Neuartigkeitserkennung
Techniken zur Identifizierung von Eingaben oder Szenarien, die erheblich von den Trainingsdaten abweichen und eine Überprüfung oder einen Sicherheitsmodus auslösen, um unerwartete Ausfälle zu verhindern.
Auch als Out-of-Distribution-Erkennung bezeichnet, verwendet es statistische Distanzen, Autoencoder-Rekonstruktionsfehler oder Unsicherheitsabschätzungen (z.B. Bayes'sche Netzwerke), um anomale Eingaben zu kennzeichnen. Die Governance konfiguriert Schwellenwerte für Sicherheitsmodus-Rückfallmechanismen, protokolliert Neuerungsereignisse zur Vorfallanalyse und aktualisiert regelmäßig die Erkennungsmodelle, um sich weiterentwickelnde Datenverteilungen widerzuspiegeln.
Eine medizinische Bildverarbeitungs-KI markiert jeden Scan, dessen Pixelverteilung mehr als zwei Standardabweichungen vom Trainingssatz abweicht. Wird eine Neuheit erkannt, leitet das System den Scan an einen Spezialisten zur manuellen Überprüfung weiter und protokolliert das Ereignis für eine spätere Analyse—so wird verhindert, dass das Modell selbstsichere, aber fehlerhafte Diagnosen bei ungewöhnlichen Fällen stellt.
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