Open Science - Wissenschaft gemeinsam gestalten
Bei der „Offenen Wissenschaft“ (englisch: Open Science) machen Wissenschaftler*innen ihre Forschungsprozesse öffentlich zugänglich. Sie geben Einblicke in ihre Arbeitsschritte und teilen ihre Forschungsdaten. Auf diese Weise können auch Wissenschaftler*innen und Expert*innen außerhalb der Forschungseinrichtung die Projekte und Prozesse nachvollziehen und gegebenenfalls gemeinsam weiterentwickeln.
„Wir erhöhen die Qualität unserer Forschung, wenn wir diese transparent machen“, sagt Professorin Dr. Katharina Rohlfing, Sprecherin des TRR 318. „Innerhalb des Transregios arbeiten wir bereits disziplinenübergreifend: Die Forschenden kommen aus verschiedenen wissenschaftlichen Feldern zusammen, tauschen sich aus und ergänzen so ihr Wissen gegenseitg. Mit Open Science suchen wir genau diese Art von Austausch auch mit Expert*innen außerhalb des Projekts.“
Ressourcen
Das Wiki enthält ein Glossar mit Begriffen aus dem Bereich der erklärbaren KI, die in den Teilprojekten des TRR 318 verwendet werden. Die Mitglieder des Teilprojekts INF haben das Wiki entwickelt und bauen es kontinuierlich aus.
Link: Das TRR-Wiki
Das linguistische ADEX-Kodierschema (auf Englisch) dient zur Annotierung der Äußerungen der Gesprächspartner*innen, welche bei der Erklärung eines Spiels getätigt werden. Dies beinhaltet die Sprache und dessen inhaltliche Klassifikation. Das Kodierschema wurde von der im TRR-Forschenden Josephine Fisher im Projekt A01 Adaptives Erklären, erarbeitet.
Entscheidungen von Künstlicher Intelligenz basieren nicht nur auf einem Merkmal, sondern auf vielen verschiedenen. Oft stehen diese Merkmale auch in Wechselwirkung miteinander. Um diese Wechselwirkungen besser verstehen zu können, haben Forscher*innen des Teilprojekts C03 das OpenSource-Tool shapiq entwickelt. Es ermöglicht die effiziente Berechnung der Merkmale sowie die Visualisierung der Interaktionen.
Weitere Informationen im GitHub-Repository.
Diese Software wurde im Projekt A05 entwickelt. Der Schwerpunkt des Systems liegt darin, die Arbeit in interdisziplinären Teams zu unterstützen und auch Nicht-Informatiker*innen in die Lage zu versetzen, adaptive Scaffolding-Strategien für Roboter in der Mensch-Roboter-Interaktion zu erstellen, zu diskutieren und zu generieren.
Weitere Informationen: MAS / Projects / SFB TRR318 / A05 / SHIFT · GitLab
Demonstratoren aus den Workshops
Medusa ist eine KI, die mithilfe von neuronalen Netzen Gesichter erkennt und anschließend dem männlichen oder weiblichen Geschlecht zuordnet. Dabei können Nutzer*innen Bilder von sich selbst mittels Webcam machen oder Bilder hochladen, bspw. von prominenten Personen, um diese zu testen (Medusa Image-Checker).
Falcon ist eine Lernsoftware, die dabei helfen soll, Schüler*innen neuronale Netze näherzubringen. Dabei lernen Raumschiffe per Reinforcement Learning, Asteroiden auszuweichen. Die zugrunde liegenden neuronalen Netze der Agenten können dabei über die verschiedenen Generationen hinweg exploriert werden.
Dieses Programm zeigt den Nutzenden verschiedene Bilder von KI-generierten und nicht KI-generierten Tieren, Menschen und Landschaften. Die Nutzenden müssen sich jeweils entscheiden, ob das Bild KI-generiert ist oder nicht.
Die KI Etana basiert auf dem Prinzip der Klassifikation. Die Nutzer*innen können Zahlen von 0-9 in ein Eingabefenster zeichnen und diese werden dann durch die KI erkannt.
Die KI Demeter zeichnet sich dadurch aus, dass sie nach dem Prinzip des Reinforcement Learnings arbeitet. Die KI lernt ein Spiel zu spielen, welches dem Mobile Game Flappy Bird ähnelt. Nutzer*innen haben auch die Möglichkeit, das Spiel selbst zu spielen. Ansonsten können sie die KI spielen lassen und beobachten, wie diese dazulernt und immer besser wird.
Do Science Yourself! - Anleitungen & Tutorials zu wissenschaftliche Methoden
Git ist ein kostenloses, verteiltes Versionskontrollsystem für Softwareprojekte, das in seiner ersten Version 2005 veröffentlicht wurde. Das Programm ermöglicht es mehreren Entwickler*innen, unabhängig von ihrem Aufenthaltsort gleichzeitig an einem Projekt zu arbeiten.
Die Versionskontrolle macht es einfach, Änderungen eigenständig und von überall aus dem Projekt hinzuzufügen, diese Änderungen zu protokollieren und nachzuvollziehen sowie zu einem späteren Zeitpunkt auf ältere Stände des Projekts zuzugreifen. Git ist plattformunabhängig und lässt sich somit in nahezu jeder Umgebung nutzen.
Wie Git funktioniert und wie eine sinnvolle und nachhaltige Datenspeicherung aussieht, haben die TRR-Forschenden Vivien Lohmer (A04) und Amelie Sophie Robrecht (A01) in einer Anleitung und auf einem Cheatsheet (Spickzettel) zusammengefasst (auf Englisch):