Versions Compared

Key

  • This line was added.
  • This line was removed.
  • Formatting was changed.

Übersicht der Bedarfe dieser Kleingruppe

Direkt einzahlende Bedarfe und indirekt einzahlende Bedarfe

Grundlagen

Safety &
Security

Prüfung &
Zertifizierung

Soziotechn.
Systeme

Industrielle
Automation

Mobilität

Medizin

Finanzdienstleitungen

Finanzdienst-leitungen

Energie &
Umwelt

01-01
01-02

 

 

 

 

01-04
01-11

01-16
01-22
01-23

 

 


 

 


 

 


 

 

 

 

 

 

1. Konsolidierung der Bedarfe

Welche Bedarfe passen inhaltlich zusammen und sollten gemeinsam als Cluster innerhalb eines Projekts bearbeitet werden und wie relevant sind diese Cluster aus deutscher Sicht? Überschneidungen/inhaltliche Dopplungen mit anderen Kleingruppen sind zu vermeiden.

...

Cluster

(C-KLG-A bis X,
Bsp.: C-1-A)

...

Bedarfe des Clusters

(Bedarfs-Code)

...

Relevanz aus deutscher Sicht

(gering, hoch)

05-06
05-07
05-09
05-11

06-05

07-02


08-03
08-05
08-07
08-09

08-17

09-02



1. Konsolidierung der Bedarfe

Es wurden keine Bedarfe zu Clustern zusammengefasst.

...

C-1-A: Titel

...

2. Umfeld- und Expertiseanalyse
a. In welche laufenden Projekte passen die einzelnen Bedarfe bzw. Bedarfs-Cluster?

Vollständig
abgedeckte Bedarfe/Cluster
(bspw. 01-14 oder C-2-C)

Teilweise
abgedeckte Bedarfe/Cluster
(bspw. 01-14 oder C-2-C)

Projektnummer und Titel 
(ggf. inkl. TeilNr.,
Bsp.: 1234-5

)Titel
(Haupttitel - Nebentitel/
Teile-Titel etc.

)

Fehlende Expertise für Bedarfsumsetzung
(Stakeholderkreis: bspw. Prüfindustrie, Juristen, Anwender, Entwickler, KMU etc.)

Name von Experten
(mit entsprechender Expertise in Bezug auf Spalte E)

Notizen


06-05

ISO 21448:2022
Road vehicles - Safety of the intended functionality

ASAM (laufende Aktivitäten) → Open Szenario / Stichwort: szenariobasierter Test (21448 und ODD im Bereich Automobil)

SafetrAIn

OpenDataHub (Analyse Ampelschaltung etc. Hamburg)


(warning) ggf. Mitglieder des Forschungsprojekts SafetrAIn

Dieter Wegener (Bezug zum Zug),

 (warning) Christian Kolf (Kontakt von Jacques Olaf Kruse Brandao) 

ggf. aus "Hochrisiko", horizontales Thema (zumindest nicht nur vertikal)

Hinweis: Entkopplung von Simulation und Testmethoden

05-11





erledigt

Sieh Hinweise KGL2: nicht KI-relevant


05-09

ISO/IEC DIS 5259-2 - Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 2: Data quality measures


Zukunftsthema/
Themenspeicher (ab ca. Q1/2 2023)

Georg Rehm,...


Wichtig, noch in Grundlagenforschung, zu früh für Normung, auch Thema im JTC21 (leider auch hier nur Verweis auf 5259-2) → daher Potential für ISO-Projekt

Zusammenhang zu IT-Security/Datenqualität (weiter Bedarfe)

Zum Thema: Attributierung + Datenintegrität (siehe Aktivität Data Spaces, IT-Sicherheit/Prüfung)

Hinweis für weitere Bearbeitung: Beschreibung von pers. Daten & Beschreibung der Pseodonymisierung des Qualitätskriteriums


05-07 + 08

Siehe Hinweise zu Bedarf 05-06 (W3C, mögl.  Zertifzierungsnorm, 


Andreas Müller, 

(warning) Aktion für Q4 2023/Q1 2024 (WS zur Konkretisierung möglicher Standardisierungsinhalte) 

Setzt den Bedarf 05-06 (dessen Aktivitäten) fort

05-06


EN-Normung (Data Space, Common European Language Data Space) Metadatenmodell 

DSSC (Data spaces Support Center, Fraunhofer) → Blueprint-Entwicklung

DKE/UK 931.1

Ziel: W3C (Mitarbeitende gesucht, Initiierung denkbar, aktuell keine Aktivitäten) → Community Group (min. 5 Per.): Georg Rehm wäre dabei, Andreas Müller ...)


