CHAISE – KI-Engineering praxistauglich gemacht mit der Tool Chain for AI Systems Engineering

Herausfordernde Entwicklung von KI-Systemen

KI-Anwendungen sind, wie jegliche Software, stetem Wandel unterworfen. In kaum einem Fall sind zu Projektbeginn das Einsatzgebiet, die gewünschte Funktionalität und sämtliche Rahmenbedingungen umfassend bekannt. Im Lauf der Zeit, insbesondere wenn sich das System im operativen Einsatz befindet, entstehen neue Anforderungen und Anpassungswünsche. Im Fall von Machine-Learning-Anwendungen bestehen machen zusätzliche Herausforderungen eine strukturierte Vorgehensweise besonders wichtig, sowohl bei der Erstentwicklung als auch während des Betriebs, bei der Weiterentwicklung der Softwarekomponenten und dem Nachtrainieren der Machine-Learning-Modelle. Nur so ist sicherzustellen, dass (Weiter-)Entwicklungen über das Prototypen-Stadium hinaus in operative Umgebungen überführt werden können.

KI-Engineering als neue Disziplin widmet sich diesen Herausforderungen. Es adressiert die systematische Entwicklung und den Betrieb von KI-basierten Lösungen als Teil von Systemen, die komplexe Aufgaben erfüllen. Es ermöglicht die Professionalisierung der KI-Systementwicklung und macht den Prozess planbar, zuverlässig, nachvollziehbar und reproduzierbar.
Ein notwendiger Baustein ist dabei eine strukturierte Arbeitsweise. PAISE®, das Process Model for AI Systems Engineering, federführend am Fraunhofer IOSB entwickelt, definiert ein geeignetes Vorgehensmodell und bildet eine praxiserprobte methodische Grundlage für das KI-Engineering.  

CHAISE, ein Werkzeugkasten für MLOps

Ein weiterer Baustein sind die Werkzeuge und Tools, die für die Entwicklung, das Training und die Evaluation der KI-Systeme benötigt werden - in der erwähnten strukturierten Vorgehensweise, entsprechend dem MLOps-Paradigma (angelehnt an das aus der Softwareentwicklung bekannte DevOps). MLOps basierend auf unserer Erfahrung in vielen KI-Anwendungsdomänen bestmöglich zu realisieren und soweit möglich zu automatisieren, war Ziel eines internen F&E-Projekts. Hieraus ist nun CHAISE hervorgegangen, die Tool Chain for AI Systems Engineering - ein einfach nutzbarer und erweiterbarer Werkzeugkasten für die Erstellung maschineller Lernanwendungen und das Training der ML-Modelle.

 

Features von CHAISE

Die Softwaresuite integriert eine einzigartige Auswahl an Werkzeugen für die Datenverwaltung und die KI-Modellentwicklung, -speicherung und -ausführung und ermöglicht so unter anderem: 

• die Versionierung verschiedener Modellversionen, inklusive deren Gütekriterien,
• die Unterstützung der Überführung in den operativen Betrieb und nachfolgend der Überwachung, beispielsweise durch Modell-Drift-Erkennung (mit Hilfe des Werkzeugs AutoDrift)
• die (Sensor-)Datenverwaltung gemäß OGC Standard (mittels FROST^®), 
• die Videodatenannotation (ANTONN),
• die Erklärbarkeit von KI-Verfahren (XAI-Toolbox).

Routine-Tätigkeiten wie die Auswahl von Werkzeugen und deren zeitraubende Installation auf Serversystemen werden stark vereinfacht und automatisiert, sodass mehr Zeit für die Kernaufgaben, wie Methodenauswahl und Modellentwicklung, bleibt.

CHAISE kann auf allen Systemen genutzt werden, auf denen eine Kubernetes-basierte Containerumgebung zur Verfügung steht. Somit ist CHAISE sowohl auf einem Entwicklersystem, on-premise im eigenen Rechenzentrum, als auch in der Cloud nutzbar. Selbstverständlich ist CHAISE an die eigenen Bedürfnisse und Anwendungsfälle anpassbar und offen gestaltet, sodass problemlos weitere Werkzeuge mit aufgenommen werden können.