Projektabschluss 2024

Kurzbeschreibung:

Das Projekt quantifiziert und evaluiert Konzentrationsphänomene in hochdimensionalen Daten, welche oftmals assoziiert werden mit dem Begriff „Dimension Curse“ oder auch „Fluch der Dimension“. So heißt das Zusammenspiel einer Vielzahl von Effekten, die auftreten, wenn maschinelle Lernverfahren auf hochdimensionale Daten angewendet werden, etwa bei Tumoren in der Medizin. Bisher kann dieses Phänomen noch nicht mit Algorithmen erkannt werden. Es ist daher offen, inwieweit es Ergebnisse wissenschaftlicher Anwendungen entscheidend beeinflusst hat.

Ziel des Projektes „Dimension Curse Detector“ ist es, den Einfluss des Konzentrationsphänomens offenzulegen. Dafür werden algorithmisch berechenbare Dimensionsfunktionen entwickelt und prototypisch implementiert. Der Dimensionsfluch ist in Data Science und Machine Learning ein Sammelbegriff für eine Vielzahl von Phänomenen, die von hochdimensionalen Daten ausgeprägt werden, insbesondere die Konzentration von Bewertungs- und Distanzfunktionen. Dieser Aspekt wird oft nur anekdotisch gefasst, was zu einer Vielzahl von empirisch abgeleiteten Empfehlungen führte, die jedoch mathematisch unfundiert als auch widersprüchlich sind. Um den wissenschaftlichen sowie ökonomischen Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz auch für zukünftige, erwartbar hochdimensionale, Daten sicherzustellen, ist das Erkennen sowie die Quantifizierung des Dimensionsfluchs notwendig. Nur so ist es möglich, im Sinne von Explainable AI die auf Basis dieser Daten getroffenen Entscheidungen transparent und damit einer bewussten Reflexion und diskursiven Argumentation zugänglich zu machen. Der Dimension Curse Detector soll in diesem Sinn ein Werkzeug für die Gestaltung gesellschaftlich wünschenswerter IT-Anwendungen werden.