Nürnberg, 20. April 2023: Künstliche Intelligenz (KI) ist gerade zum allgegenwärtigen Hype-Thema avanciert. Hinter der Leistungsfähigkeit solcher Systeme steckt viel Training mit sehr großen Datenmengen. Die Interpretation dieser Datengrundlage ist ein entscheidender Aspekt für die Qualität von KI-Lösungen. Eine der großen Herausforderungen ist dabei die Erklärbarkeit der Entscheidungen der KI. Sogenannte Wissensgraphen bieten dazu einen alternativen Ansatz. Sie bilden semantische Verknüpfungen ab, die sowohl für Mensch als auch Maschine nachvollziehbar sind. Im Rahmen des von der Europäischen Union geförderten Forschungsprojekts ENEXA (Efficient Explainable Learning on Knowledge Graphs) erforscht die DATEV eG erklärbares maschinelles Lernen für solche Wissensgraphen.
Dabei hat DATEV vor allem die Verbesserung von maschinellen Lernverfahren für betriebswirtschaftliche Anwendungen hinsichtlich Qualität und Effizienz im Blick. Es geht darum, die Technologien zu optimieren, mit denen darauf aufbauende Produkte entsprechende Berechnungen schneller und kostengünstiger vornehmen können. „Gerade bei der Automatisierung der Prozesse der Finanzbuchführung bieten sich durch solche Verbesserungen enorme Potenziale“, ordnet Prof. Dr. Christian Bär, Chief Technology Officer der DATEV, die Projektausrichtung ein. „Schließlich spielen Qualität und Erklärbarkeit der erzeugten Ergebnisse für den Erfolg eine zentrale Rolle, wenn es um die Akzeptanz von KI und das Vertrauen in deren Ergebnisse geht.“
Schulterschluss von Forschung und Praxis
Die Gesamtleitung des Projekts liegt bei der Universität Paderborn. „Das Hauptziel von ENEXA ist es, erklärbare maschinelle Lernansätze für Wissensgraphen zu entwickeln, die den Stand der Technik in Bezug auf Laufzeit, die Menge der zu verarbeitenden Daten (Skalierbarkeit), Dateninkonsistenz (Robustheit) und Erklärungsqualität deutlich übertreffen“, erläutert Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo, Leiter der Arbeitsgruppe „Data Science“ am Institut für Informatik der Universität Paderborn. Weitere Forschungspartner sind das National Centre for Scientific Research Demokritos in Griechenland und die Universität Amsterdam, Niederlande. Daneben komplettieren drei Industriepartner das Projekt. Neben DATEV sind hier das European Union Satellite Centre in Spanien und das Unternehmen webLyzard technology aus Österreich beteiligt.
Sie liefern die Nutzungsszenarien, in denen die praktische Anwendung der wissenschaftlichen Ansätze eruiert und evaluiert wird. DATEV bringt im Interesse seiner Mitglieder und Kunden Anwendungsfälle in das Projekt ein und koordiniert darüber hinaus übergreifend die Szenarien der Projektpartner. So bieten sich beim Automatisierungsservice Rechnungen, der steuerliche Berater beim Buchen von digitalen Eingangs- und Ausgangsrechnungen unterstützt, gute Chancen, aktuelle Erkenntnisse aus der Wissenschaft schnell für die Praxis nutzbar zu machen. Aber auch der Nachhaltigkeitsaspekt von datengetriebenen Softwarelösungen spielt eine wichtige Rolle. Die Forschungsergebnisse sollen beispielsweise dabei helfen, den Ressourceneinsatz bei der Erstellung von KI-Lösungen zu reduzieren.
Mit Fragen zum Projekt oder für inhaltlichen Austausch zur Thematik können sich Interessierte gerne unter forschungskooperationen@datev.de an Prof. Dr. Andreas Both, Head of Research bei DATEV, wenden.
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