Systeme, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, gewährleisten nicht zwangsläufig eine langfristige störungsfreie Arbeit, auch wenn sie bei der Einführung die gewünschte Leistung erzielen. Die Systeme werden immer wieder mit neuen Situationen konfrontiert, an denen die KI scheitern kann. Für viele Anwendungsfälle ist jedoch eine KI notwendig, die über den gesamten Lebenszyklus sicher und robust arbeitet und flexibel auf Änderungen reagieren kann.
Insbesondere dann, wenn KI im Bereich von elektronischen Nasen angewandt wird, ist es wichtig, dass das System auf Änderungen reagieren kann, da unter anderem Sensordrift und Umgebungsveränderungen starken Einfluss auf die Leistung haben können.
Im Rahmen der Promotion sollen zunächst verschiedene Anwendungsbereiche elektronischer Nasen im Life Science Bereich betrachtet werden. Das daraus gewonnene Wissen soll anschließend dazu dienen, den Anwendungsfall der Diagnose von Wundinfektionen gezielter zu adressieren. Wundinfektionen stellen eine Herausforderung für das Gesundheitssystem und die Patient:innen dar und sollten schnellst möglichst diagnostiziert und behandelt werden. Die Standardmethoden sind jedoch zeitaufwändig und teuer, weshalb eine Unterstützung durch elektronische Nasen vorteilhaft sein könnte. Besonders bei diesem Einsatz ist es jedoch wichtig, dass die Anforderungen an Transparenz, Sicherheit und Robustheit erfüllt werden, um Vertrauen und Sicherheit zu schaffen und einen Mehrwert bieten zu können.
Durch die Bewertung verschiedener Algorithmen zur Kompensation von zeitbedingten und externen Faktoren soll für ein dauerhaft robustes System gesorgt werden. Eine ganzheitliche Betrachtung des Systems soll algorithmische Herausforderungen angehen und die Notwendigkeit der Verbindung verschiedener Lösungsansätze unterstreichen. Im Besonderen steht dort eine iterative Entwicklung des Systems im Vordergrund, bei der nach Entwicklung des Systems alle Komponenten erneut bewertet und mit den gewonnenen Kenntnissen verknüpft werden.