18.09.2020

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
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(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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(c) Sasun Bughdaryan via Unsplash

In der Gründungsphase steht das operative Geschäft an erster Stelle: Produkte werden entwickelt, Marketingkampagnen gestartet und erste Kund:innen akquiriert. Rechtliche Rahmenbedingungen und eine nachhaltige Absicherung rücken dabei mitunter in den Hintergrund. Dabei können nicht nur unbedachte Versäumnisse, sondern sogar unverschuldete Konflikte junge Unternehmen rasch in finanzielle Schieflagen bringen.

“Ich mache ja nichts falsch”

„Ein häufiger Satz von Gründerinnen und Gründern lautet: Was soll schon passieren? Ich mache ja nichts falsch“, sagt Rechtsschutz-Experte Gerd Plank von der ERGO Versicherung. Doch im Unternehmensalltag geraten Firmen keineswegs nur durch eigenes Fehlverhalten in juristische Auseinandersetzungen. Plank verdeutlicht das an einem Praxisbeispiel aus dem Strafrechtsschutz: „Auch wenn ein Geschäftspartner etwas falsch macht, etwa bei der Verrechnung, kann ein Unternehmen ins Visier der Staatsanwaltschaft geraten.“ In Österreich gebe es jährlich rund 540.000 Ermittlungsverfahren bei den Staatsanwaltschaften, denen lediglich 28.000 Verurteilungen gegenüberstehen. „Das bedeutet, dass 95 Prozent der Verfahren eingestellt werden oder mit einem Freispruch enden – die immensen Anwalts- und Verteidigungskosten von oft 10.000 bis 20.000 Euro muss man ohne Rechtsschutzversicherung dennoch selbst tragen“, so Plank.

Rechtsschutz-Experte Gerd Plank | (c) ERGO Versicherung

Auch bei zivilrechtlichen Auseinandersetzungen würden Gründer:innen das finanzielle Risiko unterschätzen. „Schon wenn man einen vermeintlich kleinen Streitwert von 500 Euro einklagt, liegen die Gesamtkosten in der ersten Instanz bereits bei rund 1.600 Euro. Kommen weitere Verhandlungen hinzu, ist man rasch bei 6.000 Euro“, führt Plank aus. Da ein Großteil der Gerichtsverfahren mit einem Vergleich enden würden, blieben beide Parteien häufig auf ihren eigenen Anwaltskosten sitzen. „In Österreich liegt der häufigste bestrittene Wert bei 10.000 Euro. Die Gesamtkosten bei diesem Streitwert erreichen schnell 20.000 Euro“, so der Experte. Ohne Absicherung verzichten Startups daher oft auf berechtigte Forderungen, um Prozesskosten zu vermeiden – was im Einzelfall existenzbedrohende finanzielle Auswirkungen haben kann.

Die 6 häufigsten Rechtsfallen

Um solche Szenarien zu verhindern, sollten Gründer:innen die typischen Stolpersteine der ersten Monate kennen. Gerd Plank fasst im Gespräch mit brutkasten die sechs häufigsten Rechtsfallen zusammen – und zeigt auf, wie sich Startups mit dem passenden Rechtsschutz davor schützen können.

1. Mündliche Vereinbarungen und undokumentierte Vertragsänderungen

In der Startphase regiert oft das Prinzip Vertrauen. Verträge werden mündlich geschlossen oder vereinbarte Leistungen nachträglich per Handschlag abgeändert. „Einer der wichtigsten Punkte, bei denen es später zu Streitigkeiten kommt, sind undokumentierte Änderungen an Verträgen“, warnt Plank. Kommt es zu Uneinigkeiten über den Leistungsumfang oder Zahlungen, stehe Aussage gegen Aussage. Der Kunde bestreite etwa Zusatzleistungen, und das Startup bleibe auf den Kosten sitzen.

Wie der Rechtsschutz hilft: Der D.A.S. Firmen-Rechtsschutz der ERGO Versicherung unterstützt Gründer:innen durch juristische Erstberatung und Vorab-Vertragsprüfungen zu günstigen Konditionen. Zudem bietet ERGO für Jungunternehmer:innen einen besonderen Vorteil: Den Entfall der üblichen Wartefristen. „Kommt ein Unternehmen nach Abschluss eines größeren Auftrags zu uns, besteht im Premium-Rechtsschutz für Streitigkeiten aus dem Vertrag sofort Versicherungsschutz“, hebt Plank hervor.

2. Offene Rechnungen nicht konsequent eintreiben

Zahlen Kunden ihre Rechnungen nicht, zögern junge Firmen oft, rechtliche Schritte einzuleiten – aus Sorge um die Kundenbeziehung oder aus Angst vor hohen Prozesskosten. Dies führt rasch zu massiven Liquiditätsengpässen. „Laut KSV1870-Statistik kommen 30 bis 40 Prozent der Insolvenzen in Österreich dadurch zustande, dass Kund:innen Rechnungen nicht bezahlen und die Unternehmer nicht die finanziellen Mittel haben, um ihre Forderungen gerichtlich durchzusetzen“, erläutert Plank.

Wie der Rechtsschutz hilft: Das Forderungsmanagement der ERGO Versicherung übernimmt den Inkassoprozess. „Durch unser Know-how erreichen wir eine Eintreibungsquote von rund 80 Prozent“, führt der Experte aus. Ein Netzwerk aus 600 spezialisierten Partneranwält:innen vertritt Betroffene an allen 115 Bezirksgerichten in Österreich und in weiteren Instanzen. „Außergerichtliche Lösungswege dauern im Schnitt ein halbes Jahr, während ein Gerichtsprozess im Schnitt bis zu dreieinhalb Jahre in Anspruch nehmen kann“, betont Plank.

