Robuste KI bezieht sich auf künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, auch unter unvorhergesehenen Bedingungen, Unsicherheiten und variablen Eingaben zuverlässig zu performen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die oft unter kontrollierten Laborbedingungen entwickelt werden, ist robuste KI darauf ausgelegt, in realen, dynamischen Umgebungen einsetzbar zu sein. Dies bedeutet, dass sie nicht nur mit idealen, sondern auch mit unvollständigen, verrauschten oder unerwarteten Daten umgehen kann.
Ein zentraler Aspekt robuster KI ist ihre Fähigkeit, mit Störungen und Anomalien umzugehen. In der Praxis bedeutet dies, dass solche Systeme weniger anfällig für sogenannte Adversarial Attacks sind, bei denen absichtlich manipulierte Eingaben das System täuschen sollen. Robuste KI-Systeme sind außerdem in der Lage, ihre Leistung über verschiedene Datensätze und Szenarien hinweg beizubehalten, was sie besonders für industrielle Anwendungen geeignet macht.
Die Entwicklung robuster KI erfordert spezielle Methoden, wie etwa den Einsatz von diversen Trainingsdaten, um das System auf unterschiedliche Szenarien vorzubereiten. Zudem wird oft auf Techniken wie Adversarial Training zurückgegriffen, bei dem das System gezielt mit potenziell täuschenden Eingaben konfrontiert wird, um seine Widerstandsfähigkeit zu erhöhen. Darüber hinaus spielen Regularisierungstechniken und die Optimierung von Modellarchitekturen eine wichtige Rolle.
Robuste KI ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen, in denen die Zuverlässigkeit und Sicherheit von entscheidender Bedeutung sind, wie etwa in der Medizin, im Verkehrswesen oder der industriellen Automation. Durch die Fähigkeit, auch unter unvorhergesehenen Bedingungen zuverlässig zu arbeiten, trägt robuste KI dazu bei, die Verlässlichkeit und Effizienz von AI-Systemen in der Praxis zu erhöhen.