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Künstliche Intelligenz: Chancen und Risiken für autonome Systeme in sicherheitsrelevanten Anwendungen

Hilko Hoffmann

In: Sebastian Festag (editor). XXXVI. Sicherheitswissenschaftliches Symposion. GfS-Symposion Risikokompetenz und Technik Risiken bestehender und neuartiger Systeme located at Forum Prävention der Allgemeinen Unfallversicherungsanstalt (AUVA) Österreich May 18-18 Innsbruck Austria VdS Schadenverhütung GmbH Verlag Köln 2022.

Abstract

Die Definition eines autonomen Systems hängt zu weiten Teilen von der Domäne ab, in denen diese Systeme eingesetzt werden sollen. Die in diesem Beitrag verwendete Definition orientiert sich an der Festlegung des Fachforums autonome Systeme für die Domäne Smart Living, da diese sehr große Schnittmengen mit dem Themenbereich Sicherheitstechnik aufweist. Immer mehr Neu- und Bestandsgebäude werden zusätzlich zu Brandmeldeanlagen, Rauchsensoren sowie ggfs. Zutritts- bzw. Schließanlagen umfassend digitalisiert. Hierzu gehören komfortorientierte Smart Home Installationen sowie vernetzbare Komponenten, Geräte und Anlagen, wie z.B. Bewegungssensoren, intelligente Steckdosen, Smart Meter, Geräte aus der weißen Ware, sowie Heizungs- oder Photovoltaikanlagen. Die dort entstehenden Daten ermöglichen im Zusammenspiel mit Methoden aus der künstlichen Intelligenz (KI) potenziell die Realisierung von voll- oder teilautonomen, sicherheitsrelevanten Entscheidungssystemen in Gebäuden, die sich im Rahmen ihres Anwendungszwecks vorausschauend, situationsadaptiv und ohne menschliche Eingriffe über eine lange Zeit intelligent verhalten. Die Vielzahl an verbauten Sensoren und Geräten liefert zusammen mit entsprechenden KI-Methoden bisher nicht verfügbare Informationen zu typischen Abläufen, Nutzungs- und Verhaltensmustern und bieten neben der eigentlichen Notfallerkennung die Möglichkeit, sich anbahnende Stör- und Notfälle zu detektieren bzw. qualifiziertere Aussagen zu Notfallort und ggfs. Notfallart zu machen. Das diesem Beitrag zugrundliegende KI-Plattformprojekt „ForeSight“ erarbeitet aktuell wesentliche Grundlagen für KI-basierte, (teil-) autonome Systeme im Bereich Smart Living. Am Beispiel der Aktivitätenerkennung in einer Wohnung werden die, für die Analyse von Zeitseriendaten eingesetzten, Verfahren aus den Bereichen der symbolischen wie auch der neuronalen KI im Überblick vorgestellt. Für eine bessere Nachvollziehbarkeit wird im vorgestellten Beispiel der komplexe Sachverhalt einer Aktivität in Einzelservices zerlegt. Jeder Einzelservice analysiert ein Gerät oder eine Sensorgruppe in einem eigenen neuronalen Netz und liefert die für autonomes vorausschauendes Verhalten notwendigen Einzelprognosen zu diesen Geräten. Zur besseren Nachvollziehbarkeit und Kontrollmöglichkeit werden die Einzelergebnisse mit einem Agentensystem zu einer hybriden KI-Anwendung zusammengeführt. Basierend auf diesen Erfahrungswerten bewertet der Beitrag die Chancen und Grenzen sowie die Rahmenbedingungen für den KI-Einsatz im sicherheitstechnischen Kontext von Gebäuden. Es werden die notwendigen Arbeitsschritte, die nötige Datenqualität sowie Ansätze zur Skalierung und dem flächigen Einsatz von KI-gestützten Anwendungen erläutert und in den Kontext Sicherheitstechnik gestellt. Zum Abschluss werden die notwendigen Kompetenzen für eine breite Anwendung von KI-Methoden in sicherheitstechnischen Anwendungen in und mit Gebäuden erörtert.

Projekte

German Research Center for Artificial Intelligence
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz