RAKI: Rapide XAI for Industrial Plants

Project Period: 2019-09-01 – 2022-08-31
Externally Funded
Alternative Name
RAKI: Rapide XAI for Industrial Plants
Acronym
RAKI
Principal Investigator
Axel-Cyrille Ngonga Ngomo
Member
Caglar Demir, Stefan Heindorf, Diego Moussallem, René Speck, Adrian Wilke
Department(s)
Data Science
Description

RAKI entwickelt neuartige Verfahren, um skalierbare, nachvollziehbare Machine Learning-Verfahren mit „humans in the loop“ zu entwickeln.


Im Fokus des Projekts steht die skalierbare KI-getriebene Optimierung der Konfiguration und des Betriebs von Industrieanlagen sowie der notwendigen Produktionslogistik.


Verteilte Implementierungen ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen für die automatische Generierung von Erklärungen. Die Entwicklungs- und Anwendungspartner AI4BD und Siemens planen die Verwendung von wesentlichen Teilen des RAKI-Frameworks nach der Produktisierung in ihre Plattformen CBR und Mindsphere. Das Ergebnis von RAKI bildet die Grundlage für neuartige Datenprodukte wie KI-getriebene interaktive Konfigurationssoftware für Industrieanlagen, die eine skalierbare Entwicklung von Smart Services in der industriellen Produktion ermöglicht.

Grant Number
Funding Organisation
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Cooperator
AI4BD Deutschland GmbH
Elevait GmbH & Co. KG
Siemens AG (SIE)
Universität Leipzig