Abb. 1: Assistenzsystem ISR-Manager App(lication). Gruppen gewährleistet die situationsabhän- gige Adaption in dynamischen Szenarien. Weitere KI-basierte Systeme können die durch die Plattformen gewonnenen (sen- soriellen) Informationen durch Abgleich mit anderen, auch nichtsensoriellen Infor- mationsquellen verifizieren und weiter anreichern sowie darüber hinaus gehende Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen ableiten [3] (Abb. 2). Eine besondere wissen- schaftliche Herausforderung stellt gerade auch hier die durchdachte Kombination von Verfahren des maschinellen Lernens mit anderen Forschungsgebieten der KI (z. B. wissensbasierte Ansätze) dar. AUSBLICK Aufklärung und Überwachung werden zunehmend weiter von der Unterstützung Abb. 2: Beispiel für eine Komponente zur Integration von sensoriellen und nicht-sensoriellen Informationen in eine gemeinsame Wissensbasis, zum Schlussfolgern und zur Generierung höherwertiger Informationen. durch KI profitieren. Die endgültige Bewer- tung von Informationen sowie wichtige Entscheidungen werden dabei jedoch den Menschen überlassen bleiben. Transpa- renz und Erklärbarkeit von KI sind deshalb wesentliche Grundvoraussetzungen für die Eignung KI-basierter Unterstützungskompo- nenten und stellen wichtige Forschungsthe- men dar, welche am Fraunhofer IOSB adres- siert werden. Literatur: [1] Sander, J; Rodenbeck, R.; Reinert, F.; Müller, W.; Berude, K.: »Sensor Operation Deployment with Multiple Routes per Asset«, In: 21st International Conference on Information Fusion (FUSION), 2018, DOI: 10.23919/ICIF.2018.8455861 [2] Segor, F.; Tchouchenkov, I.; Buller, A.; Kollmann, M.; Müller, W.: »Controlling swarm complexity: a management by objective approach«. In: Proceedings SPIE Vol. 11015, Open Architec- ture / Open Business Model Net-Centric Systems and Defense Transformation 2018, 110150R, 2019, DOI: 10.1117/12.2518608 [3] Kuwertz, A.; Mühlenberg, D.; Sander, J.; Müller, W.: »Applying Knowledge-Based Reaso- ning for Information Fusion in Intelligence, Surveil- lance, and Reconnaissance«. In: Lee S., Ko H., Oh S. (Eds.), »Multisensor Fusion and Integration in the Wake of Big Data, Deep Learning and Cyber Physical System. MFI 2017«, Lecture Notes in Elec- trical Engineering, vol. 501, S. 119-139, Springer, 2018, DOI: 10.1007/978-3-319-90509-9_7 vis IT 9 KI für Autonome Systeme und Assistenzanwendungen