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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Das Bitpanda-Founderteam mit Christian Trummer, Paul Klanschek und Eric Demuth (c) Bitpanda
Das Bitpanda-Founderteam mit Christian Trummer, Paul Klanschek und Eric Demuth | (c) Bitpanda

2019 überschritt Bitpanda die Eine-Million-Kund:innen-Marke, im Vorjahr stand das Unternehmen bei vier Millionen, nun sei man bei fünf Millionen Privatanleger:innen angelangt, verkündete das Unicorn heute. Dabei spielt zweifelsfrei das Ende des “Kryptowinters” mit dem neuerlichen Kursanstieg bei Bitcoin und Co in den vergangenen Monaten eine wichtige Rolle. Alleine im zweiten Quartal habe man 500.000 Neukund:innen gewonnen – es sei eine “signifikante Wachstumsphase”.

Mehrere Gründe für Kund:innen-Wachstum bei Bitpanda

Auch die Umsätze entwickelten sich zuletzt sehr gut – kürzlich gab Bitpanda den Wert von 100 Millionen Euro allein im ersten Quartal aus. Den nunmehrigen starken Kund:innen-Zuwachs führt das Unicorn auf mehrere Gründe zurück: “In den Jahren 2022 und 2023 hat Bitpanda massiv in neue Produkte und Geschäftsfelder investiert, um sich für die nächste Krypto-Rallye optimal aufzustellen.”

Man habe mehrere neue Lizenzen von Regulierungsbehörden erhalten und wichtige Partnerschaften im B2B-Segment geschlossen. So wurde das Scaleup zuletzt Werbepartner des FC Bayern München und intensivierte eine Kooperation mit der Deutschen Bank. “Aufgrund positiver Entwicklungen im Bereich Digital Assets stieg das Interesse an Bitpanda von Investoren aus ganz Europa deutlich an”, heißt es weiter.

Demuth: “Fünf Millionen sind ein fantastischer Start – aber das ist nur der Anfang”

Für Co-Founder und Co-CEO Eric Demuth ist klar: “Die Tatsache, dass ein Unternehmen von der Größe und mit der Entwicklungsgeschichte wie Bitpanda noch immer innovativ ist und so schnell wächst, ist ein Beweis für die Qualität unseres Teams und unseres Produkts. […] Fünf Millionen sind ein fantastischer Start – aber das ist nur der Anfang.” Dieses Jahr sei ein wichtiges Jahr, denn es werde die Zukunft der Kryptowährung definieren. “Wir haben uns ehrgeizige Ziele gesetzt und werden es für uns nutzen”, so Demuth.

Und Deputy CEO Lukas Enzersdorfer-Konrad kommentiert: “Es hat fünf Jahre gebraucht, um die erste Million Nutzer zu erreichen. Für die letzte Million Nutzer haben wir nur zwölf Monate benötigt. Allein in den letzten drei Monaten sind über 500.000 neue Anleger hinzugekommen. Wir wissen, dass wir auf dem richtigen Weg sind, und mit Blick auf unser zehnjähriges Jubiläum in diesem Jahr bin ich mir sicher, dass wir viel zu feiern haben werden.”

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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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  • 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.
  • 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.
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