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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.
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Cluster
(C-KLG-A bis X,
Bsp.: C-1-A)
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Bedarfe des Clusters
(Bedarfs-Code)
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Relevanz aus deutscher Sicht
(gering, hoch)
Es wurden keine Bedarfe zu Clustern zusammengefasst.
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C-1-A: Titel
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C-1-B: Titel
2. Umfeld- und Expertiseanalyse
a. In welche laufenden Projekte passen die einzelnen Bedarfe bzw. Bedarfs-Cluster?
Vollständig | Teilweise | Projektnummer und Titel | Fehlende Expertise für Bedarfsumsetzung | Name von Experten | Notizen |
| 08-14 | Workshop "Modellvalidierung" in Planung, Einladung erfolgt an alle KI-Interessierten (Aufgabe Jan Rösler mit Bezugnahme auf LinkInPost von Filiz Elmas) | ||||
| 08-03 | Einladung zur FairnessRunde an Maximilian Poretschkin, Otto Obert (und weitere), | ||||
| HE 4 | HE für Medizin, | ||||
| 07-02/07-04 | AA Medizin (R Martin Haimerl) | ||||
| 06-05 | DKE? | ||||
| 06-04 | ISO/CD PAS 8800 - Road Vehicles — Safety and artificial intelligence (IEC/TS 62622:2012 - Artificial gratings used in nanotechnology — Description and measurement of dimensional quality parameters) | Prüfindustrie, EBA EAA (Eisenbahnagentur der EU) | Sektoraler Bedarf, allgemeingültig ggf. für "Kontinuierliche Konformitätsbewertung" NIA Automobil DIN SPEC Railway - für KI-Züge?! | ||
| 05-13 | ISO/IEC DTR 5469 - Artificial intelligence — Functional safety and AI systems
| Anwender, Prüfindustrie, | Maximilian Poretschkin, Christoph Legat, Paul-Martin Fechtner, | ||
| 05-12 | Vertikaler Bedarf, Berücksichtigung insofern nötig, dass horizontale Standards dem nicht widersprechen | ||||
| 05-03 | ISO/IEC 23053:2022 - Framework for Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML) ISO/IEC 5338 AI system life cycle processes. PAS 8800 - beschreibt in Detail die ganzen KI Prozesse im Kontext von Safety critical applications i.e Automotive und wie sich das ganze mit dem V-Modell aus Auto Industrie hand in Hand geht (basiert auf TR 5469, der Maßnahme aus 61508 übersetzt) ISO/IEC 22989:2022 - Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology | Anwender, | Christoph Legat, Otto Obert, | (JTC 21/WG 1 - thematisiert ) Dokumentanalyse notwendig, Bedarf ist nur teilweise abgedeckt. | |
| 05-03 | Keine Normungs-Projekte, möglw. abgedeckt durch Leuchtturmprojekte (siehe Hinweis zu HE 1) | ||||
| HE 1 | DAkkS (R mit Susanne Kuch), | Wird im Rahmen von Folgeprojekten von "Zertifizierte KI" - Siehe auch E-Mail von Daniel Loevenich Der übergeordnete Zertifizierungsrahmen für den AI Act wäre die ISO/IEC 17065 in Verbindung mit der anzuwendenden ISO/IEC 17067. | |||
| 03-09 | ISO/IEC 15408 - Information security, cybersecurity and privacy protection — Evaluation criteria for IT security
| Noch ohne KI-Bezug (gehört zum Cluster C-2-A: Prüfkriterien) | |||
| 03-07 | ISO/IEC 27006:2015 - Information technology — Security techniques — Requirements for bodies providing audit and certification of information security management systems ISO/IEC DIS 42006 - Information technology — Artificial intelligence — Requirements for bodies providing audit and certification of artificial intelligence management systems | erledigt Siehe auch dakks.de/.../Datenschutz.pdf | |||
02-07 | ISO/IEC 27001 - Information security, cybersecurity and privacy protection — Information security management systems — Requirements ISO/IEC 27006 Part 1 und 2 - Information technology — Security techniques — Requirements for bodies providing audit and certification of information security management systems ISO/IEC 27701:2019 - Security techniques — Extension to ISO/IEC 27001 and ISO/IEC 27002 for privacy information management — Requirements and guidelines ISO/IEC FDIS 42001 - Information technology — Artificial intelligence — Management system ISO/IEC DIS 42006 - Information technology — Artificial intelligence — Requirements for bodies providing audit and certification of artificial intelligence management systems ISO 12100:2010 - Safety of machinery — General principles for design — Risk assessment and risk reduction
ISO/CD PAS 8800 - Road Vehicles — Safety and artificial intelligence | Konformität | Martin Fechtner Simon Burton (speziell für Safety) | Task Group WG 1 (JTC 21), Hinweis von Annegrit Seyerlein-Klug WG 2 Conformity | |
01-23 | Siehe Note | Überschneidung | |||
01-22 | ISO/IEC 24029 - Artificial intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural networks (Robustheit) (Unsicherheit) | IFA (Bereich 5.3, Martin Fechtner) | Projekt von PTB Charite | ||
01-05 | ISO/IEC DIS 42006 - Information technology — Artificial intelligence — Requirements for bodies providing audit and certification of artificial intelligence management systems |
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| erledigt Umfang der nat. Übernahme ist noch zu prüfen | |
01-01 | 22989 und | erledigt | |||
| 01-04 | DIN/TS 92004 - Künstliche Intelligenz — Qualitätsanforderungen und -prozesse — Risikoschema für KI-Systeme im gesamten |
LebenszyklusISO/IEC TR 24028:2020 - Information technology — Artificial intelligence — Overview of trustworthiness in artificial |
intelligence ISO/IEC TR 24029 - Artificial Intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural |
networksISO/IEC TR 24027:2021 - Information technology — Artificial intelligence (AI) — Bias in AI systems and AI aided decision |
makingISO/IEC 38507:2022 - Information technology — Governance of IT — Governance implications of the use of artificial intelligence by |
organizationsISO/IEC DTS 12791 - Information technology — Artificial intelligence — Treatment of unwanted bias in classification and regression machine learning |
tasksISO IEC AWI TS 17847 Verification and validation analysis of AI systems ISO/IEC AWI TR |
20226, Information technology — Artificial intelligence — Environmental sustainability aspects of AI systems |
vllt 20226 ?DIN SPEC "Prüfen, zertifizieren" | |||||
01-18 | Französisches Projekt, |
b. Welche Bedarfe bzw. Bedarfs-Cluster können nicht vollständig in laufende Projekte zugeordnet werden und erfordern daher die Initiierung eines neuen Normungs-/Standardisierungsdokumentes?
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c. Für welche der unter 2.b. ermittelten Bedarfe (Cluster) fehlt Expertise im Gremium, um NEUE Projekte zur Bedarfsumsetzung zu starten?
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Bedarfs-Code/
Bedarfs-Cluster
(AB-XY oder C-KLG-X)
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Fehlende Expertise zur Umsetzung der Bedarfe (Stakeholderkreis: bspw. Prüfindustrie, Juristen, Anwender, Entwickler, KMU etc.)
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Gremium für Projekt
(national, europäisch, international)
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Namen möglicher Expert*innen
(mit Normungserfahrung)
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Relevanz aus dt. Sicht hoch, daher dt. Leitung gewünscht
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Vorschlag für dt. Leitung
(Name des Experten)
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nicht relevant
