Wissenschaftsbasierte KI-Modellzertifizierung für untrainierte Betriebsumgebungen mit Anwendung in der Verkehrszustandsschätzung

Die Studie entwickelt eine wissenschaftsbasierte Zertifizierungsmethodik, um die Eignung von vortrainierten datengesteuerten Modellen in untrainierten Betriebsumgebungen zu bewerten. Durch die Integration von Domänenwissen und physikalischen Modellen wird die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-basierten Modellen in verschiedenen Umgebungen mit begrenzten Trainingsdaten und dynamischen, unsicheren Bedingungen erhöht.