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Übersicht der Bedarfe dieser Kleingruppe

Direkt einzahlende Bedarfe und indirekt einzahlende Bedarfe

zurückgestellt:

Grundlagen

Safety &
Security

Prüfung &
Zertifizierung

Soziotechn.
Systeme

Industrielle
Automation

Mobilität

Medizin

zurückgestellt: Finanzdienstleitungen

Energie &
Umwelt

01-01
01-04
01-07

XX_XX

01-08
01-16
01-21 




04-03
04-04

05-02
05-04
05-06

05-11

05-14
05-19

XX_XX

 

07-02
07-04


08-15
08-16
08-17

XX_XX

08-18 

 



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)
C-2-A: Prüfkriterien05-02, 05-04, 01-04, 07-02
C-2-B: techn. Vertrauenswürdigkeitsprüfung von KI01-07, 01-08


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)

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

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

Notizen


08-18



Andreas de Jonge

Thema besprechen innerhalb der Gruppe FinDL,

FinDLunabhängig, gezielte Störung von Modellen.   


08-17




Thema besprechen innerhalb der Gruppe FinDL,

Der formulierte Anspruch nach jederzeit verfügbarer Daten (innerhalb des Modells, je Ebene!?) erscheint aktuell schwer praktisch umsetzbar.


08-16


Anwender, Prüfstellen, Zertifizierer 

Oliver Maspfuhl, 

Überschneidung mit Konformität/High Risk,

Austausch


08-15

XAI-Verfahren?

Bspw. Heatmapping: 

  • GradCAM

Modelcards (


Praktische Anwender 

Jens Ziehn (ggf. auch für ISO/CEN?)

Otto Obert, 

Georg Rehm

Andreas de Jonge

Forschungsbedarf, Hinweise auf erprobte Verfahren fehlen derzeit. 

Hinweis zu ISO-CEN/CENELEC-Aktivitäten (Transparenz, Risiko etc.) 


01-21



ggf. Annegrit Seyerlein-Klug?

Jens Ziehn, 

aus der Gruppe Bildverarbeitende Systeme:

Bernd Wildpanner
Annegrit Seyerlein-Klug
Otto Obert
Rustam Tagiew
Gerhard Runze
Henri Meeß
Martin Haimerl
Detlef Schoepe 
Jens Ziehn

Teilweise Forschung, teilweise Standardisierbar

NRM-KI-Gruppe "Bildverarbeitende Systeme" 


01-16



Vasilios Danos, 

NLP (siehe Aktivitäten bei Annette) Derzeit eher noch Forschungsbedarf


C-2-B

Vorgehensmodell PAISE (Prüfschnittstellen, siehe auch NRM KI Ref. [93])


AG Ethik, Jan Fiete Schütte, Susanna Wolf

Greift Bedarf aus Ausgabe 1 erneut auf

01-01


Glossar (Aus AG Grundlagen/Glossar, bei Beuth)

https://ai-glossary.org/

AI-Glossary.org

https://ai-glossary.org/index.php?l=de&q=validierung

AI-Glossary.org



erledigt - nach Veröffentlichung durch Beuth


07-04

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



Daniel Loevenich, Otto Obert, ((warning)Verfasser des Bedarfs?  Martin Haimerl, Jackie Ma), Andreas de Jonge

22989 als Basis


07-02




Konformitätsprüfung (Zusammenhang zu KLG 5)


05-19

ISO/IEC 22989:2022 - Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology  (Zu Rollenbeschreibung)

ISO 9241 - Ergonomics of human-system interaction 

ISO/IEC AWI TR 21221 - Information technology – Artificial intelligence – Beneficial AI systems



Dokumente screenen, R bei Jan de Meer wegen "Bedarfsnachschärfung"


05-14



Samantha Prange (Kontakt zu Ulla Coester)

Konformitätsprüfung (Zusammenhang zu KLG 5)

Hinweis zu Projekt: LINK


05-11




W3C, nicht KI-normungs-relevant


05-06

Referenz W3C



W3C als Ref.


C-1-A

DIN SPEC 92001-1+3 - Künstliche Intelligenz - Life Cycle Prozesse und Qualitätsanforderungen - Teil 1 + 3 

ISO/IEC 25059:2023 - Software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Quality model for AI systems

(question) 92989 

ISO/IEC 25010:2011 - Systems and software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — System and software quality models


Daniel Loevenich, Christoph Legat, Andreas de Jonge, 



04-04

ISO/TS 42501:2022 - Sharing economy — General trustworthiness and safety requirements for digital platforms

ISO 9241-XYZ (112...) - Ergonomics of human-system interaction 

Maschinenrichtlinie

ISO/IEC 38507:2022 (?) - Information technology — Governance of IT — Governance implications of the use of artificial intelligence by organizations

ISO/IEC DTR 5469 - Artificial intelligence — Functional safety and AI systems

DIN EN 894 - Sicherheit von Maschinen - Ergonomische Anforderungen an die Gestaltung von Anzeigen und Stellteilen 

DIN EN 614 - Sicherheit von Maschinen - Ergonomische Gestaltungsgrundsätze 

ISO/IEC FDIS 42001 - Information technology — Artificial intelligence — Management system

ISO/IEC 23894:2023 - Information technology — Artificial intelligence — Guidance on risk management

DIN SPEC 92001-2 - Künstliche Intelligenz - Life Cycle Prozesse
und Qualitätsanforderungen - Teil 2: Robustheit


Andreas de Jonge, Christoph Legat, Samantha Prange, Taras Holoyad, 

WG 3 (SC 42)

Auch Thema bei KLG 3) "Accuracy & Robustness"

Ggf. mit 04-03 zusammenfassen


04-03

ISO/IEC CD12792 - Information technology — Artificial intelligence — Transparency taxonomy of AI systems

ISO 9241-110:2020 - Ergonomics of human-system interaction — Part 110: Interaction principles
(ggf. weitere Teile)

ISO 26800:2011 - Ergonomics — General approach, principles and concepts

IEEE 7000-series:2021 - IEEE Standard Model Process for Addressing Ethical Concerns during System Design

ISO/IEC FDIS 42001 - Information technology — Artificial intelligence — Management system

ISO/IEC 23894:2023 - Information technology — Artificial intelligence — Guidance on risk management

CEN/CENELEC AI Trustworthiness(?)

ITUT

User, IT-Systemanbieter, Prüfindustrie, Coud-Serviceanbieter, 

Andreas de Jonge, Otto Obert, Samantha Prange, Taras Holoyad, Patricia Stock, 

 Definition "Transparenz" siehe ISO/IEC 22090, 22989

Alle defintionen aus der 22989 hier: hier

Screening der Dokumente 

SpA zu ISO und CEN/CENELEC raussuchen


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

01-04

-   zu weit, eher kein Normungsthema, 



Prüfung/ Zertifizierung



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)

 

 

 

 

 

 



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