Es soll die Einstiegshürde für Unternehmen und Personen drastisch herabsetzen, AI für die Analyse der eigenen Daten zu nutzen um sich damit Wettbewerbsvorteile zu sichern. Das Modul umfasst damit alle Stationen der Datenverarbeitungskette, von der zu verifizierenden Datenquelle, über kryptographische Verfahren zur sicheren Datenverarbeitung und bietet den Nutzerinnen und Nutzern von AI eine bessere, weil nachvollziehbare, Entscheidungsgrundlage.

„Unsere Arbeit wird wesentlich zu Akzeptanz und Vertrauen in KI beitragen.“

Stefanie Lindstaedt

Know-Center CEO

Die neuen COMET-Module der Forschungsförderungsgesellschaft FFG tragen wesentlich zur Entwicklung und Innovation bei. Damit sollen zukunftweisende Forschungsthemen etabliert und neue Stärkefelder aufgebaut werden. Per Forschung auf höchstem Niveau werden neue Themenfelder etabliert, die deutlich über den bisherigen Stand der Technik hinausreichen.

Das mit 4 Millionen Euro dotierte Modul läuft 4 Jahre lang, der offizielle Projekt Kick-off samt Pressekonferenz fand am 10. Februar 2020 in Graz statt.

„Mit dem COMET-Modul zu Artificial Intelligence kann dieser Schwerpunkt am Know-Center in Graz gezielt ausgebaut werden.“

Henrietta Egerth und Klaus Pseiner, Geschäftsführer der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft FFG

DDAI – Data Driven Artificial Intelligence

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Forschungsbereiche

1Datenschutzorientierte KI-Algorithmen

Wir entwickeln sichere KI-Methoden, die keine sensitiven Informationen preisgeben und auch die Auswertung verschlüsselter Daten erlauben. Damit ermöglichen wir z.B. sicheres Cloud Computing, die KI-Modelle können leichter mit Kunden und Zulieferern ausgetauscht und private und öffentliche Datenbanken können ohne Sicherheitsrisiken kombiniert werden. Wir schreiben Datenschutz groß und arbeiten an neuen Generationen von sicheren und vertraulichkeitserhaltenden KI-Algorithmen.

2Erklärbare KI für Analysten

KI-Lösungen sollen keine Black-Box für Anwender sein, wir arbeiten daran die Entscheidungen der eingesetzten Algorithmen für Analysten verständlicher zu machen, ohne das vertrauliche Daten preisgegeben werden. So soll das Vertrauen in KI-Entscheidungen gestärkt, Modelle besser visualisiert und die entsprechenden Ergebnisse erklärbarer werden.

3Erklärbare KI für Benutzer

Die Interaktion von Endanwendern mit KI wird immer wichtiger und wir forschen daran, wie wir diese Interaktion in Zukunft verbessern können. Wir verbessern z.B. die Erklärbarkeit von personalisierten Empfehlungssystemen und entwickeln auch neue Lernparadigmen für den Umgang mit maschinellem Lernen, um Benutzerinnen und Benutzer besser zu schulen und im Umgang mit KI befähigen zu können.

Forschungsfragen

Kryptographie und Kryptoanalyse
Side-Channel Attacks
Maschinelles Lernen und Deep Learning
System Architecture
Homomorphic Encryption
Recommender Systems
(Social) Data Science
Data and Information Visualization
Human-Computer Interaction
Data-Driven Business

Ihr Ansprechpartner

Andreas Trügler

Module Lead

E-mail

Wissenschaftliche Partner

TU Graz Institute: IAIK (Prof. Christian Rechberger) und ISDS (Prof. Stefanie Lindstaedt)

KU Leuven (Kryptographie, Prof. Nigel Smart)

Universität Passau (Maschinelles Lernen, Prof. Michael Granitzer)

Universität Twente (Erklärbare KI, Ass. Prof. Christin Seifert)

Das COMET-Modul DDAI wird im Rahmen von COMET – Competence Centers for Excellent Technologies durch BMK und BMDW gefördert. Das Programm COMET wird durch die FFG abgewickelt.