Der Einsatz von datenbasierten Modellen (KI/ML) in industriellen Anwendungen erfordert robuste Methoden, um die Verlässlichkeit sicherzustellen und das Verhalten nachvollziehbar zu machen. Neben der reinen Vorhersagegenauigkeit müssen KI-Systeme ganzheitlich validiert werden - von der Datenqualität bis zur formalen Verifikation des finalen Modells.
Ziel dieser Arbeit ist die systematische Untersuchung und praktische Erprobung von Verfahren zur Absicherung von KI-Modellen entlang der gesamten Entwicklungskette. Es soll ein strukturierter Überblick über existierende Methoden geschaffen und deren Anwendbarkeit praktisch evaluiert werden.