KI News: Kurz und klar.

In der heutigen datengetriebenen Ingenieurwelt gewinnt die Erklärbarkeit von Machine‑Learning‑Modellen immer mehr an Bedeutung. Besonders in der Luft‑ und Raumfahrt, wo präzises Verständnis der Einflussfaktoren auf Vorhersagen entscheidend ist, werden klassische Interpretationswerkzeuge wie Partial Dependence Plots (PDP) häufig eingesetzt. Doch PDPs können bei starken Wechselwirkungen zwischen Eingangsvariablen irreführend sein, weil sie die Effekte durch Mittelung verbergen.

In einer Welt, in der militärische Operationen, Energieversorgung, Cybersicherheit und Luftfahrt auf schnelle, zuverlässige Entscheidungen angewiesen sind, bietet die Quanten-KI (QAI) einen vielversprechenden Ansatz. Durch die Kombination von maschinellem Lernen und Quantencomputing können klassische Modelle, die oft unter den strengen Anforderungen von Robustheit, Timing, Erklärbarkeit und Sicherheit leiden, ergänzt oder sogar ersetzt werden.

In der Konstruktion und dem Betrieb komplexer dynamischer Systeme ist es entscheidend, dass sämtliche Zustands­trajektorien zu einem gewünschten Gleichgewicht innerhalb einer garantierten Stabilitäts­region konvergieren. Für viele praxisrelevante Systeme – besonders in der Luft- und Raumfahrt – lässt sich diese Region jedoch nicht a priori bestimmen und die Berechnung gestaltet sich häufig als schwierig.