Das diesjährige ENBIS Spring Meeting bot zwei inspirierende Tage rund um das Thema „Trustworthy Industrial Data Science“.
Der Fachbereich Informatik der FH Dortmund war in diesem Jahr Gastgeber des Spring Meetings des European Network for Business and Industrial Statistics (ENBIS), das sich auf „Trustworthy Industrial Data Science“ fokussierte. Die Vertrauenswürdigkeit statistischer Modelle, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz ist entscheidend für deren Einführung und Fortschritt in Wirtschaft und Industrie.
Unter der lokalen Leitung von Prof. Dr. Sonja Kuhnt (FH Dortmund) und Prof. Dr. Markus Pauly (TU Dortmund) versammelten sich Wissenschaftler*innen und Industrievertreter*innen aus verschiedenen Ländern. Ziel der Konferenz war es, innovative statistische Verfahren, maschinelle Lernmodelle sowie adaptive und intelligente Methoden in der angewandten Datenwissenschaft auszutauschen.
Vertrauenswürdige künstliche Intelligenz beschäftigt sich mit der Entwicklung von Methoden und Nachweisen, die das „richtige“ Verhalten von Algorithmen der künstlichen Intelligenz sicherstellen, um deren Akzeptanz bei Nutzern und Organisationen zu fördern. Die Veranstaltung war geprägt von engagierten Diskussionen und zukunftsweisenden Ideen zur Verbesserung der Datenqualität, Robustheit, Fairness und Erklärbarkeit. Von empirischen Studien zur vertrauenswürdigen Datenanalyse über die Fairness von Vorhersagemodellen bis hin zu praktischen Anwendungen wurde ein breites Spektrum abgedeckt.
Ein besonderes Highlight der Veranstaltung waren die Plenarsitzungen mit renommierten Rednern wie Nicolas Brunel (ENSIIE, France), Jean Michel Loubes (Université Toulouse Paul Sabatier, France) und Muhammad Bilal Zafar (Ruhr University Bochum, Germany). Ihre Vorträge boten wertvolle Einblicke in die Gestaltung vertrauenswürdiger und rechtskonformer KI-Systeme.