Fachgebiet Intelligente Systeme
Unter intelligenten Systemen versteht man problemlösende Systeme,
die Aufgaben erfüllen, welche Intelligenz erfordern, wenn sie durch
den Menschen erfüllt werden. Sie zeichnen sich durch die Fähigkeit
aus, rationale Entscheidungen zu treffen, auch bei komplexer,
unvollständiger oder unsicherer Datenlage. Wahrnehmung der Umgebung,
Lern- und Anpassungsfähigkeit, sowie die Fähigkeit, die Wirkung des
eigenen Handelns einzuschätzen sind weitere typische Eigenschaften.
Seit Beginn der Erforschung künstlicher intelligenter Systeme in
den 60er Jahren haben Rechner mehr und mehr Aufgaben übernommen, die
traditionell von Menschen erfüllt wurden. Neben spektakulären
Fortschritten wie z.B. dem Sieg eines Schachcomputers über den
damals amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow 1996 oder aktuell
dem Hype rund um das autonome Fahren zeichnet sich die Entwicklung
durch unzählige Detailverbesserungen aus, die heute längst unseren
Alltag durchdringen. Gesichts- und Augenerkennung sorgen in aktuellen
Fotoapparaten automatisch für perfekte Fokussierung, auch bei stark
bewegten Objekten. Und die Treffsicherheit moderner Suchmaschinen ist
mittlerweile so hoch, dass sie in vielen Fragen zum Ratgeber Nummer 1
geworden sind.
Kompetenzschwerpunkte
- Modellbasierte Sicherheitsanalyse
- Modellbasierte Diagnose
- Model-Checking
- Constraintverfahren und Reason-Maintenance-Systeme
Lehre
Das Fachgebiet Intelligente Systeme bündelt die Lehr-, Entwicklungs- und Forschungsaktivitäten in diesem Bereich. Hierzu zählen Vorlesungen, studentische Projekte, Seminare und Abschlussarbeiten, insbesondere im Master Informationssysteme. Darüber hinaus wird über nun schon viele Jahre an der Entwicklung der AIMA-JAVA-Bibliothek gearbeitet. Es handelt sich dabei um die Referenz-Java-Implementierung zum Buch „Artificial Intelligence – A Modern Approach“ von Russell / Norvig. Wesentliche Teile der Bibliothek wurden hier in Ulm entwickelt.
Forschung
Die Forschungsaktivitäten konzentrieren sich zur Zeit um Projekte
zur modellbasierten Sicherheitsanalyse technischer Systeme. Mit
smartIflow wurde eine Sprache entwickelt, die es erlaubt, auf hohem
Abstraktionsniveau Systemstruktur, -verhalten und mögliches
-fehlverhalten komponentenorientiert zu beschreiben. Verschiedene
Werkzeuge der ebenfalls hier in Ulm entwickelten smartIflow-Workbench
können auf Basis solcher Modelle das Risiko eines Ausfalls
sicherheitsrelevanter Funktionen durch Simulation und Model Checking
ermitteln und analysieren. Aktuell wird der Ansatz in einem Projekt
mit Industriepartnern validiert und erweitert.
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