Projekt 12: Integration, Evolution und Wartbarkeit von Modellen des Maschinellen Lernens im produktiven Einsatz (in Bearbeitung)

Der sich zunehmend etablierende Begriff Machine Learning Operations (MLOps) beschreibt den Versuch, den Lebens- und Entwicklungszyklus klassischer Software in Unternehmen auf den Bereich des Maschinellen Lernens (ML) auszuweiten. Dabei ist zu beobachten, dass der Lückenschluss zwischen der Erstellung von ML-Modellen und dem tatsächlichen Einsatz solcher Modelle im produktiven Umfeld, verglichen mit gewöhnlicher Softwareentwicklung, deutlich schwerer fällt.
Als Ursache hierfür wird angenommen, dass eine Vielzahl von Faktoren die Integration von ML-Modellen in einer produktiven IT-Landschaft verhindern. So handelt es sich bei vielen experimentell erfolgreichen Implementierungen immer noch um Black-Box-Systeme, deren Erklärbarkeit, insbesondere in Hinblick auf die gewählten Hyperparameter, schwerfällt und somit nur wenig Vertrauen bei potenziellen Endanwender*innen schafft. Hinzu kommen weitere Hürden, wie beispielsweise die erschwerte Wartbarkeit sowie die mangelnde Kontrolle randomisierter Effekte der beschriebenen Modelle, die diesen Effekt unterstützen.
Das Promotionsvorhaben untersucht den gegebenen Sachverhalt und entwickelt ein integriertes Vorgehensmodell für den Einsatz von Algorithmen des Maschinellen Lernens in Unternehmen, welches diese hinderlichen Faktoren weitestgehend eliminiert. Um dem besonderen Anspruch der Wartbarkeit von IT-Systemen gerecht zu werden, sollen außerdem neue Implementierungs-Strategien entwickelt und Best-Practices für den vertrauensbildenden, erklärbaren Einsatz von ML-Modellen im produktiven Umfeld vorgeschlagen werden. Die Evaluation der Forschungsergebnisse erfolgt durch den gezielten Einsatz unternehmerischer Fallstudien.
 

Erstbetreuer:

Prof. Dr. Reinold von Schwerin, Technische Hochschule Ulm

 

Tandempartner:

Prof. Dr. Matthias Klier, Institut für Business Analytics, Universität Ulm

 

Beratende Experten:

Prof. Dr. Volker Herbort, Technische Hochschule Ulm

Prof. Dr. Manfred Reichert, Institut für Datenbanken und Informationssysteme, Universität Ulm

Prof. Dr. Christian Schlegel, Technische Hochschule Ulm