AISL — Accountable Intelligent Systems Lab

Kooperation

Gemeinsam forschen

AISL arbeitet mit Unternehmen, öffentlichen Institutionen und Hochschulen in der Technologie- und KI-Strategieberatung sowie in der angewandten Forschung und Auftragsforschung zusammen.

Wir beteiligen uns an nationalen und internationalen Initiativen und Förderprogrammen von Innosuisse, dem Schweizerischen Nationalfonds (SNF) und Horizon Europe.

Kooperation besprechen

KI-Strategie & Beratung

Hybride KI & LLMs
Agentensysteme
Einführung von KI
Menschenzentrierte KI

Angewandte Forschung

Auftragsforschung
Prototypen
Machbarkeitsstudien
Technologietransfer

Förderung & Partnerschaften

Innosuisse
SNF
Horizon Europe
Internationale Kooperationen

Über das Lab

Zuverlässige KI für sensible Umgebungen

Das Accountable Intelligent Systems Lab (AISL) ist Teil des Centre for Business Artificial Intelligence (CBAI) der Hochschule für Wirtschaft FHNW.

Wir verbinden lernende Modelle mit explizit beschriebenem Wissen und logischen Regeln. Ziel ist es, das Verhalten von KI-Systemen in regulierten oder risikoreichen Bereichen nachvollziehbar und überprüfbar zu machen.

Wir untersuchen regelbasierte Schutzmechanismen (Guardrails), die unerwünschte Ausgaben und Handlungen begrenzen sollen. Dabei berücksichtigen wir den Datenschutz, die emotionale Sicherheit der Nutzenden und die Zuverlässigkeit der eingesetzten Systeme.

Forschung

Schwerpunkte

AISL verbindet Sprachverarbeitung, Wissensrepräsentation, logisches Schlussfolgern und Handeln. Privatsphäre, Sicherheit, Verantwortlichkeit und Robustheit stehen dabei im Zentrum.

Forschungsbereiche

Dialogsysteme (Conversational AI)

Hybride Dialogsysteme, Conversational Agents und Mensch-KI-Interaktion für Gesundheitswesen, Verwaltung, Bildung und Entscheidungsunterstützung.

KI-Agenten (Agentic AI)

KI-Agenten, die Sprache verarbeiten, Aufgaben planen und Werkzeuge in digitalen Diensten und Softwaresystemen nutzen. Wir untersuchen, wie sich ihre Abläufe koordinieren und kontrollieren lassen.

Hybride KI und wissensbasierte Verfahren

Architekturen, die Machine Learning mit Knowledge Graphs, Ontologien, symbolischen Repräsentationen und logischem Schlussfolgern verbinden.

Forschungsthemen

Dialogsysteme, generative & agentische KI

Wir verbinden natürliche Sprachverarbeitung (NLP), grosse Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und wissensbasiertes Schlussfolgern. Dabei untersuchen wir die Zuverlässigkeit und Kontrollierbarkeit der Dialoge.

Hybride Dialogsysteme

Unsere Architekturen verbinden Dialogmanagement auf Basis erkannter Gesprächsabsichten (Intents) mit generativen Modellen und wissensbasiertem Schlussfolgern. Je nach Risiko wechseln sie zwischen strukturierter Steuerung und generativen Antworten.

Verantwortungsvolle generative KI

Wir untersuchen Verfahren zur Verifikation und Kontrolle, darunter Retrieval-Augmented Generation, semantische Validierung mit Knowledge Graphs und hybride Reasoning-Verfahren.

Alignment & Domänenanpassung

Wir untersuchen, wie sich Sprachmodelle mit Fine-Tuning und Alignment an fachliche Aufgaben und vorgegebene Verhaltensregeln anpassen lassen. Ergänzend setzen wir wissensbasierte Prüfungen und Schutzmechanismen ein.

Projekte

Ausgewählte Projekte

Gemeinsam mit Praxispartnern entwickeln und untersuchen wir Prototypen für technische Dokumentation, Gesundheitsberatung, juristische Anwendungen, Bildung und Organisationsanalyse.

Innosuisse

RepoChat

Wissensbasiertes Dialogsystem mit LLMs, Retrieval und Knowledge Graphs für den nachvollziehbaren Zugriff auf komplexe technische Dokumentationen.

Industriefinanziert

RepoChat Go-Public

Skalierung und Qualitätssicherung eines wissensbasierten Dialogsystems, das LLMs, Retrieval-Mechanismen und Knowledge Graphs für den nachvollziehbaren Zugriff auf umfangreiche technische Dokumentationen kombiniert.

