Teilprojekt

Abschließende Evaluation und Demonstration

Innerhalb des Projektes spielen sowohl die Leistungsfähigkeit der KI-Algorithmen als auch der Effekt auf die die User Experience eine Rolle. Die abschließende Evaluation und Demonstration ermittelt, inwiefern die festgelegten Ziele der entwickelten Applikationen erreicht wurden.

Problemstellung

In der abschließenden Evaluation wird gemessen, inwiefern die Anforderungen und Ziele an die entwickelten Applikationen erreicht wurden. In diesem Projekt spielen dabei insbesondere die Dimensionen Leistungsfähigkeit der KI-Algorithmen und deren Effekt auf die User Experience des Nutzers eine Rolle.

In Abgrenzung zu der iterativen, entwicklungsbegleitenden Evaluation, steht in der Abschlussevaluation die Evaluation innerhalb des Gesamtsystems auch hinsichtlich der benötigten „Echtzeit“-Fähigkeit im Fokus, die im Rahmen von Nutzerstudien evaluiert wird.

Die Demonstration zur Halbzeit und zum Projektende macht die Projektergebnisse erlebbar.

Lösungsansatz

Die lernenden, adaptiven und personalisierten KI-Funktionen, die in den Arbeitspaketen 300-500 erarbeitet wurden, sollen Synergien nutzen und final in drei Hauptdemonstrationen bewertet werden. Hierbei werden auch die entwickelten Vorschläge zum Umgang mit falschen und unbekannten KI-Outputs evaluiert.

Nutzerinnen und Nutzer sollen in die abschließende Evaluation miteingebunden werden, um die im Projekt entwickelten Funktionen in Echtzeit und hinsichtlich der UX und KI-Leistungsfähigkeit zu testen.  

Für die Durchführung sowie die Halbzeit- und Endpräsentation soll ein Demonstrationskonzept entworfen werden, damit jeder Partner seine Arbeiten auf geeignete Weise präsentiert.  

Ziel

In diesem Arbeitspaket finden sich alle Aktivitäten wieder, die die abschließende Evaluation und die Demonstration der Ergebnisse betreffen. Dabei sollen in erster Linie die entwickelten KI-Funktionen evaluiert und für Nutzerinnen und Nutzer annehmbar und erlebbar demonstriert werden.

Unterteilt in zwei Untergruppen-Evaluationen sollen sowohl das Nutzererlebnis der KARLI-Applikatoren als auch die KI-Performance evaluiert werden, währenddessen eine weitere Untergruppe an der Vorbereitung für die Demonstration der Abschlusspräsentation arbeitet.

Für die Evaluation und Demonstration der einzelnen Applikationen werden priorisiert Fahrszenarien auf Landstraßen oder interurbanen Verbindungsstrecken herangezogen.