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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Mario Derntl, Ausbildungsexperte und CEO Talents&Company © Athenas

Es war ein seltener Moment der Unverblümtheit, als mich Lukas Zitz, der stellvertretende österreichische Wirtschaftsdelegierte in New York, vor einigen Monaten kontaktierte: „Mario, we have to talk.“ Seine Botschaft aus dem Epizentrum der globalen Wirtschaft: In den USA geht gerade richtig die Post ab, und zwar bei einem Thema, das man dort bis vor kurzem kaum buchstabieren konnte: Apprenticeships. Der klassischen, praxisnahen Berufsausbildung nach europäischem Vorbild.

Während wir in Österreich und Europa seit Jahrzehnten ein Narrativ pflegen, das möglichst jeden Jugendlichen in die Hörsäle der Universitäten treibt, vollzieht die größte Wirtschaftsmacht der Welt eine radikale Kehrtwende. Im April 2025 unterzeichnete US-Präsident Trump eine weitreichende Executive Order mit dem vielsagenden Titel „Preparing Americans for High-Paying Skilled Trade Jobs of the Future“. Das Ziel ist brutal ambitioniert: Die Zahl der registrierten Lehrlinge soll auf eine Million hochgeschraubt werden. Angetrieben von einer Reindustrialisierungsstrategie, die Fabriken aus Asien zurückholt, und getragen von den größten Playern der Tech- und Finanzwelt. Weniger „College for All“, heißt das neue Motto in Washington.

Der Irrtum der akademischen Elite

Wir haben uns in Europa schlichtweg kaputt studiert. Wir haben Generationen eingeredet, dass Wohlstand und gesellschaftlicher Status nur über einen akademischen Titel führen. Das Ergebnis? Ein dramatischer Überschuss an Absolventen in Fächern, die der Markt in dieser Dichte schlicht nicht braucht, während uns an allen Ecken und Enden die Praktiker fehlen.

Die Quittung liefert der heimische Arbeitsmarkt unmissverständlich. Auswertungen der Agenda Austria auf Basis von AMS-Daten zeigen: Die Arbeitslosigkeit unter Akademikern steigt zuletzt deutlich an, während Menschen mit einer klassischen Lehrausbildung zu den krisenfestesten Gruppen auf dem Arbeitsmarkt zählen. Mehr noch: Das alte Vorurteil, dass sich nur ein Studium finanziell lohnt, gerät zunehmend ins Wanken. In Deutschland etwa verdienen Beschäftigte mit Meister-, Techniker- oder Fachschulabschluss laut Statistischem Bundesamt (Verdiensterhebung, April 2025) im Schnitt 5.405 Euro brutto im Monat und damit mehr als Bachelor-Absolventen mit 5.289 Euro.

Gleichzeitig offenbart eine großangelegte Unternehmensbefragung des Instituts für Bildungsforschung der Wirtschaft (ibw) aus dem Jahr 2023 das ganze Dilemma unserer Wirtschaft: Satte 60,9 Prozent aller Betriebe klagen über massive Schwierigkeiten, Stellen mit Lehrabschluss zu besetzen. Universitätsabsolventen werden dagegen nur noch von mageren 8,1 Prozent der Unternehmen dringend gesucht. Wir bilden am Bedarf vorbei. Dabei ist die Lehre die beste Medizin gegen soziale Krisen: Daten des ibw („Lehrlingsausbildung im Überblick“, 2023) belegen, dass jene Bundesländer mit einer hohen Lehranfängerquote wie Oberösterreich, Salzburg oder Tirol die niedrigste Jugendarbeitslosigkeit aufweisen, während das akademisierte Wien mit fast 12 Prozent Jugendarbeitslosigkeit das Schlusslicht bildet.

Die USA bauen die „neue Elite“ mit unserem Modell

Ein Blick nach Übersee zeigt, wie blind Europa für die eigenen Stärken geworden ist. Bei einer Delegationsreise von Advantage Austria durch Chicago und Atlanta konnte ich mit österreichischen Vorzeigebetrieben wie Palfinger, KNAPP, Inteco oder STIWA sprechen, die vor Ort produzieren. Sie alle stehen vor derselben Herkulesaufgabe: Workforce Development.

Doch die Dynamik in den USA hat sich komplett verändert. Für den aktuellen KI-Boom, für den Bau und Betrieb gigantischer Rechenzentren und hochautomatisierter Logistikzentren braucht es keine Menschen, die auf niedrigstem Niveau stupide Handgriffe wiederholen. Und es braucht dafür überraschenderweise auch keine Master-Absolventen, die komplexe Systeme nur aus dem Lehrbuch kennen. Für moderne Wartung (Maintenance), Automation und Mechatronik braucht es Fachkräfte, die in der Lage sind, hochkomplexe, reale Probleme direkt an der Maschine zu lösen. Köpfe, die mit den Händen denken.

Bisher hinken die USA beim Fachpersonal im internationalen Vergleich zwar hinterher: rund 700.000 Apprentices auf 340 Millionen Einwohner, verglichen mit 1,2 Millionen Azubis im deutlich kleineren Deutschland. Genau dieser Unterschied erklärt, warum amerikanische Unternehmen derzeit so intensiv nach Vorbildern aus Österreich, Deutschland oder der Schweiz suchen. Das Problem für uns: Die Amerikaner holen im Eiltempo auf. Seit Beginn der aktuellen US-Administration wurden laut US-Arbeitsministerium bereits über 386.000 neue Apprentices registriert. Das entspricht einem gewaltigen Zwischenspurt.

Ein Weckruf für Europa: Es ist eins vor zwölf

Österreich hat rund 100.000 Lehrlinge, ein historisches Pfund, um das uns die Amerikaner beneiden. Doch während die USA die bürokratischen Hürden für Betriebe radikal abbauen, Qualifikationen wie Micro-Credentials anerkennen und das System mit Milliarden professionalisieren, verwalten wir in Europa den Mangel und klammern uns an den kollektiven Titel-Wahn.

Wir müssen aufhören, die Lehrlingsausbildung als gesellschaftliche „Notlösung“ abzutun. Es ist für Europa nicht mehr fünf vor zwölf, es ist eins vor zwölf. Während wir uns in endlosen Debatten über Vier-Tage-Wochen und akademische Befindlichkeiten verlieren, zieht die größte Wirtschaftsmacht der Welt mit unserem eigenen Modell im Sprint an uns vorbei.

Wo bleibt unser großer Aufbruch? Wo bleibt das laute, stolze Begehren für das Handwerk? Wir müssen uns in Europa endlich zusammenreißen, den akademischen Hochmut ablegen und die Macher wieder zu den echten Helden unserer Wirtschaft machen. Wenn wir das System jetzt nicht radikal modernisieren und aufwerten, stehen wir bald mit einer Million theoretischer Master-Arbeiten da, aber ohne eine einzige Hand, die die Welt von morgen überhaupt noch bauen oder warten kann.

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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.
  • Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).
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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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  • 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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  • 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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