Strategies for Safety Goal Decomposition for Neural Networks

Neural networks (NNs) have become a key technology for solving highly complex tasks, and require integration into future safety argumentations. New safety relevant aspects introduced by NN based algorithms are: representativity of test cases, robustness, inner representation and logic, and failure detection for NNs. In this paper, a general argumentation structure for safety cases respecting these four aspects is proposed together with possible sources of evidence

Studie "Von der Schule in den Beruf"

Mit dem Abschluss der allgemeinbildenden Schule werden wichtige Weichen für das künftige Erwerbsleben gestellt. Die Absolventinnen und Absolventen haben die Möglichkeit, eine berufliche Ausbildung in einem Betrieb oder an einer beruflichen Schule zu beginnen, eine weiterführenden Schule zu besuchen, um einen höheren allgemeinen Schulabschluss zu erlangen, oder eine Erwerbstätigkeit aufzunehmen. Um mehr darüber zu erfahren, wie sich die berufliche Orientierung der Schülerinnen und Schüler im Verlauf des Abschlussjahres entwickelt hat und welchen Weg sie nach dem Schulabschluss eingeschlagen haben, wurde an ausgewählten Schulen Nürnbergs die Studie 'Von der Schule in den Beruf'1 durchgeführt. Im Rahmen dieser Studie haben die Universität Erlangen-Nürnberg und das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung Schülerinnen und Schüler dieser Schulen in drei Wellen befragt. Zwei davon fanden während des laufenden Abschlussjahrs statt, die dritte und letzte drei Monate nach Schulende. Besonderes Interesse bei der abschließenden Befragung galt folgenden Fragestellungen: Was machen die Jugendlichen nach dem Abschlussjahr? Konnten die beruflichen Wünsche und Pläne realisieren werden? Was machen die Schülerinnen und Schüler, wenn die beruflichen Pläne nicht realisiert werden konnten

Arbeitsmarktwirkungen sind gering: Reformvorschläge zur Grundsicherung für Arbeitsuchende

"Das IAB äußert sich in dieser Stellungnahme zu ausgewählten Aspekten des Gesetzentwurfes der Regierungsfraktionen CDU/CSU und FDP sowie der Anträge der Fraktionen Bündnis 90/Die Grünen, Die Linke und SPD. Sie betreffen die Begründung des Regelbedarfs (insbesondere zur Bestimmung der 'verdeckten Armut'), die neue Hinzuverdienstregelung, die Forderungen nach einem allgemeinen Mindest-lohn, die Förderung der Integration und Teilhabe von Langzeitarbeitslosen am Arbeitsleben, den Vorrang für Ausbildung für Menschen unter 25 Jahren im SGB II und die Einführung eines 'Sozialen Arbeitsmarkts'. Die voraussichtlichen Arbeitsmarktwirkungen, die sich aus der Umsetzung des Entwurfes zu einem Gesetz zur Ermittlung von Regelbedarfen und zur Änderung des Zweiten und Zwölften Buches Sozialgesetzbuch ergeben, sind nach Ansicht des IAB gering. Aus der Regelsatzanpassung resultiert auch keine nennenswerte Verschlechterung der Anreize zur Aufnahme einer Beschäftigung im Niedriglohnbereich. Die Anpassung wird zudem keine größeren fiskalischen Belastungen verursachen. Von der Reform der Freibeträge bei Erwerbstätigkeit im SGB II werden ebenfalls keine signifikanten Arbeitsmarktwirkungen und Zusatzkosten ausgehen." (Autorenreferat)"In this statement, the IAB comments on selected aspects of a draft law submitted by the governing parliamentary parties of the Christian Democrats (CDU/CSU) and Liberals (FDP), and on petitions filed by the Green (Bündnis 90/Die Grünen) and Left (Die Linke) parties and the Social Democrats (SPD). These propositions are concerned with needs for regulation (in particular for the identification of 'concealed' poverty), the new unemployment benefit top-up regulation, claims for a general minimum wage, promotion of the integration and participation of long-term unemployed people in the working life, the priority of education for people under 25 within the scope of the Social Code II, and the introduction of a 'social labour market'. The IAB suggests that foreseeable labour market effects, resulting from the implementation of a law on the identification of benefit recipients’ needs and on changes in the Social Codes II and XII, are rather small. Neither does the adjustment of regu-lation decrease incentives to take up work in the low-wage sector. The adjustment, furthermore, will not create higher fiscal burdens. Neither will the reform of tax exemption (of those topping up Unemployment Benefit II transfers by earnings from minor employment) have significant effects on the labour market or lead to addi-tional costs." (author's abstract

Multiple classifier systems in human-computer interaction

Making the interaction of human subjects with technical systems more intuitive is a quickly emerging interdisciplinary field of research. One important aspect of this field is the surveillance of the user by the respective system and thus enabling it to estimate distinct user states. The automatic recognition of user states in human-computer interaction poses a great challenge to statistical pattern recognition for several reasons: The measurements of the different sensors are inherently heterogeneous in their technical properties, for example considering sample rates, range of values or resolution. Another important aspect is the fact that the true state of a subject is generally not entirely observable from the outside, which makes the design of corpora that study human-computer interaction extremely difficult. This leads in many cases to weakly or subjectively defined class labels by either using human test persons that annotate the collected material manually or by using externally triggered stimuli that are designed to elicit distinct predefined states. In order to approach the recognition of user states in human-computer interaction, the multi-modal and the temporal properties of the application are exploited in this work. For this purpose, different information fusion architectures based on multiple classifier system approaches and temporal integration techniques are introduced and discussed. Besides this, the incorporation of unlabeled data into the training of the classifier is a compelling issue since one is generally short of training data as described earlier. This work will introduce a partially supervised learning approach, that combines unsupervised and supervised learning in order to extend the amount of usable data. Finally, the problem of imbalanced class distributions is tackled by a class weighting mechanism in the training of support vector machines, which increases the loss for the underrepresented class

Concept Enforcement and Modularization as Methods for the ISO 26262 Safety Argumentation of Neural Networks

International audienceNeural networks (NN) are prone to systematic faults which are hard to detect using the methods recommended by the ISO 26262 automotive functional safety standard. In this paper we propose a unified approach to two methods for NN safety argumentation: Assignment of human interpretable concepts to the internal representation of NNs to enable modularization and formal verification. Feasibility of the required concept embedding analysis is demonstrated in a minimal example and important aspects for generalization are investigated. The contribution of the methods is derived from a proposed generic argumentation structure for a NN model safety case

A Survey on Methods for the Safety Assurance of Machine Learning Based Systems

International audienceMethods for safety assurance suggested by the ISO 26262 automotive functional safety standard are not sufficient for applications based on machine learning (ML). We provide a structured, certification oriented overview on available methods supporting the safety argumen-tation of a ML based system. It is sorted into life-cycle phases, and maturity of the approach as well as applicability to different ML types are collected. From this we deduce current open challenges: powerful solvers, inclusion of expert knowledge, validation of data representativity and model diversity, and model introspection with provable guarantees

Strategies for Safety Goal Decomposition for Neural Networks

Neural networks (NNs) have become a key technology for solving highly complex tasks, and require integration into future safety argumentations. New safety relevant aspects introduced by NN based algorithms are: representativity of test cases, robustness, inner representation and logic, and failure detection for NNs. In this paper, a general argumentation structure for safety cases respecting these four aspects is proposed together with possible sources of evidence

Comput Stat On the discovery of events in EEG data utilizing information fusion

Abstract One way to tackle brain computer interfaces is to consider event related potentials in electroencephalography, like the well established P300 phenomenon. In this paper a multiple classifier approach to discover these events in the bioelectrical signal and with them whether or not a subject has recognized a particular pattern, is employed. Dealing with noisy data as well as heavily imbalanced target class distributions are among the difficulties encountered. Our approach utilizes partitions of electrodes to create robust and meaningful individual classifiers, which are then subsequently combined using decision fusion. Furthermore, a classifier selection approach using genetic algorithms is evaluated and used for optimization. The proposed approach utilizing information fusion shows promising results (over 0.8 area under the ROC curve)

Arbeitsmarktwirkungen sind gering: Reformvorschläge zur Grundsicherung für Arbeitsuchende

Das IAB äußert sich in dieser Stellungnahme zu ausgewählten Aspekten des Gesetzentwurfes der Regierungsfraktionen CDU/CSU und FDP sowie der Anträge der Fraktionen Bündnis 90/Die Grünen, Die Linke und SPD. Sie betreffen die Begründung des Regelbedarfs (insbesondere zur Bestimmung der verdeckten Armut), die neue Hinzuverdienstregelung, die Forderungen nach einem allgemeinen Mindestlohn, die Förderung der Integration und Teilhabe von Langzeitarbeitslosen am Arbeitsleben, den Vorrang für Ausbildung für Menschen unter 25 Jahren im SGB II und die Einführung eines Sozialen Arbeitsmarkts. Die voraussichtlichen Arbeitsmarktwirkungen, die sich aus der Umsetzung des Entwurfes zu einem Gesetz zur Ermittlung von Regelbedarfen und zur Änderung des Zweiten und Zwölften Buches Sozialgesetzbuch ergeben, sind nach Ansicht des IAB gering. Aus der Regelsatzanpassung resultiert auch keine nennenswerte Ver-schlechterung der Anreize zur Aufnahme einer Beschäftigung im Niedriglohnbereich. Die Anpassung wird zudem keine größeren fiskalischen Belastungen verursachen. Von der Reform der Freibeträge bei Erwerbstätigkeit im SGB II werden ebenfalls keine signifikanten Arbeitsmarktwirkungen und Zusatzkosten ausgehen.In this statement, the IAB comments on selected aspects of a draft law submitted by the governing parliamentary parties of the Christian Democrats (CDU/CSU) and Liberals (FDP), and on petitions filed by the Green (Bündnis 90/Die Grünen) and Left (Die Linke) parties and the Social Democrats (SPD). These propositions are concerned with needs for regulation (in particular for the identification of concealed poverty), the new unemployment benefit top-up regulation, claims for a general minimum wage, promotion of the integration and participation of long-term unemployed people in the working life, the priority of education for people under 25 within the scope of the Social Code II, and the introduction of a social labour market. The IAB suggests that foreseeable labour market effects, resulting from the implementation of a law on the identification of benefit recipients' needs and on changes in the Social Codes II and XII, are rather small. Neither does the adjustment of regulation decrease incentives to take up work in the low-wage sector. The adjustment, furthermore, will not create higher fiscal burdens. Neither will the reform of tax exemption (of those topping up Unemployment Benefit II transfers by earnings from minor employment) have significant effects on the labour market or lead to additional costs