3. Fehler bei der Mitarbeiterbeschäftigung

Bei der Einstellung des ersten Personals passieren häufig Fehler. Ein Klassiker ist die fehlerhafte Einstufung von Arbeitskräften. „Der typische Fall ist, dass eine Person als freier Dienstnehmer oder Selbstständiger bezeichnet wird, obwohl die tatsächlichen Arbeitsbedingungen für ein Angestelltenverhältnis sprechen“, so Plank. Stellt die Sozialversicherung bei einer Nachprüfung eine Scheinselbstständigkeit oder Fehler bei Kollektivvertragsgehältern fest, drohen Nachzahlungen im fünfstelligen Bereich.

Wie der Rechtsschutz hilft: Gründer:innen werden präventiv bei Dienstverträgen beraten, im Streitfall übernimmt der Firmen-Rechtsschutz im Rahmen des vereinbarten Versicherungsschutzes die Vertretungs- und Prozesskosten. „Mit fachkundiger juristischer Beratung lassen sich Kollektivvertragsentlohnungen, Arbeitszeiten und Sonderzahlungen von Anfang an korrekt regeln“, erklärt Plank.

4. Vernachlässigter Schutz von Marken, Software und IP

Viele Startups bringen innovative Produkte, Softwarelösungen oder Marken auf den Markt, ohne ihr geistiges Eigentum ausreichend abzusichern oder finanziell verteidigen zu können. „Wenn etwa ein Vertragspartner Daten weitergibt oder Ideen kopiert, werden Prozesse nach dem Immaterialgüterrecht extrem teuer“, gibt Plank zu bedenken. Ohne Rechtsbeistand fehlen jungen Firmen meist die Mittel, sich gegen finanzstarke Nachahmer zur Wehr zu setzen.

Wie der Rechtsschutz hilft: Der Premium-Rechtsschutz deckt komplexe Auseinandersetzungen im Immaterialgüterrecht ab. „Diese Streitigkeiten abzusichern ist entscheidend, da Rechtsstreitigkeiten um das geistige Eigentum hohe Streitwerte aufweisen“, betont der ERGO-Experte. ERGO stellt spezialisierte Partneranwält:innen bereit und übernimmt im Rahmen des vereinbarten Versicherungsschutzes die anfallenden Kosten.

5. Mangelhafte AGB und unzulässige Klauseln

Insbesondere im E-Commerce und beim Vertrieb an Endverbraucher greifen Gründer:innen häufig auf fehlerhafte oder ungeprüfte Allgemeine Geschäftsbedingungen (AGB) zurück. Werden Informationspflichten, Rücktrittsrechte oder Gewährleistungsbestimmungen missachtet, hat das teure Konsequenzen. „Wenn AGB unzulässige Klauseln enthalten, können sich Kunden darauf berufen und Zahlungen verweigern“, erklärt Plank.

Wie der Rechtsschutz hilft: Der D.A.S. Firmen-Rechtsschutz von ERGO bietet Unternehmern die Möglichkeit, Vertragswerke und AGB von spezialisierten Anwält:innen zu günstigen Konditionen prüfen zu lassen. „Es ist essenziell, sich von Anwält:innen im Vorfeld beraten zu lassen, ob die erstellten Klauseln rechtlich gültig sind, bevor man Angebote am Markt platziert“, rät Plank.

6. Überschreitung der Gewerbeberechtigung

In der Praxis bieten Startups nicht selten Leistungen an, die über den Umfang ihres eingetragenen Gewerbescheins hinausgehen. „Man muss wirklich darauf achten, dass man nur innerhalb jener Gewerbeberechtigungen arbeitet, die tatsächlich eingetragen sind“, mahnt Plank. Wird die Gewerbeberechtigung überschritten, drohen Verwaltungsstrafverfahren, die im schlimmsten Fall mit einem Gewerbeentzugsverfahren einhergehen.

Wie der Rechtsschutz hilft: Der Rechtsschutz für Gewerbeentzugsverfahren schützt Unternehmer vor den finanziellen Folgen von Verwaltungsstrafverfahren. „Auch bei drohendem Gewerbeentzug bieten wir die entsprechende rechtliche Absicherung und Vertretung“, führt Plank aus.


Aktionsangebot: ERGO Blue Weeks 

Aktuell bietet die ERGO Versicherung im Rahmen der „Blue Weeks“-Aktion besondere Konditionen für den D.A.S. Firmen-Rechtsschutz. Bei einem Vertragsabschluss bis 31. Jänner 2027 sparen Unternehmen bis zu fünf Monatsprämien.

Zusätzlich profitieren Jungunternehmer:innen im ersten Geschäftsjahr von einem Bonus – bis zu 20 Prozent auf die Prämienhöhe. Nähere Informationen erhalten Sie bei einer persönlichen Beratung mit den Rechtsschutzexperten der ERGO Versicherung.

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AI Summaries

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

  • Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt.
  • Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können?
  • Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden: Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann.
  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
  • Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

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  • Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können?
  • Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden: Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann.
  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
  • Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern.

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Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

  • Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt.
  • Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können?
  • Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden: Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann.
  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
  • Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern.

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Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

  • Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt.
  • Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können?
  • Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden: Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann.
  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
  • Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern.

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Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

  • Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt.
  • Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können?
  • Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden: Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann.
  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
  • Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern.

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Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

  • Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt.
  • Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können?
  • Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden: Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann.
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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

  • Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt.
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  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
  • Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern.

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Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

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  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
  • Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern.