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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Ecocircling
© Franz Neumayr - Teresa Millinger (l.), Geschäftsführerin Ecocircling und Grace Sheehan, Investorin und US-Unternehmerin.

Das oberösterreichisch-salzburgische Startup hat knapp ein Jahr nach Projektstart und einem US-Investment seine erste Pilotanlage hochgefahren. Ziel ist es, die starke Importabhängigkeit Österreichs bei Speisefisch zu reduzieren. Die modularen „Cubes“ kombinieren dafür Fischzucht und Pflanzenproduktion in einem geschlossenen Wasserkreislauf, der durch moderne Sensorik und KI-gestütztes Monitoring weitgehend automatisiert betrieben wird.

Ecocircling und die Wasserersparnis

Die aktuelle Pilotanlage ist auf eine Jahresproduktion von bis zu neun Tonnen Wels ausgelegt und punktet vor allem durch einen extrem geringen Ressourcenverbrauch. Millinger erklärt das Prinzip: „Wir geben täglich weniger als fünf Prozent Frischwasser zu, das übrige Wasser wird aufbereitet und wiederverwendet. In unserem Aquaponik-System reinigen zusätzlich die Pflanzen das Wasser, indem sie die Nährstoffe aufnehmen. So kommen wir auf über 90 Prozent Ersparnis gegenüber klassischer Teichhaltung.“

Künftig sollen die Anlagen in unterschiedlichen Größen unter anderem für Hotels, Gastronomie und landwirtschaftliche Betriebe angeboten werden. Dafür musste das Startup jedoch die größte Hürde der Branche meistern: den massiven Energiebedarf.

„Das ist genau der Punkt, an dem viele Wettbewerber gescheitert sind“, sagt die Co-Founderin. „Der entscheidende Faktor ist der Winter: Unsere Fische brauchen eine Beckentemperatur von 26 °C, und dieses Wasser dauerhaft warm zu halten, ist der mit Abstand aufwendigste Energieposten. Genau daran ist bei vielen die Kalkulation zerbrochen. Wir haben unsere Anlagen deshalb konsequent auf diesen Punkt hin optimiert: Durch eine exzellente Dämmung, die den Wärmeverlust von vornherein minimiert, durch eine KI-gesteuerte Wärmerückgewinnung und durch eigene Energiequellen – ein Windrad und eine Biomasseanlage, die als Brennstoff sogar den Abfall aus unserer Gemüseproduktion nutzt.“

PV und Windrad

Dieser Ansatz ist bei Ecocircling bereits in der Umsetzung: Bei der Pilotanlage in Oberösterreich soll in den kommenden Monaten das erwähnte Windrad installiert werden; auch Photovoltaik ist in Planung. „Dadurch fällt der zugekaufte Wärmeanteil sehr gering aus. Genaue Werte für die KWh pro Fisch hängen vom Standort ab. Westliche oder windarme Regionen sind hier benachteiligt“, räumt die Gründerin ein. Durch die eigene Energieversorgung möchte das Startup den Betrieb von den Preisschwankungen des volatilen Marktes entkoppeln. „Damit bleibt unsere Kalkulation planbar, auch wenn die Energiepreise steigen“, so Millinger.

Fokus auf Technologie

Ob es künftig Pläne gibt, diese Prozesstechnologie zu vertreiben, oder „nur“ mit Fischen Geld zu machen, meint Millinger, dass beides in den Köpfen des Teams bestehe, jedoch mit klarer Priorität auf der Technologie.

„Unser Kern ist die Anlage selbst: ein standardisiertes Plug-and-Play-Produkt, das wir künftig in verschiedenen Größen anbieten. Eigene Standorte betreiben wir vor allem als Referenzanlagen. Überzeugend macht das Ganze das Verhältnis von Investition zu Kapazität – 90.000 Euro für zwölf Tonnen Fisch pro Jahr, mit einem Return on Investment von typischerweise unter drei Jahren. Genau diese Kombination aus niedrigem Preis, Standardisierung und geringem Betreuungsaufwand macht die Anlage zu einem echten Produkt. Dass es schon in der Entwicklungsphase internationale Nachfrage gab, bestätigt das.“

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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.

AI Kontextualisierung

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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.
  • 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.
  • 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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  • 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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