Suchen

IoT-Basics

Künstliche Intelligenz: Anwendungen, Projekte, Trends

Seite: 2/5

Firma zum Thema

Visionäre Höhenflüge und Irdisches

Allerdings bot der KI-Kongress nicht nur visionäre Höhenflüge, sondern durchaus auch „Geerdetes“ - sprich Use Cases und ganz konkrete Anwendungen. Schließlich hat KI – nicht nur in Form von Chatbots oder smarten Lautsprechern wie Alexa - mittlerweile Einzug in unseren Alltag gehalten. Auch immer mehr Industrieunternehmen setzen auf KI, wie Firmenvertreter mit Use Cases und Best Practices im Rahmen des Handelsblatt-Kongresses belegten.

So versucht das Ditzinger Maschinenbauunternehmen Trumpf mit KI-Unterstützung ein altbekanntes und ziemlich lästiges Problem beim Laserstanzen zu lösen. Bisher kam es immer wieder vor, dass sich die mit dem mit dem Laser „ausgeschnittenen“ Teile im Werkstück (also dem Blech Blech) verklemmten. Das führte zu Kollisionen in der Maschine und zu Produktionsstillständen. Mithilfe von spezieller Sensorik und einem KI-Algorithmus hat Trumpf nun eine Möglichkeit gefunden, diese Störungen zu vermeiden.

Bildergalerie

Bildergalerie mit 23 Bildern

Auch dem Maschinengeräusch als Indikator für potenzielle Störungen und Ausfälle ist man bei Trumpf auf der Spur, wie Klaus Bauer, Leiter der technischen Grundlagenforschung bei Trumpf, in seinem Vortrag beim Handelsblatt-Kongress erläuterte. Seit kurzem gibt es dafür eine spezielle Smartphone-App. In einem ersten Schritt sendet die Maschine das per Mikrofon aufgenommene Geräuschspektrum in die Azure Cloud, wo es mithilfe einer KI-Anwendung analysiert wird. So lassen sich beispielsweise Vibrationen identifizieren, die das Gehör gar nicht erkennen kann. Von der Cloud gelangt gelangen die Analyseergebnisse schließlich in die App. Der Servicetechniker kann dann das Problem einkreisen und entscheiden, ob und welche Wartungs- oder Reparaturmaßnahmen ergriffen werden müssen.

KI braucht zum trainieren der Algorithmen Daten, die gar nicht "big" genug sein. Und natürlich Rechenleistung. An Letzterer mangelt es im Cloud-Zeitalter nicht, an Daten vielfach schon. Die Situation könnte nach Einschätzung von Klaus Bauer besser sein, wenn sich mehr Unternehmen entschlössen, ihre (Maschinen-)Daten an die Cloud zu geben. Doch auch die Datenqualität lässt zu wünschen übrig. Nach Einschätzung von Dr. Bernd Heinrich, CDO für Smart Mobility Solutions bei Bosch, sind rund 80 Prozent der erhobenen Daten schlicht wertlos, weshalb das Reservoir nutzbarer Daten für das Training der KI-Engines weiter schrumpft. Eine Alternative könnte das Trainieren mit simulierten Daten sein. Trumpf-Manager Bauer hat als Datenquelle den digitalen Zwilling - also das virtuelle Abbild einer Maschine oder Anlage - im Visier. Mithilfe dieses "digital twin" lassen sich bestimmte Maschinenzustände simulieren., Die so generierten Daten können dann für das Trainieren der Algorithmen und neuronalen Netze genutzt werden.

Wie "spitze" ist Deutschland bei KI?

Wo aber „steht“ Deutschland in Sachen Künstliche Intelligenz ganz konkret im internationalen? Antworten auf diese brennende Frage versuchte beim Handelsblatt-Kongress Dietmar Harhoff vom Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb. Als Basis nutzte er das EFI-Jahresgutachten 2018, das den Stand der Dinge bei autonomen Systemen und Künstlicher Intelligenz im weltweiten Vergleich widerspiegelt.

Die Untersuchung beruht unter anderem auf Fachgesprächen mit Vertretern etablierter Unternehmen, Start-ups, Forschungseinrichtungen und öffentlichen Institutionen in Deutschland und den USA (Silicon Valley). Zusätzlich wurden diverse Hintergrundgespräche sowie Gespräche auf ministerialer Ebene (Deutschland, EU) geführt. Ein Indikator für die Aktivitäten der Länder/Regionen sind nach Einschätzung Harhoffs die (publizierten) Beiträge zu wichtigen KI-Beiträge. Erwartungsgemäß liegen dabei die USA mit deutlichem Abstand in Führung, gefolgt von der EU, wobei Deutschland innerhalb der EU die führende publizistisch am aktivsten ist (siehe Bildergalerie).

Ähnliche Erkenntnisse liefert eine Umfrage, die der VDI (Verein Deutscher Ingenieure) unter 900 Mitgliedern durchführte. So ist Deutschlands Position in der weltweiten KI-Szene nicht wirklich schlecht, aber auch nicht wirklich "super". Top-KI-Nationen sind nach Meinung von 80 Prozent der Befragten die USA, gefolgt von China, wobei das Reich der Mitte im Rahmen seines Plans "China 2025" in Sachen KI kräftig Gas gibt. Deutschland landet mit einem Votum von 30,4 Prozent auf dem dritten Platz.

