Artificial Intelligence Software Academy

Lehre, Forschung und Infrastruktur

AISA verknüpft Künstliche Intelligenz, Softwaretechnik und spannende Anwendungen: AI+SE+X steht für interdisziplinäre Forschung und Ausbildung
[Foto: AISA]

AISA in Kürze

Unsere Mission

Künstliche Intelligenz (AI) erfordert zwangsläufig spezielle Software und die damit verbundenen Fähigkeiten im Software Engineering (SE). Darüber hinaus ist in der Regel fundiertes Fachwissen (X) in den Bereichen Ingenieurwesen, Naturwissenschaften und Didaktik erforderlich, um AI in der Wissenschaft und Industrie effizient und effektiv einsetzen zu können. AISA zielt darauf ab, Spezialistinnen und Spezialisten auszubilden, die mit interdisziplinären Fähigkeiten in allen beitragenden Disziplinen ausgestattet sind: AI+SE+X.

AI+SE+X: AISA Paradigma

AI+SE+X

Künstliche Intelligenz (AI) ist inzwischen zu einer Schlüsseltechnologie unseres industriellen und akademischen Lebens geworden. Sie umfasst eine große Vielfalt an Methoden, Werkzeugen und Anwendungsfällen. Allerdings fehlt das Verständnis für die Beziehung zwischen domänenspezifischen Problemen und den geeigneten AI-Werkzeugen als  Schlüsselkompetenz häufig. Auch die Entwicklung von AI-Methoden erfordert profunde Kenntnisse.

Software Engineering (SE) bildet eine im akademischen Bereich oft vernachlässigte Kompetenz. Bei der Entwicklung von Forschungscodes, anspruchsvollen individuellen AI-Lösungen oder Simulationswerkzeugen werden Dinge wie Dokumentation, Tests, Lesbarkeit des Codes, Robustheit o.ä. jedoch immer wieder vernachlässigt. SE-Fähigkeiten können die Effizienz in dieser Hinsicht deutlich steigern. Sie können in größeren Teams und bei der breiten Einführung akademischer und industrieller Lösungen viele Vorteile bieten und die Nachhaltigkeit der Software und den damit verbundenen Methoden verbessern.

Anwendungsdomänen (X) gehen mit spezifischen Anforderungen einher: Beispielsweise müssen grundlegende physikalische Prinzipien beachtet werden. Es kann sein, dass keine Informationen über die Daten vorliegen. In den Daten nicht erfasste Nebenbedingungen wie Versuchsbedingungen können relevant sein. Die Darstellung der Ergebnisse kann entscheidend sein, um Akzeptanz zu erzeugen. Eine Interaktion mit einer bereichsspezifischen Forschungsdateninfrastruktur bringt hier einen erheblichen Mehrwert.

Durch die Verschmelzung von Kompetenzen aus AI, SE und X wird AISA Spezialistinnen und Spezialisten mit den erforderlichen Werkzeugen, Methoden, Arbeitsabläufen und didaktischen Fähigkeiten ausstatten, um die Verfügbarkeit und Akzeptanz neuer Technologien zu fördern. Darin liegt unsere Vision.

AISA Kontakt

Dieses Bild zeigt Steffen Becker

Steffen Becker

Prof. Dr.-Ing.

Abteilungsleiter Abteilung Softwarequalität und -architektur

[Foto: U. Regenscheit / Universität Stuttgart]

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