Forschungsarbeiten

Aktuelle Forschungsarbeiten

Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit dem Massachusetts Institute of Technology durchgeführt.

Interpretierbare Videoanalyse unter Nutzung von Deep-Learning-Techniken.

Das realisierte Projekt zielt darauf ab, zu untersuchen, ob Klassifikatoren, die auf kurzen Videos trainiert wurden, robuster gegenüber Datenstörungen sind als Klassifikatoren, die auf Einzelbildern trainiert wurden.

Die treibende Kraft der Studie ist die Existenz sogenannter Adversarial Attacks (deutsch: feindlicher Angriffe), bei denen für das bloße Auge unsichtbare Störungen in den Eingabedaten zu deren fehlerhafter Klassifizierung führen, was eine ernsthafte Sicherheitslücke in KI-basierten Systemen darstellt.

Fortgeschrittenere Varianten dieser Angriffe erfordern nicht einmal die Kenntnis der genauen Klassifikatorarchitektur oder den Zugriff auf Trainingsdaten. Dies kann unter anderem dazu führen, dass E-Mails, die das Logo eines Mitbewerbers enthalten, von einem erheblichen Anteil der E-Mail-Postfächer als Spam eingestuft werden. Dies ist ein großes Hindernis für die weit verbreitete Einführung von intelligenten Systemen.

Das Projekt wird mit der Veröffentlichung einer wissenschaftlichen Arbeit Ende 2021 abgeschlossen.

Die neuesten Algorithmen des maschinellen Lernens machen Fortschritte bei Problemen, von denen wir bisher dachten, sie seien die ausschließliche Domäne des Menschen – solche Aufgaben, wie Sprach- und Objekterkennung.

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