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Entwicklung eines Explainable AI Verfahrens zur Visualisierung der Entscheidungswege für KI-gestützte Energieoptimierung in der Industrie

Aufgabenstellung

Bei der Analyse und Optimierung von industriellen Energiesystemen werden verschiedene Machine Learning (ML) und mathematische Optimierungsverfahren verwendet. In kritischen Industriesystemen hängt die Toleranz innovativer datenbasierter Verfahren besonders davon ab, inwieweit die Entscheidungswege der Optimierungssoftware robust und nachvollziehbar für den Menschen ist. Methoden aus dem Bereich der Explainable Artifical Intelligence (XAI) erlauben es, die Entscheidungswege auch komplexer ML- oder Optimierungsmodelle für den Anwender zu visualisieren.
Im Rahmen der Master Thesis soll ein Proof of Concept (PoC) für ein Explainable AI Verfahren zur Visualisierung der Entscheidungswege für KI-gestützte Energieoptimierung in der Industrie entwickelt und in eine Web Applikation integriert werden. Hierfür ist ein Visualisierungs- und Kennzahlenkonzept zur Analyse von Einflussfaktoren und Alternativen der berechneten Betriebsstrategien zu erarbeiten.

Bildquelle:

  • Programmers working with program code: AdobeStock_234427560

Schwerpunkte

  • Recherche zu Methoden der Explainable Artificial Intelligence (XAI) 
  • Konzeption und Entwicklung einer Methoden zur Visualisierung der Entscheidungswege für KI-gestützte Energieoptimierung und Energieprognose Anwendungen 
  • Programmierung eines web-basierten Proof of Concept zur Visualisierung der Optimierungsergebnisse und Entscheidungswege 
  • Evaluierung der Nachvollziehbarkeit und Nutzbarkeit der Methode und der Anwendung 

Bildquelle:

  • Programmers working with program code: AdobeStock_234427560

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