Research Center Trustworthy Data Science and Security

Anschnitt von Zeigefinger und Daumen, die einen goldfarbenen Mikrochip halten

Das Research Center adressiert die Herausforderung, Vertrauen in Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Cybersicherheit aufzubauen. Der Fokus liegt auf vertrauenswürdigen Systemen für sicherheitskritische Anwendungen. Ein menschenzentrierter Ansatz prägt die interdisziplinäre Forschung zu vertrauenswürdiger Datenanalyse, erklärbarem maschinellem Lernen und datenschutzbewussten Algorithmen. Ziel ist es, vertrauenswürdige Systeme zu entwickeln und Menschen beim Verständnis von Technologie zu unterstützen.

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Prof. Dr. Nicole Krämer, Director

„Wie in einem riesigen Feldversuch werden Menschen im Alltag zunehmend mit sich kontinuierlich weiterentwickelnden KI-Systemen konfrontiert. Im RC Trust wollen wir hierzu Grundlagenforschung leisten. Unser Ziel ist es, zu zeigen, dass eine interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen den Bereichen Machine Learning, Datenwissenschaft, Cybersicherheit und Psychologie erforderlich ist, um moderne Technologien zu optimieren und sicherzustellen, dass das Vertrauen der Nutzenden der tatsächlichen Vertrauenswürdigkeit dieser Systeme entspricht.“

Forschung

Der einzigartige interdisziplinärer Forschungsansatz des Research Centers deckt das gesamte Spektrum an Herausforderungen in allen Facetten vertrauenswürdiger und datenschutzbewusster Technologien ab. Das erfordert eine enge interdisziplinäre Zusammenarbeit. Das Forschungszentrum baut dabei auf die Stärken der Universitätsallianz Ruhr in den folgenden Bereichen:

Psychologie und Sozialwissenschaften:

„Wir erforschen die (psychologischen) Mechanismen der Interaktion von Menschen mit KI. Dabei konzentrieren wir uns darauf, wie Individuen die Funktionsweise des Systems verstehen und wie sie Vertrauen wahrnehmen, entwickeln und erhalten. Unsere Arbeit ist empirisch ausgerichtet und umfasst qualitative und quantitative Methoden.“ Prof. Dr. Nicole Krämer, Universität Duisburg Essen

Data Science und Statistical Learning

„Ziel unserer Gruppe ist es, mehr Schlüsse aus unseren Daten zu ziehen und die der Datenanalyse zugrunde liegenden Prozesse und Strukturen besser zu verstehen. Um dies zu erreichen, entwickeln wir Methoden und Algorithmen, die auf grundlegenden statistischen Konzepten beruhen, einschließlich der Quantifizierung von Unsicherheit oder Kausalität.“ Prof. Dr. Markus Pauly, TU Dortmund

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

„Unsere Forschung befasst sich mit Data Mining, maschinellem Lernen, skalierbaren Algorithmen und der interaktiven Erkundung von hochdimensionalen Daten, komplexen Graphen, Zeitreihen und Datenströmen. Diese Forschung schafft die Grundlage für autonome und vertrauenswürdige Systeme.“ Prof. Dr. Emmanuel Müller, TU Dortmund

Verbundprojekte und Graduiertenausbildung

Das Research Center TRUST stützt sich auf eine starke und langjährige Basis aus individuellen Forschungsprojekten, Verbundprojekten sowie einer interdisziplinären Graduiertenausbildung. Sieben ERC-Projekte, ein Exzellenzcluster, zwei Sonderforschungsbereiche, fünf interdisziplinäre Graduiertenschulen und ein Kompetenzzentrum des Bundes im Bereich Maschinelles Lernen belegen die herausragende Forschungsstärke in diesem Bereich.