Georg Rehm, Christoph Legat, Andreas Müller, 
Jan de Meer

Erledigt:

Spezifizierung in Bezug auf GenAI  

Geplante Aktion siehe links (W3C) – Keine KI-Standardisierung auf EN oder nationaler Ebene erforderlich


08-07

ISO/IEC DIS 5259 - Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML)

Banken, Versicherungen

BAFIN?


Sektorales Thema

FinDL-Gruppe "abklopfen", zwar nicht Fairness aber vlt dennoch von Interesse


08-05

IEEE 7000-Series - IEEE Standard Model Process for Addressing Ethical Concerns during System Design





08-01 bis 04

Results - Ballot ISO/IEC TR 24027 - Information technology — Artificial Intelligence (AI) — Bias in AI systems and AI aided decision makin


Martin Haimerl,
(warning) "Ethik" Gruppe im Allgemeinen

(Keine AI-Act-Relevanz, Notizen für FinDL-Fairness-Gruppe)


07-02




Für AA KI-Medizin, Ansprechpartner ergänzen

NA 176-02-05 AA "KI in der Medizin" Obfrau: Frederike Brühschwein


01-22

DIN SPEC 13288 - Leitfaden für die Entwicklung von Deep-Learning-Bilderkennungssystemen in der Medizin

DIN SPEC 13266 - Leitfaden für die Entwicklung von Deep-Learning-Bilderkennungssystemen

Wissen zu Metriken/ Bildverarbeitung,  (Anwender, Entwickler), 

Anbieter von Medizingeräten (Phillips, Olympus)

Martin Haimerl,
Daniel Schwabe,
Ibrahim Halfaoui, 


ML-SPEC 

Fortsetzung geplant? 


01-16




Forschungsbedarf, Normung folgt.

NLP Projekt aus Frankreich

01-11


ISO/IEC 27701:2019 - Security techniques — Extension to ISO/IEC 27001 and ISO/IEC 27002 for privacy information management — Requirements and guidelines

ISO/IEC 23053:2022 - Framework for Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML)

ISO/IEC 20889:2018 -  Privacy enhancing data de-identification terminology and classification of techniques

ISO/IEC TR 27563:2023 - Security and privacy in artificial intelligence use cases — Best practices



erledigt

DSGVO

Abgleich mit Dokumenten notwendig

SC/27 WG 5

(NA AK 5)



(warning) ISO/IEC AWI 42102

Information technology — Artificial intelligence — Taxonomy of AI system methods and capabilities





01-02

ISO/IEC DIS 5259 - Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML)




 

01-01

ISO/IEC 22989:2022 - Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology

 

 

 


b. Welche Bedarfe bzw. Bedarfs-Cluster können nicht vollständig in laufende Projekte zugeordnet werden und erfordern daher die Initiierung eines neuen Normungs-/Standardisierungsdokumentes?

Bedarfs-Code/

Bedarfs-Cluster

(AB-XY oder C-KLG-X)

Bedarfsinhalte die noch nicht in Projekten umgesetzt werden

In Stichpunkten

Zielebene

(national, europäisch, international)

Möglicher Initiator (Land, NSB, Chair/ Convenor)

Expertise, die es zur Umsetzung braucht

Vorschlag für Projektleitung

01-16

-   Metriken (siehe auch hier)





01-23

Siehe auch Ergebnisse von KLG 5 (aktuell nicht Normungsthema, zu schnelllebig) 





07-02

(warning) Analyse im AA Medizin, 





08-05

(noch) kein Normungsthema, → Themenspeicher 






c. Für welche der unter 2.b. ermittelten Bedarfe (Cluster) fehlt Expertise im Gremium, um NEUE Projekte zur Bedarfsumsetzung zu starten?

...

Bedarfs-Code/

Bedarfs-Cluster

(AB-XY oder C-KLG-X)

...

Fehlende Expertise zur Umsetzung der Bedarfe (Stakeholderkreis: bspw. Prüfindustrie, Juristen, Anwender, Entwickler, KMU etc.)

...

Gremium für Projekt

(national, europäisch, international)

...

Namen möglicher Expert*innen

(mit Normungserfahrung)

...

Relevanz aus dt. Sicht hoch, daher dt. Leitung gewünscht

...

Vorschlag für dt. Leitung

(Name des Experten)

...

 

...

 

...

 

...

 

...

 

...

entfällt