In der fortlaufenden Diskussion um die Erklärbarkeit von KI-Systemen reflektiere ich oft über meine Masterarbeit und wie sich die Konzepte mit den heutigen Technologien weiterentwickeln könnten. Eine spannende Idee ist die Integration neuronaler Netze in die Trajektoriensimulation.
Neue Perspektiven:
Innerhalb der Masterarbeit konzentrierte ich mich auf Trajektoriensimulationen zur Entscheidungsfindung. Heute sehe ich das Potenzial, neuronale Netze innerhalb dieses Rahmens für detailreichere Entscheidungen innerhalb der Simulationen zu nutzen.
Diese Kombination könnte es ermöglichen, die Effizienz neuronaler Netze mit der Klarheit, Nachvollziehbarkeit und vor allem Erklärbarkeit der Trajektoriensimulation zu verbinden.
Wie könnte das funktionieren?
Neuronale Netze könnten spezifische, komplexe Aspekte innerhalb einer Simulation effizient bearbeiten, während die Gesamtsimulation die Entscheidungswege klar und verständlich darstellt. So könnte ein neuronales Netz die Entscheidungen eines potenziellen Fahrers innerhalb der Simulation treffen, wogegen die Trajektorien die Gesamtsituation bewerten und eine Ampel steuern. Für die Entscheidung der Ampelsteuerung ist es nicht wichtig, wie der einzelne Fahrer sich konkret verhält, sondern wie sich daraus ein Fluss des Verkehrs ergibt.
Dies würde die Vorteile beider Ansätze nutzen: Die adaptive Lernfähigkeit neuronaler Netze und die strukturierte, erklärliche Entscheidungsfindung der Trajektoriensimulation.
Potenzielle Anwendungen:
Ideal für Bereiche, wo präzise Mikroentscheidungen und das Verständnis des Gesamtprozesses gleichermaßen wichtig sind, wie in der Logistik, im Verkehrsmanagement oder in der Buchhaltungsbranche.
Abschließende Gedanken:
Diese Überlegungen zeigen, wie wichtig es ist, kontinuierlich neue Wege zu finden, um die Stärken aktueller KI-Technologien zu nutzen und gleichzeitig ihre Prozesse transparent und nachvollziehbar zu gestalten. Es ist ein kontinuierlicher Prozess, bei dem Forschung aus der Vergangenheit die Grundlage für zukünftige Innovationen bildet.