Wie Dr. Kurt Bettenhausen, Vorsitzender des interdisziplinären VDI-Gremiums Digitale Transformation, bei der Präsentation der Umfrageergebnisse auf der Hannover Messe 2018 ausführte, seien die USA führend in der Grundlagenforschung, aber auch beim Einsatz von KI zur Auswertung unstrukturierter Konsumentendaten., was wegen strengerer Datenschutzbestimmungen wie der neuen DSGVO in Deutschland und Europa nur bedingt möglich sei. Der seit Jahren in den USA tätige Siemens-Manager sieht darin "Chance und Risiko" zugleich."

Die Voraussetzungen in China sind laut VDI-Studie ebenfalls völlig anders als hierzulande So hat man es in China mit zentralisierten Strukturen zu tun. Im Rahmen des Wirtschaftsplans wird beträchtlich in KI investiert, wobei als nationales Ziel ausgerufen wurde, weltweit bis 2030 weltweit die Nr. 1 im Bereich Künstlicher Intelligenz zu werden. Bettenhausen: „China hat im Rahmen der Digitalen Transformation ein atemberaubendes Tempo hingelegt und überspringt so manche Entwicklung, die man Europa absolviert hat.“

Wie lernen Maschinen dazu?

Das maschinelle Lernen geschieht entweder durch Training anhand eines Datensatzes mit bereits bekannten Outputs (überwacht), oder Algorithmen müssen selbst Muster in Daten erkennen (unüberwacht). Möglich ist auch Lernen durch Belohnung und Bestrafung (verstärkt), bei dem der Algorithmus selbstständig erkennt, ob die Lernkomponente dem gesamten System nutzt (Belohnung) oder nicht (Bestrafung). Die Daten liegen entweder strukturiert vor, etwa in Tabellenform, oder unstrukturiert als Text, Bild oder Sprache – wie bei E-Mails oder Social Media Posts. Machine Learning kann alle Daten verarbeiten, was ein großer Vorteil ist.

Quelle: SAP

China: Daten und ITler im Überfluss

Dabei hat China noch einen weiteren Vorteil: nämlich riesigen Markt und damit einen Zugang zu einer unermesslichen Datenfülle. Das mache - im Vergleich zu Europa, wo wegen des Datenschutzes tendenziell Datenknappheit herrscht - „vieles einfacher“, wie Bettenhausen in Hannover betonte. Hinzu kommt eine große Zahl von Menschen in China, die sich mit IT und damit auch mit Big Data und Künstlicher Intelligenz beschäftigen – salopp gesagt besteht im Reich der Mitte ein riesiger Pool an natürlicher Intelligenz, über den andere Länder in diesem Ausmaß nicht verfügen.

Trotzdem sieht VDI-Experte Bettenhausen Deutschland in der KI-Grundlagenforschung keineswegs „abgehängt“. In Grundsatzfragen sei man hierzulande sogar recht gut positioniert. Allerdings verhindere die immer noch unzureichende digitale Durchdringung der Produktion den Einsatz von KI-Technologien in größerem Stil. Der Aussage „Uns fehlen die Voraussetzungen einer digital vernetzten Produktion (Industrie 4.0), um KI-Technologien effizient zu nutzen.“ stimmten in der VDI-Umfrage rund zwei Drittel der befragten Mitglieder zu bzw. "eher" zu.

Nur 13,9 Prozent sahen es anders und äußerten die Meinung, dass ihr Unternehmen ausreichend auf die „vierte industrielle Revolution“ vorbereitet sei. "In dieser Ausprägung haben wir nicht damit gerechnet", betonte Bettenhausen bei der Pressekonferenz auf der Hannover Messe 2018. Erschwerend komme hinzu, dass vielfach die für den nutzbringenden Einsatz von KI-Methoden notwendigen Kompetenzen fehlten. Fachkräfte, die KI-Methoden versiert beherrschen, sind in den Unternehmen kaum vorhanden und am Arbeitsmarkt kaum zu bekommen.

Folglich steckt der praktische Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Industrie noch immer in den Kinderschuhen. Die Mehrheit der Unternehmen (knapp 60 Prozent) nutzt KI derzeit nur zur Datenanalyse. Lediglich einer kleinen Gruppe von Firmen gelingt es, wie eine Studie von Accenture zeigt, Künstliche Intelligenz im eigenen Kerngeschäft einzusetzen und bestehende Produkte mittels KI neu zu erfinden oder gar neue, KI-basierte Produkte am Markt anzubieten.

Weiterführende Inhalte zu "KI"

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 45324964)

Pixabay; Scoutbee; ©Alexander - stock.adobe.com; gemeinfrei; MathWorks; Pexels; Medisana/Oliver Eltinger; Louisa Krüger; Software AG; Splendid Research; CRISP Research; Microsoft; IDC; fischertechnik; Axians; Vogel Communications Group; Edag