Verhaltensmuster-Erkennung mittels Explainable AI

AI Quick Summary

Es ist ein Konzept zu erarbeiten, wie explainable AI zur Verhaltensmuster-Erkennung auf Basis von Smarthome-Sensoren eingesetzt werden kann. Ein wichtiger Teil des Projekts besteht darin, notwendige Voraussetzungen und Limitierungen von explainable AI Ansätzen zu dokumentieren.Eine exemplarische Implementation eins explainable AI Algorithmuns ist zur Untermauerung des Konzepts umzusetzen. Ausgangslage und ProblemstellungBereits einfache Sensoren, welche in Smarthomes verbaut werden, erlauben die regelbasierte Erkennung bestimmter Verhaltensmuster des Bewohners. Beispielsweise können allein durch Bewegungsmelder, Tür- und Fenster-Kontakte solche Verhaltensmuster, wie «Aufsteh-Zeiten an Werk- und Feiertagen», «Anwesenheitszeiten», etc. festgestellt werden.Der Einsatz von AI ermöglicht es, auf ökonomische Weise nach weiteren Verhaltensmustern in bestehenden Daten zu suchen, die (noch) nicht über vordefinierte Regeln erfasst werden. Um die Nachvollziehbarkeit der neuen Regeln zu gewährleisten, soll der Ansatz der explainable AI eingesetzt werden.Ziel der Arbeit & erwartete ResultateÜbersicht, welche Realisierungsmöglichkeiten mit explainable AI im Kontext von Smarthomes und Mustererkennung bestehenDatensatz für Experimente/Simulation synthetisieren Exemplarische Implementierung eines BeispielsGewünschte Methoden, VorgehenEinarbeitung in Thema explainable AIRecherche zu in Frage kommenden Ansätzen, den zugehörigen Voraussetzungen und LimitierungenRecherche zu Synthetisierung von geeigneten DatensätzenErstellung eines Anforderungskatalogs (damit unter realen Umständen explainable AI eingesetzt werden kann)Erstellung eines Anforderungskatalogs an Daten-SynthetisierungImplementierung und Validierung der SoftwareDokumentation der Recherchen und der Software-EntwicklungKreativität, Varianten, InnovationBei der Erarbeitung des konkreten Projektauftrags besteht die Möglichkeit, eigene Schwerpunkte zu definieren.Sonstige BemerkungenPyhton Kenntnisse erwünscht

Project Idea Metadata

• Project Idea Name: Verhaltensmuster-Erkennung mittels Explainable AI
• Date: 6/25/2022 7:46:20 PM
• Administrators:
  • Martin Biallas

Project Idea Description

Ausgangslage und Problemstellung

Bereits einfache Sensoren, welche in Smarthomes verbaut werden, erlauben die regelbasierte Erkennung bestimmter Verhaltensmuster des Bewohners. Beispielsweise können allein durch Bewegungsmelder, Tür- und Fenster-Kontakte solche Verhaltensmuster, wie «Aufsteh-Zeiten an Werk- und Feiertagen», «Anwesenheitszeiten», etc. festgestellt werden.

Der Einsatz von AI ermöglicht es, auf ökonomische Weise nach weiteren Verhaltensmustern in bestehenden Daten zu suchen, die (noch) nicht über vordefinierte Regeln erfasst werden. Um die Nachvollziehbarkeit der neuen Regeln zu gewährleisten, soll der Ansatz der explainable AI eingesetzt werden.

Ziel der Arbeit & erwartete Resultate

• Übersicht, welche Realisierungsmöglichkeiten mit explainable AI im Kontext von Smarthomes und Mustererkennung bestehen
• Datensatz für Experimente/Simulation synthetisieren
• Exemplarische Implementierung eines Beispiels
• 
  

Gewünschte Methoden, Vorgehen

• Einarbeitung in Thema explainable AI
• Recherche zu in Frage kommenden Ansätzen, den zugehörigen Voraussetzungen und Limitierungen
• Recherche zu Synthetisierung von geeigneten Datensätzen
• Erstellung eines Anforderungskatalogs (damit unter realen Umständen explainable AI eingesetzt werden kann)
• Erstellung eines Anforderungskatalogs an Daten-Synthetisierung
• Implementierung und Validierung der Software
• Dokumentation der Recherchen und der Software-Entwicklung

Kreativität, Varianten, Innovation

• Bei der Erarbeitung des konkreten Projektauftrags besteht die Möglichkeit, eigene Schwerpunkte zu definieren.

Sonstige Bemerkungen

• Pyhton Kenntnisse erwünscht

Es ist ein Konzept zu erarbeiten, wie explainable AI zur Verhaltensmuster-Erkennung auf Basis von Smarthome-Sensoren eingesetzt werden kann. Ein wichtiger Teil des Projekts besteht darin, notwendige Voraussetzungen und Limitierungen von explainable AI Ansätzen zu dokumentieren.

Eine exemplarische Implementation eins explainable AI Algorithmuns ist zur Untermauerung des Konzepts umzusetzen.