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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Wirtschaftsminister Wolfgang Hattmannsdorfer und Innovationsminister Peter Hanke (Archivbild) | (c) BKA/Paul Gruber
Wirtschaftsminister Wolfgang Hattmannsdorfer und Innovationsminister Peter Hanke (Archivbild) | (c) BKA/Paul Gruber

Mit dem „Agenturen Leitbild 2030“ möchten Wirtschaftsminister Wolfgang Hattmannsdorfer und Innovationsminister Peter Hanke die Förderagenturen nun stärker an der Industriestrategie 2035 ausrichten. Betroffen sind zum einen die Agenturen des Bundes, aws und FFG, und zum anderen die Austrian Business Agency sowie die Christian Doppler Forschungsgesellschaft, beide im Zuständigkeitsbereich des Wirtschaftsministeriums. Das neue Leitbild soll in neun Schritten umgesetzt werden.

„Mit dem Agenturen Leitbild 2030 werden unsere Förderprogramme treffsicherer, wir steigern den Service und beseitigen Förderbürokratie. Damit fördern wir Zukunft, Arbeitsplätze und Wohlstand – einfacher, schneller und wirksamer“, sagt Hattmannsdorfer. Hanke ergänzt: „Eine moderne Förderlandschaft muss sich an den Bedürfnissen von Unternehmen und Forschung orientieren – mit einfachen Zugängen, klaren Zuständigkeiten und abgestimmten Angeboten.“

Vereinfachte Förderbeantragung

Ein zentraler Umsetzungsschritt des „Agenturen Leitbild 2030“ ist die Vereinfachung der Förderbeantragung. So wird es in Zukunft einen gemeinsamen Zugang geben, wodurch der Erstkontakt für Unternehmen erleichtert werden soll. Zudem setzt das Wirtschaftsministerium auf einen „Once Only“-Ansatz, wodurch gewisse Daten nur einmal angegeben werden müssen. Dadurch sollen die Förderbürokratie abgebaut und der Antragsprozess vereinfacht werden.

Fokus auf Schlüsseltechnologien und „Made in Europe“

Weiters sollen sich Förderungen auf die in der Industriestrategie vorgestellten Schlüsseltechnologien konzentrieren. Das sind u.a. Künstliche Intelligenz und Dateninnovation oder Chips, elektronische Komponenten und Systeme. Hattmannsdorfer betonte zudem einen klaren Fokus auf „Made in Europe“. „Das heißt, Unternehmen, die bei uns andocken im Bereich der Forschungsförderungen, im Bereich auch der angewandten Förderungen, müssen verpflichtet werden zu einem ‚Made in Europe‘-Ansatz'“, erklärt der Wirtschaftsminister.

Durch das „Agenturen Leitbild 2030“ werde auch die Marktüberleitung zwischen den vier Agenturen besser. „Es sollen nicht die Firmen durch den Förderdschungel durchnavigieren müssen nach dem Motto: ‚Welches Programm ist jetzt für mich passend?'“, sagt Hattmannsdorfer.

Große Unternehmen als Anker für Startups

Laut Hanke werden auch Startups im Zuge der neuen Strategie berücksichtigt. „Für mich ist auch wichtig, dass diese großen Unternehmen wie eine Asfinag, wie eine ÖBB, als Anker dienen für all die Startups, die im Innovationsbereich im Kleinen großartig sind“ erklärt der Innovationsminister. Scaleups sollen in Österreich bleiben und hierzulande größere Aufträge abarbeiten können.

„Input-Output-Relation“ verbessern

Das Ziel der Neuausrichtung der Förderagenturen ist es laut dem Wirtschaftsminister, die „Input-Output-Relation“ in Österreichs Forschung und Entwicklung zu verbessern. Man zähle laut Hattmannsdorfer zu Europas Top-Nationen in puncto Forschungsausgaben, sei aber im Rückstand, die Forschungsergebnisse in die Wirtschaft zu bekommen. Österreich solle sich zu einem Hochtechnologie-Standort entwickeln, Ideen dürften dabei „nicht im Labor bleiben oder nicht in Drittstaaten abwandern, sondern sollen möglichst rasch in die wirtschaftliche Umsetzung kommen“.

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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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  • 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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  • 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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  • 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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