Die neue Bundesregierung hat sich eine Stärkung der ‚Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI)‘ vorgenommen - diese Absichtserklärung im Koalitionsvertrag wird in Kaiserslautern aufmerksam registriert. Dort befindet sich mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und anderen Instituten ein Schwerpunkt der KI-Forschung. Der Leiter des Fraunhofer-Instituts für Experimentelles Software Engineering (IESE), Peter Liggesmeyer, wünscht sich, dass in der Forschungsförderung neue Akzente gesetzt werden.

»Breite KI-Forschung ist gut«, sagt Liggesmeyer. »Aber besonders wichtige Bereiche werden noch nicht so konzentriert gefördert, wie es für unsere Industrie sein müsste.« In bestimmten Bereichen der KI-Forschung seien deutsche Einrichtungen kaum noch wettbewerbsfähig, erklärt der Wissenschaftler und nennt als Beispiel die Spracherkennung.

Der Leiter des Fraunhofer-Instituts IESE in Kaiserslautern, Peter Liggesmeyer. Der Informatiker plädiert dafür, dass sich die Forschung zu Künstlicher Intelligenz mehr als bisher an Anforderungen der Industrie ausrichtet.

© Fraunhofer IESE/dpa

»Wir sollten überlegen, welche KI-Anwendungen besonders gut zu unserer Wirtschaftsstruktur passen», empfiehlt Liggesmeyer daher. »Automobilbau, Anlagentechnik, chemische Industrie und die Pharmabranche würden von einer gut funktionierenden KI sehr profitieren, wenn diese gut und risikofrei eingesetzt werden kann. Das könnte ein Schwerpunkt der KI-Forschung in Deutschland sein.«

Unter dem Schlagwort Industrie 4.0 werde schon einiges getan, um zu erforschen, wie sich in Zukunft Menschen und Maschinen die Aufgaben in der Produktion optimal teilen könnten, stellt der Professor fest. Der Einsatz etwa von kooperativen Robotern setze aber voraus, dass die Risiken beherrschbar seien.

»Es erwartet niemand, dass ein Restrisiko auf null reduziert wird, aber man muss es beziffern können.« Nur dann könnten Entscheidungen zu einer Restrisiko-Akzeptanz getroffen werden. Daher müssten Verfahren entwickelt werden, um Restrisiken von KI-Systemen messen zu können. In der Gebäudestatik geschehe dies mit dem Einsatz theoretischer Modelle – etwa um zu bewerten, welchen Belastungen eine Brücke standhalten könne. In anderen technischen Bereichen seien Testverfahren der geeignete Weg. »Für maschinelle Lernverfahren sind beide Wege aktuell nicht verfügbar.«

Für eine an Industrieanwendungen orientierte KI müsste die Expertise in Sicherheitstechnik mit der KI-Expertise zusammenfinden. Neben Fraunhofer IESE und der Uni Oldenburg gebe es bislang nur wenige Standorte in Deutschland, wo beides gleichermaßen vorhanden sei, sagt Liggesmeyer.

In der chemischen Industrie, in Rheinland-Pfalz etwa bei BASF, könnte viel mehr KI eingesetzt werden, wenn dies gefahrlos möglich wäre. Auch in der Impfstoffproduktion werde heute noch sehr manuell gearbeitet, weil es keine verlässlichen Angaben zu den Risiken von KI-Systemen gebe. »Wenn wir es schaffen würden, KI für solche kritischen Anwendungsbereiche besser zu ertüchtigen, wäre das ein wichtiger Fortschritt.«