Mit der Bekanntmachung „Förderung von KI-Laboren und der Qualifizierung im Rahmen von Forschungsvorhaben im Gebiet Künstliche Intelligenz“ vom 17. April 2019 sollen Hochschulen und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen durch die Schaffung von KI-Laboren befähigt werden, neue KI Software-Engineering-Methoden zu erforschen und zu erproben, Testdatensätze zu erstellen und dabei zugleich die Aus- und Weiterbildung von Masterstudierenden und Anwendern aus der Wirtschaft voranzutreiben. Die Förderbekanntmachung ist eingebettet in die nationale Strategie für Künstliche Intelligenz (KI). Mit der Umsetzung der Bekanntmachung werden die nachfolgenden Handlungsfelder der KI Strategie adressiert: Stärkung der Forschung in Deutschland, Transfer in die Wirtschaft, Ausbildung stärken und Daten verfügbar machen.

KI-basiertes Monitoring und Experimentelle Evaluation
Moderne Prüfstände für die experimentelle Validierung von Maschinen liefern extrem große, meist zeitbasierte und in der Regel heterogene Datenmengen. Deren allumfassende Verarbeitung und vor allem deren Auswertung mit konventionellen wissensbasierten Methoden sind kaum oder aufgrund der Größe und Komplexität gar nicht möglich. Damit können insbesondere noch unbekannte Zusammenhänge und Fehlermodelle nicht analysiert werden. Für den Einsatz von KI-Methoden, z. B. aus dem Bereich des Deep Learning, bietet sich hier eine außerordentlich interessante, noch wenig erforschte und vor allem zukunftsrelevante Anwendung. An der Universität Kassel befindet sich ein neuartiger hochperformanter Prüfstand für elektrische Maschinen im Aufbau. Mit umfangreicher Messtechnik ausgestattet, wird er sehr große heterogene Mengen sowohl zeitbasierter elektromagnetischer, elektrischer, akustischer, mechanischer und thermischer, wie auch nicht-zeitbasierter, charakterisierender oder parametrischer Daten liefern. Zudem wird der Prüfstand auch Messungen in bisher wenig erforschten Grenzbereichen erlauben.