Der Begriff „Erklärbare Graph-Neuronale Netze“ stammt aus den Themenbereichen Künstliche Intelligenz, Industrie und Fabrik 4.0 und Big Data und Smart Data.
Graph-Neuronale Netze sind eine besondere Form von Künstlicher Intelligenz, die besonders gut mit Daten umgehen kann, die sich in Netzwerken oder Beziehungen abbilden lassen – zum Beispiel das Zusammenspiel verschiedener Maschinen in einer Fabrik oder die Verbindung von Kunden in einem sozialen Netzwerk.
Oft ist es bei solchen KI-Systemen schwierig zu verstehen, warum sie eine bestimmte Entscheidung treffen. Das macht es für Unternehmen riskant, diesen Systemen zu vertrauen. „Erklärbare Graph-Neuronale Netze“ bedeutet, dass diese KI-Modelle so aufgebaut sind, dass Menschen deren Entscheidungen nachvollziehen können.
Ein einfaches Beispiel: Stellen Sie sich vor, eine KI überwacht alle Maschinen in Ihrer Produktionsstraße und gibt eine Warnung aus, bevor eine Maschine ausfällt. Ein erklärbares System kann Ihnen genau anzeigen, warum es glaubt, dass diese Maschine ein Problem haben wird – zum Beispiel weil ähnliche Probleme zuvor bei Maschinen mit denselben Eigenschaften aufgetreten sind. So können Sie besser einschätzen, wie zuverlässig die KI arbeitet und wie Sie reagieren sollten.
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