JKU Forscherin mahnt: 'Software nicht blind vertrauen'

Prof.ⁱⁿ Martina Seidl hat in einem Vortrag darauf hingewiesen, wie wichtig nachvollziehbare Egebnisse von Programmen sind.

Die dahinter stehen Frage: Wie lässt sich sicherstellen, dass Software verlässliche Ergebnisse liefert - selbst wenn sie so komplex ist, dass man sie nicht vollständig verstehen kann? Dieser elementar wichtigen Frage widmete sich Prof.ⁱⁿ Martina Seidl, Leiterin des Instituts für Symbolic Artificial Intelligence an der JKU bei einem internen Fachvortrag an der RISC Software GmbH, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster.

Unter dem Titel "Never trust your solver: Certificates for SAT" sprach . Seidl über die Herausforderungen beim Einsatz automatisierter Prüfverfahren in der Softwareentwicklung. sie beschäftigte sich mit den Fragen, ob SAT-Solver - Programme, die logische Probleme lösen - nachvollziehbare und überprüfbare Ergebnisse liefern können und wie sich sicherstellen lässt, dass diese Programme auch dann zuverlässig arbeiten, wenn sie in sicherheitskritischen Bereichen eingesetzt werden. Besonders im Fokus stand dabei das kürzlich gestartete Forschungsprojekt InProSSA (Industrial Problem Solving using Symbolic and Subsymbolic AI). Es untersucht neue Methoden zur Lösung komplexer Softwareprobleme - durch die Kombination zweier Ansätze der Künstlichen Intelligenz: der symbolischen KI, die mit klaren Regeln arbeitet, und der subsymbolischen KI, die auf datenbasiertem Lernen beruht.

"Es freut mich sehr, dass das Thema Zertifikate für SAT-Solver auf so großes Interesse gestoßen ist. Gerade in der Zusammenarbeit mit Partner*innen zeigt sich, wie wichtig es ist, Forschungsergebnisse in die Praxis zu bringen - und umgekehrt", so Martina Seidl.