17.12.2018

Virtual Reality – Schluss mit Spielen: Use Cases im VR-Bereich

Es gibt sie: die „echten“ Usecases für die Virtual-Reality-Technologie. Etwa im (Aus-)Bildungsbereich bieten sich weitreichende Einsatzmöglichkeiten.
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Virtual Reality
(c) fotolia/gorodenkoff

Die Idee von Virtual Reality gibt es seit den 80er-Jahren des vergangenen Jahrhunderts, seit den 90-Jahren sehen wir immer wieder neue technologische Reinkarnationen des Konzepts. Die Idee, mit allen Sinnen an einem simulierten Ort zu sein und dort Dinge zu tun, die in der Realität nicht möglich sind – das haben alle VR-Systeme von der ersten CAVE bis zur heutigen HTC Vive, Oculus oder Playstation VR gemein. Mit den heutigen, immer komfortableren Geräten findet die Technologie langsam im Consumer-Bereich Anhänger, vor allem bei Videospielen. Wie weit Virtual Reality noch in unser Leben eindringen wird, zeigen heute bereits unzählige Startups. Das Wiener Startup Frameless und die Tiroler von Innerspace stehen stellvertretend für eine Generation, die eine simulierte Revolution sieht, die globale Auswirkungen auf vielen Ebenen haben kann.

+++ Die Behandlung von Angststörungen mit VR +++

Nicht anschauen, vorbeikommen

Hossam Elsifary, Co-Gründer von Frameless, arbeitet mit Developerin und Co Gründerin Annette Mossel am, wie er selbst sagt, „Hauptvorteil“ von VR, nämlich dass „man den Benutzer an einen Ort teleportieren kann, der schwer oder gar nicht zu erreichen ist“ – und denkt dabei etwa an Kriegsgebiete. So will man etwa die Tagesnachrichten emotional näherbringen, Journalisten die Möglichkeit geben, viel eindrucksvoller und realitätsnaher zu berichten.

Jedes Haus hat seine eigene Simulation

Die Immersion, das „Eintauchen“ in die virtuelle Realität, macht es möglich, übertragene Bilder ganzheitlicher wahrzunehmen. Das möchte Frameless auch im Immobilienbereich nutzen. „In fünf Jahren wird jede Wohnung, jedes Haus oder Hotelzimmer eine virtuelle Tour anbieten können“, prophezeit Elsifary. „Das wird die Buchung eines Hotels oder einer Airbnb-Wohnung viel einfacher machen, da die Leute ein besseres Verständnis für die Örtlichkeit bekommen. So wird es einfacher, ein neues Zuhause zu finden, zu kaufen oder zu mieten.“

Virtual Reality schon alltagstauglich? Nicht wirklich

„Die Erstellung von VR-Inhalten erfordert heute Expertenwissen, teure Tools und zeitaufwendige Prozesse“, erklärt der Frameless-Gründer. Erste Priorität müsse deshalb Nutzerfreundlichkeit in der Erstellung sein. „Unsere Vision ist es, Millionen von Menschen auf der ganzen Welt die Möglichkeit zu geben, mit ihren Smartphones immersive Inhalte zu erstellen.“ Die mobile App von Frameless soll dies in Kürze leisten.

Nicht lernen, erleben

Die Immersion ist das, was Virtual Reality von anderen Medientechnologien unterscheidet. Sie macht es möglich, einen entfernten Ort fast so zu besuchen, als wäre man dort. Wenn man mit Innerspace-Gründer Sebastian Scheler spricht, erfährt man quasi vom Gegenteil: Sein Startup soll es möglich machen, das eigene Innere zu erkunden, zu reflektieren und weiterzuentwickeln. „Wir sind Schöpfer eines Trainingssystems, das die Welt grundlegend verändern wird. Unser Werkzeug ist VR“, sagt Scheler.

Das Schlagwort, das unter Psychologen schon seit Anfang des 20. Jahrhunderts die effizienteste Art des Lernens bezeichnet, ist „erfahrungsbasiertes Lernen“. Die Essenz des Modells: Werden Dinge erlebt, werden sie besser gemerkt und als sinnvoller empfunden. Bis heute ist diese Art des Lernens nur entweder in der tatsächlichen Situation oder in aufwendigen Trainingsszenarien möglich. Die Vision von Innerspace ist es, allen Menschen die Möglichkeit zu geben, sich durch erfahrungsbasiertes Lernen weiterzuentwickeln. Begonnen hat man in der Industrie.

Wenn jedes Detail essenziell ist, zählt die Erfahrung

„Wir erstellen heute Trainings für die Pharmaindustrie, eine der am stärksten regulierten Industrien der Welt“, erzählt Scheler und ergänzt: „Reinraummitarbeiter etwa trainieren im Grunde ständig. Mit Lehrvideos, ELearning oder Seminaren lernen sie, wie genau welche Arbeitsschritte zu machen sind.“ Sogar die Geschwindigkeit, mit der eine Hand zum Reagenzglas bewegt wird, könne darüber entscheiden, ob ein Medikament verunreinigt werde. „Ein Mitarbeiter, der einmal einen Unfall in einem Reinraum erlebt hat, weiß, wie essenziell richtiges Handeln sein kann – und das ist der Punkt: Er hat es erlebt.“

Psychologe Scheler will mit seinen Co Gründern CTO Bernhard Fercher und COO Andreas Berger simulierte Räume erzeugen, in denen Fehler nur eine Konsequenz haben: Erfahrung. „Jedes Unternehmen wünscht sich erfahrene Mitarbeiter. Mit Virtual Reality, dem entsprechenden psychologischen Wissen um das Trainingsdesign und exaktem Wissenüber die jeweiligen Abläufe ist es möglich, alle Schlüsselmomente, zum Beispiel in der Produktion, erfahrbar zu machen“, erklärt Scheler. Simulierte Erlebnisse für echte Erfahrung, das sei die Vision von Innerspace. Die letzte Meile liegt noch vor uns. Der Weg direkt in unsere Lebensräume muss für VR noch gepflastert werden, das scheint heute klar. Die Hardware ist noch zu groß und entweder verkabelt oder zu schwach, um leisten zu können, was sich die VR-Visio näre heute vorstellen. Aber: Es ist viel geschehen seit den ersten Versuchen in den 90ern. Und der Weg zeigt deutlich in Richtung Massenmedium.

Dieser Beitrag erschien in gedruckter Form im brutkasten Magazin #7 “Die Welt in 5 Jahren”

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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