28.01.2019

“Mit digitalen Zwillingen das Unsichtbare sichtbar machen”

Interview: Digitale Zwillinge werden in der Industrie eingesetzt, um komplexe Prozesse von realen Maschinen zu simulieren. Wir haben mit Jivka Ovtcharova, führende Expertin für Virtual Engineering, über den konkreten Nutzen digitaler Zwillinge gesprochen und warum der Super-GAU von Tschernobyl ihre Karriere maßgeblich prägte.
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digitaler Zwilling
(c) Martin Pacher: Prof. Jivka Ovtcharova wurde 1957 in Bulgarien geboren und leitet derzeit das Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen am Karlsruher Institut für Technologie

“Das Unsichtbare sichtbar machen” ist Jivka Ovtcharovas zentrale Devise ihrer Forschung. Die gebürtige Bulgarin leitet derzeit das “Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen” in Karlsruhe und gilt als Expertin für “Virtual Engineering”. Dahingehend forscht sie unter anderem zu digitalen Zwillingen. In einem ausführlichen Interview erklärte sie uns deren Nutzen für die Industrie. Zudem gab uns Ovtcharova persönliche Einblicke in ihre Karriere als Wissenschaftlerin und Denkanstöße, wie wir unsere digitale Zukunft “human” gestalten können.

+++ Frauen in der IT: “Wir killen in der Schule das Forschertum” +++ 

In ihrer Forschung beschäftigen Sie sich mit digitalen Zwillingen. Worum handelt es sich bei digitalen Zwillingen?

Ein digitaler Zwilling ist grundsätzlich eine virtuelle Echtzeitabbildung der Struktur und des Verhaltens eines physischen Gegenstandes. Er begleitet und assistiert eine Anlage über deren gesamten Lebenszyklus – vom ersten Entwurf, über Konstruktion und Fertigung bis hin zur Wartung und Recycling. Ein derartiger Zwilling interagiert zu jedem Zeitpunkt mit seinem physischen Gegenstück und liefert wertvolle Daten über den Status und Zustand der Anlage.

Diese Daten werden meist in einer Cloud analysiert und anschließend mit anderen Daten aus der Laufumgebung verknüpft. Die Benutzer dieser Daten gehören zu verschiedenen Zielgruppen, wie Entwicklungs- und Fertigungsingenieure, aber auch Wartungspersonal und Daten-Analysten. Diese sind in der Lage auf die Daten aus verschiedenen Perspektiven zu blicken und aus der Ferne die Anlage zu überwachen und zu steuern.

Welche konkreten Anwendungsbeispiele gibt es für den Einsatz von digitalen Zwillingen?

Die Anwendungsbeispiele sind vielfältig. Nehmen wir als Beispiel die Windkrafträder: In Zukunft werden Energiebetreiber nicht nur über physische Windkrafträder verfügen, sondern auch über digitale Repliken dieser Windkrafträder. Das physische Windkraftrad wird dabei immer in Kontakt zu seinem digitalen Zwilling stehen. Dieser erhält Daten aus der realen Welt – in unserem konkreten Fall vom Windkraftrad – und analysiert diese anschließend.

Über virtuelle Zwillinge können wir beispielsweise, wie bei einem Tomograph, schon frühzeitig innere räumliche Strukturen ermitteln und erkennen, wann ein Windrad ausgetauscht werden muss, bevor es bricht. Dadurch könnten Wartungs- und Reparaturmaßnahmen kostengünstiger gestaltet werden, da die Techniker ins Innere “sehen” können. Insbesondere bei Offshore-Windkraftanlagen ist die Wartung sehr teuer, da man spezielle Schiffe benötigt.

Wird es irgendwann mal auch digitale Zwillinge von Menschen geben?

Es macht natürlich Sinn über digitale Zwillinge in Bezug auf Menschen vorzudenken – insbesondere in der Gesundheitsvorsorge. Ärzte könnten Menschen viel schneller helfen, wenn sie sofort wissen, wie der Mensch aufgewachsen ist und welche Krankheiten er bereits hatte.

Angenommen Sie reisen in ein fremdes Land und der Arzt spricht ihre Sprache nicht. Über einen digitalen Zwilling würde er sofort wissen, wie ihr Organismus unter Berücksichtigung von Vorerkrankungen funktioniert, um anschließend die richtigen Schritte zu setzen. Die Herausforderung besteht darin, dass die digitalen Zwillinge wie Organismen funktionieren müssen. Und natürlich ist es auch eine Frage der Ethik, die wir immer mitdenken müssen.

Sie gelten als eine führende Expertin im Bereich “Virtual Engineering” und haben eine beachtliche Karriere im Bereich der Wissenschaft und Technik vorzuweisen. Wie sind Sie mit Technik in Verbindung gekommen?

Die Begeisterung für die Technik kam sehr früh. Ich komme ursprünglich aus Bulgarien und unser Ausbildungssystem war stark durch die spielerische “Hands-On”-Erziehung geprägt. Den entscheidenden Anstoß zu meiner Wissbegierde für die Technik gab jedoch die Buch-Trilogie “100.000 Jahre Technik”, die mein Vater mir als Kind zu Weihnachten geschenkt hat. Das war ein spannendes, wunderbar illustriertes Buch, das mich so gefesselt hat, dass ich es nicht mehr aus der Hand legen wollte.

Obgleich ich damals auch gerne mit Puppen gespielt habe, war das Technikbuch, was meine Fantasie beflügelte. Einen neuen Schub an Begeisterung für die Technik kam durch die Bekanntschaft mit der Tochter einer befreundeten Familie. Diese studierte Maschinenbau und ich durfte ihr beim Zeichnen mit Tusche zusehen. Ihre feminine Erscheinung in Kombination mit dem coolen Zeichenset war ansteckend.

Welchen Effekt hatten die damaligen technologischen Errungenschaften auf ihre Berufswahl?

Als Kind und Jugendliche habe ich in den 60er und 70er Jahren natürlich auch den faszinierenden Aufstieg der Raketen-, Atom- und Computertechnologie miterlebt. Es war eine großartige Zeit, da jeder Mensch das Recht hatte, großes zu leisten. So träumten wir damals, Jungs und Mädchen, wie Juri Gagarin, Walentina Tereschkowa oder Neil Armstrong in den Weltraum zu fliegen.

Auch Mathematik- und Physikunterricht waren das Nonplusultra unserer Bildung. Der Wunsch, an der Entwicklung bahnbrechender Technologien teilzuhaben hat mich zu einem Studium in Maschinenbau in Bulgarien und anschließend nach Moskau gebracht – damals für Osteuropa das Bildungs-Mekka schlechthin. Ich wollte eigentlich Raumschiffe und U-Boote bauen, schlussendlich bin ich aber bei Atomkraftwerken gelandet. Diese Technologie hat mich damals sehr begeistert, bis es im Jahre 1986 in Tschernobyl gekracht hat.

Hat der Super-GAU in Tschernobyl bei Ihnen ein Umdenken in Bezug auf die Nutzung der Atomtechnologie ausgelöst?

Ja, ich habe mich nach der Tschernobyl-Katastrophe neu orientiert – vom Maschinenbau- und Anlagenbau in Richtung Computertechnologie. Ich habe zu dieser Zeit in einem Forschungslabor der bulgarischen Akademie der Wissenschaften in Sofia gearbeitet. Das Labor war in das Zentrum für Physik eingegliedert und wir haben kurz nach der Explosion die Radioaktivität in den Parkanlagen der Stadt gemessen. Es war Anfang Mai. Nach langem Regen schien die Sonne wieder und die Natur sah sehr friedlich aus, solange uns nicht die Knackgeräusche der Geigerzähler die alarmierend hohen Werte der Radioaktivität vor Augen geführt haben. Diese Geräusche haben sich für immer in mein Gedächtnis eingebrannt.

Weiterhin hat die Tschernobyl-Katastrophe zu einem Wendepunkt in der Nutzung der Atomenergie geführt und ich habe die negative Auswirkung dieser Wende auf meine berufliche Zukunft sehr schnell erkannt. Da ich mich bereits mit mathematischen Simulationen befasst habe, ist mir der Berufswechsel in Richtung Computertechnologie leicht gefallen.

Sie haben in Deutschland eine Initiative für eine “digitale humane Zukunft” gestartet. Worum geht es dabei?

Die Digitalisierung versetzt die Welt, in der wir leben und arbeiten, in einen fundamentalen Umbruch. Wie nie zuvor wandeln sich ganze Branchen und Lebensstile. Neue Werte- und Geschäftsmodelle für und durch die Digitalisierung werden zur Voraussetzung für die Wettbewerbsfähigkeit jedes Einzelnen. Die Digitalisierung wirkt sich auch auf unser kulturelles Miteinander aus. Und natürlich lautet die wichtigste Frage, die sich jetzt stellt: Wie kann eine humane digitale Zukunft aussehen?

Wie kann eine derartige Zukunft aussehen? 

In erster Linie geht es darum, dass alle Menschen, die gleichen Chancen und gleichen Zugriff auf digitale Technologien haben. Digitale Bildung, Befähigung und Handlung für jeden Menschen, unabhängig von Schulabschluss, Alter und Herkunft, ist die Kernvoraussetzung für die Teilhabe am gesellschaftlichen Leben und den beruflichen Erfolg. Ziel meiner Digitalisierungsinitiative ist es daher, digitales Wissen nahtlos in alltägliche Fähigkeiten, berufliche Qualifikationen und wettbewerbsfähige Geschäftsmodelle umzusetzen – schnell, pragmatisch und handlungsorientiert.

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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

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Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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