Entwicklung zuverlässiger KI-basierter Software-Systeme in Anwesenheit von Unsicherheit: Unterschied zwischen den Versionen

Aus IPD-Institutsseminar
Zur Navigation springen Zur Suche springen
 
Zeile 5: Zeile 5:
 
|betreuer=Max Scheerer
 
|betreuer=Max Scheerer
 
|termin=Institutsseminar/2022-01-14
 
|termin=Institutsseminar/2022-01-14
 +
|vortragsmodus=online
 
|kurzfassung=Die rapide Zunahme der Rechenleistung heutiger Computer hat die Nutzung von KI in alltäglichen Anwendungen wesentlich erleichtert. Aufgrund der statistischen Natur von KI besteht deshalb eine gewisse Unsicherheit. Diese Unsicherheit kann direkten Einfluss auf die Zuverlässigkeit eines Software-Systems haben. Im Rahmen der Arbeit „Entwicklung zuverlässiger KI-basierter Software-Systeme in Anwesenheit von Unsicherheit“ wird ein Vorgehen präsentiert, das solche Problematiken auf Architekturebene analysieren kann. Das Vorgehen nutzt dafür modellbasierte Qualitätsanalysen, welche im Kontext von Palladio realisiert wurde. Zusätzlich wird ein Vorgehen zur Sensitivitätsanalyse vorgestellt, um ein KI-Netz anhand von veränderten Unsicherheiten abzutasten. Mithilfe dieser Werkzeuge kann eine Zuverlässigkeitsvorhersage auf dem Modell des Software-Systems getätigt werden. Dabei konnte für zwei Unterschiedliche KI-Netze gezeigt werden, dass deren Sensitivitätsmodelle direkten Einfluss auf die Zuverlässigkeit des gesamten Software-Systems haben. Durch den Einsatz von Architekturvorlagen konnte auch gezeigt werden, dass die ebenfalls Einfluss auf die Zuverlässigkeit des gesamten Software-Systems haben.
 
|kurzfassung=Die rapide Zunahme der Rechenleistung heutiger Computer hat die Nutzung von KI in alltäglichen Anwendungen wesentlich erleichtert. Aufgrund der statistischen Natur von KI besteht deshalb eine gewisse Unsicherheit. Diese Unsicherheit kann direkten Einfluss auf die Zuverlässigkeit eines Software-Systems haben. Im Rahmen der Arbeit „Entwicklung zuverlässiger KI-basierter Software-Systeme in Anwesenheit von Unsicherheit“ wird ein Vorgehen präsentiert, das solche Problematiken auf Architekturebene analysieren kann. Das Vorgehen nutzt dafür modellbasierte Qualitätsanalysen, welche im Kontext von Palladio realisiert wurde. Zusätzlich wird ein Vorgehen zur Sensitivitätsanalyse vorgestellt, um ein KI-Netz anhand von veränderten Unsicherheiten abzutasten. Mithilfe dieser Werkzeuge kann eine Zuverlässigkeitsvorhersage auf dem Modell des Software-Systems getätigt werden. Dabei konnte für zwei Unterschiedliche KI-Netze gezeigt werden, dass deren Sensitivitätsmodelle direkten Einfluss auf die Zuverlässigkeit des gesamten Software-Systems haben. Durch den Einsatz von Architekturvorlagen konnte auch gezeigt werden, dass die ebenfalls Einfluss auf die Zuverlässigkeit des gesamten Software-Systems haben.
 
}}
 
}}

Aktuelle Version vom 14. Januar 2022, 13:08 Uhr

Vortragende(r) Dennis Bäuml
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Max Scheerer
Termin Fr 14. Januar 2022
Vortragsmodus online
Kurzfassung Die rapide Zunahme der Rechenleistung heutiger Computer hat die Nutzung von KI in alltäglichen Anwendungen wesentlich erleichtert. Aufgrund der statistischen Natur von KI besteht deshalb eine gewisse Unsicherheit. Diese Unsicherheit kann direkten Einfluss auf die Zuverlässigkeit eines Software-Systems haben. Im Rahmen der Arbeit „Entwicklung zuverlässiger KI-basierter Software-Systeme in Anwesenheit von Unsicherheit“ wird ein Vorgehen präsentiert, das solche Problematiken auf Architekturebene analysieren kann. Das Vorgehen nutzt dafür modellbasierte Qualitätsanalysen, welche im Kontext von Palladio realisiert wurde. Zusätzlich wird ein Vorgehen zur Sensitivitätsanalyse vorgestellt, um ein KI-Netz anhand von veränderten Unsicherheiten abzutasten. Mithilfe dieser Werkzeuge kann eine Zuverlässigkeitsvorhersage auf dem Modell des Software-Systems getätigt werden. Dabei konnte für zwei Unterschiedliche KI-Netze gezeigt werden, dass deren Sensitivitätsmodelle direkten Einfluss auf die Zuverlässigkeit des gesamten Software-Systems haben. Durch den Einsatz von Architekturvorlagen konnte auch gezeigt werden, dass die ebenfalls Einfluss auf die Zuverlässigkeit des gesamten Software-Systems haben.