Die Forschungslücke
Zwischen dem Potenzial von KI und ihrer sicheren Anwendung klafft eine Lücke: Es fehlen Standards, um Qualität und Vertrauen objektiv zu messen.
KI-Potenzial
Messbare Qualität
METRIQ-AI schließt diese Lücke durch die Entwicklung fundamentaler KI-Methoden.
Die Drei-Schalen-Architektur
Unser Projekt gliedert sich in drei Ebenen – vom theoretischen Kern bis zur praktischen Anwendung.
Äußere Schale
Mensch-KI-Interaktion
Eine natürlichsprachige Schnittstelle macht komplexe KI-Eigenschaften für alle Nutzer verständlich und zugänglich.
Mittlere Schale
Mehrkriterielle Agenten
Intelligente Agenten finden das passende KI-Modell basierend auf den individuellen Präferenzen des Anwenders.
Innerer Kern
Grundlagen & Metriken
Hier entwickeln wir die neuen, quantitativen Metriken, die KI-Qualität objektiv messbar machen.
Forschung im Fokus: Drei neue Metrik-Dimensionen
Wir schaffen die wissenschaftliche Basis, um die Vertrauenswürdigkeit von KI objektiv zu bewerten.
Performance vs. Erklärbarkeit
Wir quantifizieren den Zielkonflikt zwischen der Genauigkeit eines Modells und seiner Nachvollziehbarkeit.
Robustheit bei Datenlücken
Wir messen, wie zuverlässig ein Modell bei unvollständigen Eingabedaten, z.B. durch Sensorausfälle, funktioniert.
Resilienz gegenüber Bias
Wir bewerten die Anfälligkeit eines Modells für unfaire Ergebnisse durch unausgewogene Trainingsdaten.
Der Projektplan
Vier logisch aufeinander aufbauende Arbeitspakete sichern den Projekterfolg über 60 Monate.
Ein Ökosystem für alle: Wer profitiert?
METRIQ-AI schafft einen Mehrwert für die gesamte Gesellschaft, von der Forschung bis zur Politik.
1. Forscher
Schaffen und validieren grundlegend neue KI-Metriken und publizieren neue Erkenntnisse über KI-Verhalten.
2. Anwender
Erhalten eine transparente, auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittene Modellauswahl.
3. Anbieter
Erhalten durch automatisierte Benchmarks eine objektive, zertifizierbare Model Card für ihre KI-Lösungen.
4. Politik & Regulierer
Erhalten einen datengestützten Überblick über die KI-Landschaft; der EU AI Act wird technisch operationalisierbar.
5. Gesellschaft
Profitiert von mehr Transparenz und Erklärbarkeit, was das Vertrauen in KI stärkt.
Das Ergebnis:
Ein Paradigmenwechsel von manueller Beschreibung zu automatisierter, benchmark-basierter Zertifizierung von KI.