Strukturierte Entwicklung und Validierung von KI-Lösungen

Der erfolgreiche Einsatz von Künstlicher Intelligenz endet nicht bei der Entwicklung eines Modells – entscheidend ist die Erprobung im realen Anwendungskontext. KI-Systeme zeigen ihre tatsächliche Leistungsfähigkeit häufig erst im Einsatz unter unvorhersehbaren Bedingungen, dynamischen Umgebungen und komplexen Systeminteraktionen. Reine Simulationen oder Laborumgebungen reichen deshalb in vielen Fällen nicht aus.

Dieser Service stellt kontrollierte, aber realitätsnahe Testumgebungen und Reallabore bereit, in denen KI-Systeme, Algorithmen und datengetriebene Anwendungen frühzeitig validiert, bewertet und iterativ weiterentwickelt werden können. Ziel ist es, technische Unsicherheiten zu reduzieren, Systemverhalten unter realen Bedingungen zu verstehen und die Grundlage für einen sicheren und skalierbaren produktiven Einsatz zu schaffen.

Der zentrale Mehrwert liegt in der Absicherung von Robustheit, Sicherheit und Zuverlässigkeit vor der Produktivsetzung. Unternehmen erhalten frühzeitig Klarheit darüber, wie sich ihre KI-Lösungen im Gesamtsystem verhalten, wo Grenzen liegen und welche Anpassungen notwendig sind. Dadurch werden operative Risiken reduziert, Entwicklungsentscheidungen besser abgesichert und die Marktreife deutlich beschleunigt.

Gleichzeitig ermöglichen Reallabore eine kontinuierliche, iterative Verbesserung: Systeme werden nicht nur einmal getestet, sondern über reale Daten, echte Umgebungen und tatsächliche Interaktionen hinweg weiterentwickelt. Besonders bei autonomen Systemen, Robotik, Mobilität oder sicherheitskritischen Anwendungen ist dieser durchgängige Test- und Lernprozess entscheidend.

Beispiele aus dem Forschungszentrum Informatik:

• Erprobung mobiler Roboter für Inspektions- und Wartungsaufgaben in realen Einsatzumgebungen
• Integration und Feldtests automatisierter Fahr- und Mobilitätssysteme (z. B. Last-Mile-Transport, Logistik- und Personentransportlösungen)
• Nutzung von Referenzplattformen für Sensorik-, Perzeptions- und ADAS-Algorithmustests im Bereich autonomes Fahren
• Einsatz von Behavior Trees (z. B. ros_bt_py) zur Modellierung und Steuerung komplexer KI-gestützter Robotik- und Automatisierungssysteme
• Test-before-Invest von Embedded- und Edge-AI-Systemen, inkl. RISC-V-basierter energieeffizienter Hardwarelösungen
• Simulation und Validierung innerstädtischer Verkehrsszenarien im digitalen Zwilling realer Teststrecken (inkl. Kreuzungen, Tunnel und komplexem Verkehrsgeschehen)

Für wen ist dieses Angebot?

Dieser Service richtet sich an Organisationen, die KI-Systeme nicht nur entwickeln, sondern in realen oder produktionsnahen Umgebungen einsetzen wollen. Dazu zählen Industrieunternehmen mit Automatisierungs- und Produktionsprozessen, OEMs und Zulieferer im Mobilitäts- und Robotikbereich, technologieorientierte Startups mit Hardware- oder KI-Produkten sowie Forschungseinrichtungen mit anwendungsnahen Entwicklungsprojekten. Besonders relevant ist er für Akteure, bei denen Sicherheit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit entscheidend sind und ein reiner Labortest nicht ausreicht.

Kostenbeitrag:

Dieser Service wird im Rahmen des EDIH-AICS 2.0 angeboten. Die Kosten richten sich nach Umfang und Aufwand und werden individuell mit der Ansprechperson abgestimmt. Dank der Förderung erfolgt die Umsetzung zu vergünstigten Konditionen.

Erforderliches KI-Einstiegslevel:

Dieses Angebot ist für jedes Erfahrungslevel geeignet, ob Einsteiger:innen oder Expert:innen.

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