Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST
Inhalt
Das Paper stellt AI Spaces als Konzept vor, das die Zusammenarbeit von KI-Systemen über Organisationsgrenzen hinweg ermöglicht und dabei Anforderungen wie Datensouveränität, Vertraulichkeit, Regulierung und unterschiedliche Interessen berücksichtigt. Viele aktuelle Herausforderungen, etwa in Lieferketten, der Industrie, im Gesundheitswesen oder in Smart Buildings, können nicht von einzelnen Organisationen allein gelöst werden, da relevantes Wissen und Daten verteilt vorliegen. AI Spaces ermöglichen deshalb die sichere und souveräne Nutzung dieser verteilten Daten, ohne dass eine zentrale Speicherung notwendig ist. Dabei werden drei Formen der Zusammenarbeit beschrieben: die gemeinsame Entwicklung von Modellen, beispielsweise durch föderiertes Lernen, die Nutzung verteilter Daten für KI-gestützte Entscheidungen zur Laufzeit sowie die Kooperation autonomer KI-Agenten über Organisationsgrenzen hinweg. Für den langfristigen Erfolg sind neben der technischen Umsetzung insbesondere geeignete Anreizstrukturen, eine umfassende Standardisierung sowie ein effektives Qualitätsmanagement entscheidend.
(Paper nur auf Englisch verfügbar)
Autoren
- Boris Otto (Fraunhofer ISST)
- Tobias Moritz Guggenberger (Fraunhofer ISST)
- Julia Pampus (Fraunhofer ISST)
- Takahide Matsutsuka (Fujistu Research)
- Janosch Haber (Fujitsu Research)
- Noboru Koshizuka (The University of Tokyo)
Partner
- Fujistu Research
- University of Tokyo