Beratung

Trustworthy AI Procurement

Anbieterneutrale Beurteilung von generativer KI, Sprachmodellen und Agentenarchitekturen für die Beschaffung einer komplexen Plattform im öffentlichen Sektor.

SNF SPIRIT

Healthcare Coaches

Erforschung von Gesundheits-Chatbots, die Menschen bei Verhaltensänderungen unterstützen sollen. Untersucht werden ihr Einsatz und ihre Wirkung im Bereich Public Health.

Industriefinanziert

Long-Context LLMs

Hybrider Ansatz mit Long-Context-Sprachmodellen, menschlicher Expertise und Clustering zur Erkennung von Inkonsistenzen in grossen Dokumentsammlungen.

Eurostars / Innosuisse

LeadAI

KI-gestützte digitale Organisationszwillinge und virtuelle Assistenzsysteme für Führungsberatung, Organisationsanalyse und Entscheidungsunterstützung.

FHNW

ChEdventure

Chatbot-basierte Bildungssimulation für Fragekompetenz, kritisches Denken, Workshop-Moderation und die Auflösung von Widersprüchen.

FHNW

Digitaler Selbststudienassistent

Intelligentes Tutoring-System für Coaching, Reflexion und Lernfortschritt im projektbasierten Lernen.

Innosuisse

Legal Chatbot Workbench

Plattform zur Entwicklung juristischer Chatbots mit geringem technischem Aufwand, etwa für Kanzleien und Verbände.

Innosuisse

Ontologiebasiertes Case-Based Reasoning

Fallbasiertes Schlussfolgern (Case-Based Reasoning) mit Ontologien und Modellen des Unternehmenswissens für komplexe Softwareintegrationsprojekte.

Lehre

Lehre und Betreuung

AISL integriert aktuelle Forschung zu Dialogsystemen, hybrider KI, verantwortungsvoller generativer KI und KI-gestützter Softwareentwicklung in die Lehre.

Generative KI & Agentensysteme (BSc BAI)

Aufbau und Training grosser Sprachmodelle (LLMs), Anpassung an fachliche Aufgaben und Entwicklung von KI-Agenten.

Dialogsysteme & Sprachverarbeitung (BSc BAI)

Conversational Design, Dialogmanagement, Chatbot-Engineering, Retrieval-Augmented Generation und Computerlinguistik.

KI-gestützte Softwareentwicklung (BSc BAI / BIT)

Lean Software Development, Test-Driven Development, AI-assisted Coding, Coding Agents und agentische Softwareentwicklung.

AI Operations (BSc BAI)

Model Deployment, MLOps, APIs, Monitoring, Governance, Lifecycle Management und die Skalierung von KI-Systemen.

KI für Geschäftsprozesse (MSc BIS / MI)

KI zur Unterstützung und Automatisierung von Geschäftsprozessen, Process Mining und Koordination von KI-Agenten.

Ressourcen & Dokumentation

Anleitungen, Werkzeuge und weitere Informationen für Studierende und Dozierende.

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Community

Forschungscommunity

AISL engagiert sich in wissenschaftlichen Netzwerken zu hybrider, vertrauenswürdiger, angewandter und wissensbasierter KI.

MAKE Symposium Series

Die MAKE Symposium Series ist ein internationales Forum zur Integration von Machine Learning und Knowledge Engineering innerhalb der AAAI Spring Symposium Series. Prof. Martin wirkt als Gründungsorganisator, Chair sowie in Organisations- und Programmkomitees mit.

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Applied Artificial Intelligence Journal

Prof. Martin ist Associate Editor der Taylor-&-Francis-Zeitschrift Applied Artificial Intelligence. Sie publiziert peer-reviewte Forschung zu KI-Anwendungen in Management, Industrie, Ingenieurwesen, Verwaltung und Bildung.

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Moderation von arXiv cs.AI

Die Moderatorinnen und Moderatoren von arXiv cs.AI (Computer Science – Artificial Intelligence), zu denen Prof. Martin gehört, prüfen eingehende Beiträge auf ihre thematische Passung, wissenschaftliche Qualität und Einhaltung der arXiv-Richtlinien zu Endorsement und Inhalten. Dabei grenzen sie KI-fokussierte Arbeiten von benachbarten Teilgebieten ab.

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Team