24.10.2019

Wahtari: Mit Künstlicher Intelligenz zum perfekten Keks

Das in der Gemeinde Haar bei München ansässige Startup Wahtari bietet eine smarte, AI-fähige Kamera und damit eine komplette Software-Hardware-Lösung an, die etwa im Bereich der Qualitätskontrolle einsetzbar ist. Wir sprachen mit Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers.
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Wahtari: Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers
(c) Wahtari: Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers

Ein abgebrochener Kekszacken oder eine nicht in der korrekten Füllmenge ausgelieferte Bierflasche können ärgerlich für den Kunden und vor allem problematisch für den Produzenten sein. Gar nicht zu sprechen von einem nagelneuen Auto, bei dem der Lack ein paar unschöne Macken hat oder sonstige Schönheitsfehler aufweist und damit für einen Kratzer im Image des Herstellers sorgen kann. Bei genau dieser Problematik setzt Wahtari mit seinem Produkt SmartCam an.

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SmartCam: Qualitätskontrolle mit der AI-Kamera

“Der Kunde kommt mit einem Problem auf uns zu – etwa damit, dass Kekse zu dunkel sind oder Zacken abbrechen“, bedient sich Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers eines einfachen Beispiels. Dass Wahtari nicht bei den Produktionsbedingungen ansetzt, liegt auf der Hand. Aber deren Kamera kann dazu beitragen, die Kekse zu erkennen, die vom Idealkeks abweichen. Dasselbe gilt auch für Bierflaschen und deren Füllmenge oder Lackierungen von Autos. Die SmartCam kann, ist diese erst darauf trainiert und konditioniert, von der Wunschnorm abweichende Ergebnisse erkennen.

AI mit (Keks-)Bildern “trainieren”

Das Prinzip ist dabei, obwohl natürlich im technischen Detail sehr komplex, eigentlich einfach. Die mit einem AI-Chip ausgestattete Kamera wird beispielsweise mit möglichst vielen Bildern von guten und schlechten Keksen, um bei diesem Beispiel zu bleiben, gefüttert. Nach und nach erkennt die intelligente Kamera die Unterschiede und kann damit auch zwischen vom Hersteller gewünschten Produkten und unerwünschten Erzeugnissen differenzieren.

Wahtari: Die SmartCam des Unternehmens
(c) Wahtari: Die SmartCam des Unternehmens

“Damit das alles funktioniert, braucht es Filter”, gibt Borchers vertiefende Einblicke in die AI-Praxis. Der erste Schritt dazu sei das “labeln der Bilder”, dann könne man im zweiten Schritt damit beginnen, die künstliche Intelligenz zu trainieren, skizziert der Gründer. Erst danach können, im Zusammenspiel zwischen Hardware und Software und mittels Bilderkennung, gute Ergebnisse erzielt werden. Das Labeln muss man sich dabei laut Borchers als eine “Art von Box” vorstellen, die man über ein Objekt zieht, das man erkennen möchte. Dieser Vorgang wird von Schritt zu Schritt einfacher, weil die AI langsam beginnt, selbst schon Boxen vorzuschlagen.

Mehrere Wege zum Ziel

Zum gewünschten Ergebnis bei der Qualitätskontrolle von Produkten gelangt man mit Wahtari und seiner schlauen Kamera auf mehre Arten. “Es können auch andere Firmen bereits Bilder machen, sie durchlabeln und wir im Hintergrund schon ein erstes AI-Modell trainieren”, erklärt Borchers. Wenn gewollt kann der Kunde aber auch selbst labeln oder Wahtari damit betrauen, das diesbezüglich mit einem Unternehmen in Dubai kooperiert.

Dass die Technologie funktioniert und Anwendungsfelder findet, zeigt auch das Wiener AI-Startup MoonVision, das ein vergleichbares Konzept verfolgt. Nach einem anfänglichen Fokus auf die Oberflächenerkennung von Speisen und Getränken in der Gastronomie spezialisiert man sich mit der Software, die sogar über eine Handykamera funktioniert, inzwischen auf die Qualitätskontrolle in der Industrie.

Wahtari: All-in-One-Lösung und Sicherheit als USP

Den USP von Wahtari und der SmartCam sieht Sebastian Borchers aber dennoch als ganz handfest an. “Eine All-in-One-Lösung, also das Zusammenschalten von labeln, AI-Training, Software und Hardware hat sonst niemand”, hebt Borchers hervor. Dazu komme die Flexibilität der Hardware: “Unsere Kamera kann auf alle Einsatzgebiete einfach angepasst werden, indem man den Bildsensor austauscht“.

Nicht zuletzt sei es auch die Sicherheit, die die Software der SmartCam auszeichne. “Bei der gesamten Erkennung werden bei uns keine Daten an amerikanische Server geliefert”, verspricht Borchers. “Wir kennen uns jedenfalls mit Sicherheit aus, schließlich war Wahtari ursprünglich eine IT-Sicherheitsfirma”, betont er. Das sechsköpfige Team um die Gründer Sebastian Borchers, Marwin Gambel und Roland Singer sieht sich jedenfalls für die Zukunft, nicht nur in Sicherheitsfragen, bestens gerüstet.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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