ECS -- an Interactive Tool for Data Quality Assurance

With the increasing capabilities of machine learning systems and their potential use in safety-critical systems, ensuring high-quality data is becoming increasingly important. In this paper we present a novel approach for the assurance of data quality. For this purpose, the mathematical basics are first discussed and the approach is presented using multiple examples. This results in the detection of data points with potentially harmful properties for the use in safety-critical systems

QI2 -- an Interactive Tool for Data Quality Assurance

The importance of high data quality is increasing with the growing impact and distribution of ML systems and big data. Also the planned AI Act from the European commission defines challenging legal requirements for data quality especially for the market introduction of safety relevant ML systems. In this paper we introduce a novel approach that supports the data quality assurance process of multiple data quality aspects. This approach enables the verification of quantitative data quality requirements. The concept and benefits are introduced and explained on small example data sets. How the method is applied is demonstrated on the well known MNIST data set based an handwritten digits

Towards a safe MLOps Process for the Continuous Development and Safety Assurance of ML-based Systems in the Railway Domain

Traditional automation technologies alone are not sufficient to enable driverless operation of trains (called Grade of Automation (GoA) 4) on non-restricted infrastructure. The required perception tasks are nowadays realized using Machine Learning (ML) and thus need to be developed and deployed reliably and efficiently. One important aspect to achieve this is to use an MLOps process for tackling improved reproducibility, traceability, collaboration, and continuous adaptation of a driverless operation to changing conditions. MLOps mixes ML application development and operation (Ops) and enables high frequency software releases and continuous innovation based on the feedback from operations. In this paper, we outline a safe MLOps process for the continuous development and safety assurance of ML-based systems in the railway domain. It integrates system engineering, safety assurance, and the ML life-cycle in a comprehensive workflow. We present the individual stages of the process and their interactions. Moreover, we describe relevant challenges to automate the different stages of the safe MLOps process

Konfigurierung von Oligonukleotid-Bibliotheken für nukleinsäurebasierte Nachweisverfahren

Zur Verbesserung der Einsetzbarkeit und zur Vereinfachung der Interpretation der Messergebnisse werden im Umfeld der Biosensorik intelligente bioinformatische Systeme benötigt. Am Beispiel der Konfigurierung von Sensoren für die Nukleinsäureanalytik wird die Notwendigkeit und der Nutzen von Bioinformatiksystemen gezeigt. Es wird vorgestellt wie Entwicklungszeiten reduziert, die Qualität der Sensoren verbessert und die Erstellung von Varianten vereinfacht werden kann. Mit nukleinsäureanalytischen Verfahren wie der DNA-Mikroarray-Technologie oder Mikrobead-basierten Methoden können genetische Informationen hoch spezifisch nachgewiesen werden. Die nukleinsäure-analytischen Nachweisverfahren können für folgende Aufgabenstellungen eingesetzt werden: · Genotypisierung (Nachweis von Krankheitserregern in Körperflüssigkeiten und -geweben zur medizinischen Diagnostik und zur Qualitätssicherung bei Lebensmitteln, Nachweis gentechnisch veränderter Lebensmittel, Nachweis von Stoffen biologischen Ursprungs in Lebens-, Futter- und Genussmitteln, forensische Anwendungen) · Genexpressionsanalytik (Erkennung von Expressionsmustern beispielsweise in der Pharmakogenomik) Mit der Konfigurierungssoftware wurden bisher verschiedene Oligonukleotid-Bibliotheken unter anderem für den Nachweis von Hepatitis-C Viren und für den Nachweis von menschlichen Genen mit alternativen Spleiß-Varianten erstellt. Dabei konnte nachgewiesen werden, dass die automatischen Bibliotheken bessere Eigenschaften hinsichtlich der aufgrund von Datenbankabfragen bestimmten Spezifität und Sensitivität haben als die auf konventionellem Weg erstellten Bibliotheken [2,4]. Inzwischen wurde ein Internet-Interface entwickelt, über das die Konfigurierung von Bibliotheken als elektronische Dienstleistung angeboten wird. Die Qualität der automatisch erstellten Bibliotheken hinsichtlich der Hybridisierungssignale wird zur Zeit mit Partnern aus der Forschung und der Industrie evaluiert

A Topologically Distributed Encoding to Facilitate Learning

We describe how to solve linear-non-separable problems using simple feed-forward perceptrons without hidden layers. A biologically motivated topologically distributed encoding for input data is used. We point out advantages of neural networks compared to classic mathematical algorithms without loosing performance. The Iris-dataset from Fisher [1] is analyzed as a practical example. Keywords: Classification, Iris dataset, perceptrons, topologically distributed encoding Topologically Distributed Encoding 3 1 Introduction In this paper we examine the performance of neural classification networks dealing with real world problems. We show that neural networks can provide results comparable to mathematical methods (c.f. [2]). But in contrast to mathematical methods neural networks do not require applicability preconditions, which in most cases are not fulfilled. To clarify this we will give two examples of well known analytic methods. In our opinion the Bayesian decision theory has two s..