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 Gründungsteam Babak Bahadori (o.), Agnieszka Magg (l.) und Bernhard Sikora (r.) | © BerBerSan
Das Gründungsteam Babak Bahadori (o.), Agnieszka Magg (l.) und Bernhard Sikora (r.) | © BerBerSan

Im Mai berichteten wir darüber, dass das steirische Startup BerBerSan seinen iranischen Großhändler für die Berberitze verloren hatte. Das Pflanzengewächs stellte die Basis (Berberin) des Nahrungsergänzungsmittels des Unternehmens von Babak Bahadori, Agnieszka Magg und Bernhard Sikora dar. Frühzeitige Vorsichtsmaßnahmen halfen dem Team dabei, Engpässe vorerst abzufedern.

BerBerSan: Preiserhöhung notwendig

Nun ist dieser Engpass für das Schladminger Startup vorbei, wie Sikora dem brutkasten erzählt: „Wir haben alle Möglichkeiten ausgeschöpft und in den umliegenden Regionen, von Usbekistan bis zur Türkei, versucht, Rohstoffe zu beschaffen, leider vergebens. Letztlich haben wir mehrere deutsche Importeure mit viel lokaler Erfahrung dazugeholt und mit ihnen einen Weg gefunden, die Rohstoffe über den Landweg nach Europa zu bringen. Es gab Momente, in denen wir jedes Mal kurz vor dem Ausverkauf standen. Aber wir haben die Krise überwunden: Der Versorgungsengpass ist für uns vorbei.“

Der einzige Wermutstropfen sei, dass die Rohstoffpreise im Vergleich zum Start um fast 100 Prozent gestiegen seien. „Wir haben die Mehrkosten bis zum letzten Moment geschluckt, aber irgendwann ging es nicht mehr, ohne unwirtschaftlich zu werden. Auch deshalb mussten wir unsere Preise erhöhen. Das war ein schwieriger Schritt, der mir persönlich viel Bauchweh bereitet hat, gerade als neues Produkt, das sich in den Apotheken erst etabliert. Die Reaktionen der Kundinnen und Kunden reichten von Ärger bis Verständnis“, gesteht der Co-Founder.

Zwei Konsequenzen

Für das eigene Geschäftsmodell wurden zwei Konsequenzen gezogen: Erstens nahm das Team „mehr Rohstoffe auf Lager“ als zuvor, was für ein kapitalsensibles, gebootstrapptes Startup nicht selbstverständlich sei. „Zweitens diversifiziere ich unser Portfolio, und Suxero war die Antwort darauf. Weitere Produkte sind in Arbeit. Das dauert immer etwas, denn wir entwickeln von Grund auf: vom Einkauf über Stabilität und Sicherheit bis zu eigenen Studien“, so Sikora.

Suxero ist das zweite Produkt von BerBerSan, das es in die österreichischen Apotheken geschafft hat. Es basiert auf Maulbeerblatt-Extrakt, standardisiert auf den Pflanzenstoff 1-DNJ — der die Enzyme für den Abbau von Kohlenhydraten im Dünndarm vorübergehend bremst — und ist mit Chrom kombiniert.

„Das Maulbeerblatt ist in Humanstudien gut untersucht, deshalb haben wir uns dafür entschieden. Chrom ergänzt es, weil es zur Aufrechterhaltung eines normalen Blutzuckerspiegels beiträgt, und das ist in der EU ein zugelassener Health-Claim“, erklärt Sikora. „Die Marktchance ist groß. In Österreich leben rund 800.000 Menschen mit Diabetes, weitere 350.000 haben Prädiabetes. Dazu kommen alle, die aus eigenem Antrieb auf ihren Zucker schauen. Unser Publikum kennen wir bereits: Menschen ab 50, die auf ihren Körper achten.“

Suxero muss sich dabei an einem starken Vorgänger messen lassen. Laut einer IQVIA-Sonderauswertung, die den Abverkauf aller österreichischen Apotheken erfasst, war das Berberstin von BerBerSan die umsatzstärkste Apotheken-Neueinführung des gesamten Jahres 2025 in den Kategorien Cholesterin, Leber/Galle und Nahrungsmittelzusätze. Unter 866 Nahrungsergänzungsmitteln erreichte es Rang 16. Wie will das Team den Erfolg wiederholen? Nach demselben Fahrplan, erklärt Sikora:

„Mit Suxero starten wir genau gleich, vom Kleinen ins Große: zuerst in Schladming, im direkten Kontakt mit den Kundinnen und Kunden. Überzeugt ein Produkt, spricht sich das herum und verbreitet sich über Mundpropaganda in ganz Österreich, das war ehrlicherweise unser stärkster Hebel. Die Produkte funktionieren einfach gut“, sagt er. „Neu ist, dass wir ab 2027 gemeinsam mit einem Partner und einer eigenen Logistik- und Vertriebslösung den österreichischen Apothekenmarkt noch stärker angehen wollen. So kann auch an der Tara in der Apotheke zu unseren Produkten beraten werden.“

Blick nach Nordamerika

Das weiterhin gebootstrappte Startup befindet sich aktuell mit Partnern in anderen EU-Ländern im Gespräch. Auch der Blick nach Übersee wird gewagt: „Auf Basis unserer Suxero-Plattform haben wir ein neuartiges Produkt für den nordamerikanischen Markt entwickelt, rund um das Thema Blutzucker nach dem Essen“, sagt Sikora. Eine Lizenz-Partnerschaft stehe im Raum und künftig wolle man außerdem prüfen, ob sich das System, das im Apothekenmarkt funktioniert habe, auf andere Kund:innengruppen übertragen lässt.

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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

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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