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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Vl.: Georg Reich, CFO/COO Checkyeti, Timothée de Roux, CEO Manawa, Jakob Keller, CEO Checkyeti | (c) Checkyeti
Vl.: Georg Reich, CFO/COO Checkyeti, Timothée de Roux, CEO Manawa, Jakob Keller, CEO Checkyeti | (c) Checkyeti

Medial war es in den vergangenen Jahren eher ruhig rund um den Wiener Outdoor- und Nature-Activity-Marktplatz Checkyeti. Brutkasten berichtete zuletzt 2019 über eine Vier-Millionen-Euro-Finanzierungsrunde. Seitdem hat sich dem Vernehmen nach jedoch einiges getan, wie öffentlich einsehbaren Firmendaten zu entnehmen ist.

So dürfte es etwa 2024 eine größere Finanzierungsrunde gegeben haben – in diesem Jahr kam es zu einer signifikanten Anteilsverschiebung zur oberösterreichischen Investmentgesellschaft Bamberger GmbH und einer deutlichen Steigerung des im Jahresabschluss ausgewiesenen Eigenkapitals. Zudem verließ in dem Jahr Co-Founder Stefan Pinggera das Unternehmen. Georg Reich hingegen ist nach wie vor Geschäftsführer – mittlerweile gemeinsam mit Jakob Keller. Im jüngsten einsehbaren Jahresabschluss 2024/2025 steht weiterhin eine Vergrößerung des Bilanzverlusts um fast drei Millionen Euro zu Buche, was auf Verluste in der Höhe hindeutet. Gleichzeitig stiegen die liquiden Mittel deutlich.

Zwei „sehr komplementäre“ Unternehmen

Nun gab Checkyeti aber die Übernahme eines französischen Konkurrenten bekannt. Mit der 2021 in Paris gegründeten Alentour SAS kauft das Wiener Unternehmen den Marktplatz Manawa auf, der ebenfalls auf Outdoor- und Nature-Aktivitäten spezialisiert ist. Dabei bringe man „zwei sehr komplementäre“ Unternehmen zusammen, wird betont. „Die Transaktion bringt nicht nur eine Vergrößerung des Unternehmens, sondern vereint sich ergänzende geografische Stärken, Produktportfolios, Technologien und langjährige Beziehungen zu Anbietern und schafft so eine stärkere Plattform für Kund:innen, Anbieter von Aktivitäten und Reiseziele gleichermaßen“, heißt es dazu.

Französische Banque des Territoires finanziert Deal mit

Über das Volumen des Deals gibt es keine Auskunft. Der Deal werde teilweise über die französische Banque des Territoires finanziert, die bereits zuvor Manawa finanzierte und nun auch Anteilseigner der Gruppe wird. Die Marke Manawa soll innerhalb der Gruppe erhalten bleiben, das Unternehmen weiterhin eigenständig agieren – aber im Rahmen einer intensiven Zusammenarbeit. Gemeinsam biete man nun ein Netzwerk von mehr als 8.000 Anbietern in ganz Europa mit Zugang zu mehr als 27.000 Outdoor- und Naturerlebnissen und schaffe damit den größten spezialisierten Marktplatz für Outdoor- und Naturaktivitäten auf dem Kontinent.

„Wir können nun die Zukunft unserer Branche aktiv mitgestalten“

„Diese Transaktion spiegelt die Position wider, die Checkyeti in den vergangenen Jahren aufgebaut hat. Wir können nun die Zukunft unserer Branche aktiv mitgestalten, anstatt nur an ihr teilzunehmen. Unsere Ambition geht weit über den Zusammenschluss zweier erfolgreicher Unternehmen hinaus“, kommentiert Checkyeti-CEO Jakob Keller. Und Co-Founder und COO Georg Reich meint: „Manawa ist eine hervorragende strategische Ergänzung, die komplementäre Stärken, tiefes lokales Fachwissen und vertrauensvolle Beziehungen zu Anbietern einbringt. Gemeinsam können wir mehr in den digitalen Vertrieb, die KI-gestützte Kundenakquise, Automatisierung und das Kundenerlebnis investieren und gleichzeitig einen deutlich größeren Mehrwert sowohl für Anbieter als auch für Reisende schaffen.“

Manawa-CEO Timothée de Roux sagt: „In den vergangenen Jahren haben wir eine starke Plattform und vertrauensvolle Beziehungen zu Tausenden von Erlebnisanbietern in ganz Europa aufgebaut. Teil von CheckYeti zu werden, gibt uns die Größe, die Technologie und die Ressourcen, um diesen Weg zu beschleunigen und noch mehr Mehrwert für unsere Partner und Kunden zu schaffen.“

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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.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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  • 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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  • 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.
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  • 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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  • 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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