue Wettbewerbsvorteile erschließen.
AI Aging – Insights and Solutions: Bewältigung der Alterung von KI-Systemen
Im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) rückt ein Phänomen zunehmend in den Fokus der Fachwelt: das sogenannte “AI Aging” – die Alterung von KI-Systemen. Diese Entwicklung, charakterisiert durch eine graduelle Verschlechterung der Leistungsfähigkeit von KI-Modellen über die Zeit, stellt sowohl Wissenschaftler als auch Praktiker vor neue Herausforderungen.
Die Muster des KI-Alters: Ein Blick auf die wesentlichen Verschlechterungsmuster
Nachdem wir kürzlich das Phänomen des KI-Alters oder “AI Aging” beleuchtet haben, vertiefen wir heute unser Verständnis über die spezifischen Muster, die im Prozess der Alterung von KI-Modellen auftreten können. Unsere Erkenntnisse stützen sich auf ein umfassendes Paper, das die schrittweise Leistungsabnahme von KI-Modellen untersucht hat.
Alterung von KI-Systemen: Verstehen und Begegnen des “AI Aging”
Bei Phnx Alpha bieten wir Einblicke in ein oft übersehenes, aber entscheidendes Phänomen in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) – das “AI Aging” oder die Alterung von KI-Systemen – auch bekannt als Model Drift. Dieser Prozess beschreibt die schleichende Verschlechterung der Leistung von KI-Modellen über die Zeit, ein Aspekt, der signifikante Auswirkungen auf die Funktionsfähigkeit von KI-Systemen haben kann.
Model Drift: Herausforderungen im Umgang mit der Alterung von KI-Modellen
Auch KI-Modelle sind dem Phänomen der Alterung unterworfen, bekannt unter dem Begriff “Model Drift”. Dieses Phänomen, das in der Forschung und Wissenschaft intensiv diskutiert wird, beschreibt die schleichende Verschlechterung der Vorhersagequalität von KI-Modellen über die Zeit. Mit der kontinuierlichen Veränderung der Daten und Umgebungen, in denen diese Modelle eingesetzt werden, kann ihre Effektivität signifikant beeinträchtigt werden.
5 Schlüsselstrategien für die erfolgreiche Integration von KI in Unternehmen
KI-Systeme bieten Unternehmen enorme Möglichkeiten, Effizienzen zu steigern und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Doch die Einführung dieser Technologien bringt Herausforderungen mit sich. Hier haben wir fünf bewährte Methoden für eine erfolgreiche Integration von KI-Modellen in Unternehmen gesammelt: