03.11.2020

KI-Projekt holt 1,4 Millionen Euro Förderung nach Oberösterreich

Was tun, wenn die nötigen Daten für das Trainieren einer KI fehlen? Wie können Maschinen und Menschen kooperieren? Diesen Fragen widmet sich das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) mit einem Transfer Learning Projekt, das ein Gesamtbudget von 5,7 Millionen Euro hat.
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Das internationale KI-Forschungsprojekt TEAMING.AI wurde vom Software Competence Center in Hagenberg (SCCH) initiiert, hebt Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner hervor.
Das internationale KI-Forschungsprojekt TEAMING.AI wurde vom Software Competence Center in Hagenberg (SCCH) initiiert, hebt Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner hervor. (c) Land OÖ/Denise Stinglmay

Auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Systeme sind die neuen Teamkollegen der Zukunft. Sie sollen den Menschen am Arbeitsplatz tatkräftig unter die Arme greifen – insbesondere da, wo hohe Flexibilität gefragt ist, wie z.B. bei der Fertigung von individuellen Produkten. Wichtig ist, dass der Mensch seinem „künstlichen“ Teamkollegen vertraut und diese gut miteinander kommuniziert können. Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) hat dazu das internationale Forschungsprojekt TEAMING.AI initiiert und leitet dieses auch.

„KI ist stärker im Team mit Menschen“

Gemeinsam mit europäischen Partnern aus Forschung und Industrie wird das visionäre Konzept anhand von Demonstratoren in den Bereichen Qualitätsinspektion, Maschinendiagnostik und Unfallprävention realisiert und veranschaulicht. 

„Das Potenzial der Künstlichen Intelligenz (KI) für die Industrie ist groß. Doch KI ist noch viel stärker im Team mit dem Menschen. Beide – Mensch und Maschine – haben Stärken, die sich optimal ergänzen können. Bei der Weiterentwicklung der Technologien muss daher der Mensch verstärkt im Mittelpunkt stehen. Dieses Horizon 2020 EU-Projekt zeigt, dass Oberösterreich am besten Weg ist, eine Vorreiterposition im Bereich ‚Human Centered AI‘ einzunehmen – ein Ziel, das im Strategischen Programm #upperVISION 2030 fest verankert ist.“, sagt Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner über das Projekt.

Knapp 1,4 Millionen Förderung

Mit diesem Projekt werden knapp 1,4 Millionen Euro an Fördergeldern nach Oberösterreich gebracht – bei einem Gesamtbudget von etwas mehr als 5,7 Millionen Euro. „Das SCCH ist federführend im Bereich von KI und PROFACTOR ist Experte im Manufacturing. Hier werden Stärken erfolgreich gebündelt“, sagt Achleitner über die Kooperation der beiden Partner.

KI in der Industrie für individuelle Produkte

KI in der Produktion ist eine Schlüsselfrage für die globale Wettbewerbssituation von Gesamteuropa, denn in den USA und China ist KI im Industriebereich nicht so stark präsent. „Die EU fokussiert sich auf die Reindustrialisierung und die KI-gestützte Produktion, deshalb gab es auch den Call AI for Manufacturing“, sagt der Initiator und Koordinator von TEAMING.AI, Bernhard Moser. In der Produktion wird sehr viel automatisiert, das funktioniert bei großen Losgrößen gut. Der Trend geht aber zu individualisierten Produkten, daher sollen die Fertigungsstraßen flexibler agieren können, mit dem Ziel, effizient in geringeren Losgrößen fertigen zu können.

KI lernt vom Know-how des Menschen

Durch die Produktion in geringeren Stückzahlen stehen allerdings auch weniger Daten zur Verfügung – und diese sind das „Futter“ für das maschinelle Lernen. Es braucht daher das Know-how und die Unterstützung von erfahrenen Fachkräften mit ihrem Wissen zu Prozessen und Zusammenhängen.

„Wir haben es mit statischen und dynamischen Daten zu tun. Das können technische Dokumentationen, System-Logs oder Sensordaten von Maschinen und das Feedback von Menschen sein. Diese Vielfalt an Daten gilt es zu nutzen und auf einen Nenner zu bringen, um Teamwork zwischen Mensch und KI zu ermöglichen“, sagt Moser: „Dazu bieten sich sogenannte Knowledge-Graphen an. Darunter versteht man ganz allgemein eine Systematik, anhand derer Informationen gesucht und miteinander verknüpft werden. Diese werden in Sozialen Medien wie etwa Facebook erfolgreich eingesetzt. Dabei gibt es jedoch einen Haken, denn für Soziale Medien genügt eine Aktualisierung dieser Daten-Strukturen im Bereich von mehreren Stunden. Für industrielle Zwecke aber brauchen wir Aktualisierungsraten im Bereich von Minuten oder sogar Sekunden.“

Menschen sollen für Ethik in der KI sorgen

Neben vielen Herausforderungen aus der Produktion, behandelt das TEAMING.AI Projekt daher im Kern auch zentrale Fragen des sogenannten „Human Centered AI“ Paradigmas. Dabei geht es darum, sicherzustellen, dass KI-Systeme ethischen Kriterien entsprechen. Entsprechende ethische Richtlinien wurden u.a. von der sogenannten High-Level-AI-Expert Group der Europäischen Kommission erarbeitet.

Wie aber kann sichergestellt werden, dass KI-Systeme solche textuell formulierten Richtlinien befolgen? Beispielsweise muss garantiert sein, dass der Mensch die Kontrollhoheit über KI-Systeme hat. „Ein Schlüssel dazu ist, ähnlich wie oben im Zusammenhang mit der Flexibilisierung ausgeführt, ein schneller Mechanismus zur Aktualisierung und Konsistenzprüfung von verlinkten Daten, um zeitgerecht oder bereits im Vorfeld die Missachtung von etwaigen Richtlinien automatisch erkennen zu können“, so Moser.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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AI Summaries

KI-Projekt holt 1,4 Millionen Euro Förderung nach Oberösterreich

  • Mit diesem Projekt werden knapp 1,4 Millionen Euro an Fördergeldern nach Oberösterreich gebracht – bei einem Gesamtbudget von etwas mehr als 5,7 Millionen Euro.
  • KI in der Produktion ist eine Schlüsselfrage für die globale Wettbewerbssituation von Gesamteuropa, denn in den USA und China ist KI im Industriebereich nicht so stark präsent.
  • Durch die Produktion in geringeren Stückzahlen stehen weniger Daten zur Verfügung – und diese sind das „Futter“ für das maschinelle Lernen.
  • Neben vielen Herausforderungen aus der Produktion, behandelt das TEAMING.AI Projekt daher im Kern auch zentrale Fragen des sogenannten „Human Centered AI“ Paradigmas.
  • Beispielsweise muss garantiert sein, dass der Mensch die Kontrollhoheit über KI-Systeme hat.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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  • Mit diesem Projekt werden knapp 1,4 Millionen Euro an Fördergeldern nach Oberösterreich gebracht – bei einem Gesamtbudget von etwas mehr als 5,7 Millionen Euro.
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KI-Projekt holt 1,4 Millionen Euro Förderung nach Oberösterreich

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KI-Projekt holt 1,4 Millionen Euro Förderung nach Oberösterreich

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