Julian Bültemeier, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe (TH OWL), präsentierte das Forschungsprojekt AI4ScaDa auf der diesjährigen „IEEE Symposium Series on Computational Intelligence“ (SSCI) 2025 in Trondheim, Norwegen. Die renommierte Konferenz bot eine ideale Plattform, um aktuelle Entwicklungen im Bereich Computational Intelligence zu präsentieren und sich mit internationalen Fachkolleginnen und -kollegen auszutauschen. Besonders hervorzuheben ist die neu strukturierte, biennale Symposienreihe, die zehn Fachsymposien umfasste und die Vielfalt und Tiefe der aktuellen Forschung eindrucksvoll veranschaulichte.
Innovativer Active-Learning-Ansatz: Präsentation von AI4ScaDa
Im Rahmen des AI4ScaDa-Projekts stellten Bjarne Jaster (Hochschule Bielefeld) und Julian Bültemeier einen innovativen Active-Learning-Ansatz vor, der auf einem GUIDE-Entscheidungsbaum basiert. Ziel dieses Ansatzes ist es, mit einem Minimum an Daten ein Maximum an Wissen zu generieren. Entscheidungsbäume bieten eine hohe Interpretierbarkeit, da sie ohne zusätzliche Validierungsdaten auskommen. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, bei denen Daten nur begrenzt oder nur mit hohem Aufwand verfügbar sind. Expertinnen und Experten aus Unternehmen können anhand der Entscheidungsbäume die Kausalität der getroffenen Entscheidungen überprüfen, wodurch die Modellvalidierung effizienter wird. Dies konnte in den Use Cases des Projekts AI4ScaDa bereits eindrucksvoll validiert werden.
Der Active-Learning-Ansatz nutzt die Entscheidungsgrenzen des Modells, um gezielt neue Datenpunkte aus einem Pool ungelabelter Daten zu selektieren. Dabei kommen zwei Strategien zum Einsatz: Die Exploitation identifiziert Datenpunkte nahe der Entscheidungsgrenzen, um die Genauigkeit zu verbessern, während die Exploration bisher unterrepräsentierte Datenpunkte im gelabelten Datensatz hinzufügt, um die Modellgenauigkeit weiter zu optimieren. Am inIT ist AI4ScaDa in der Forschungsgruppe „Bildverarbeitung und Mustererkennung, Sensor- und Informationsfusion“ unter der Leitung von Prof. Dr. Volker Lohweg angesiedelt.
Präsentation von AI4ScaDa regt Austausch an
Die Präsentation von AI4ScaDa durch einen Kurzvortrag und eine Postersession ermöglichte vertiefende Gespräche und förderte den Austausch über den Einsatz von KI mit wenigen Daten. Julian Bültemeier betonte: „Die Gespräche und Anregungen der internationalen Fachleute haben uns sehr viel Input gegeben."
Weitere Informationen zu AI4ScaDa finden Sie in den Projektpublikationen:https://plattform.its-owl.de/projects/ai-for-scarce-data-maschinelles-lernen-und-informationsfusion-zur-nachhaltigen-nutzung-von-labor-und-kundendaten/AXYP8egrEQ