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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(c) Under the Hours

Die Modeindustrie hat einen erheblichen Einfluss auf die Umwelt. Insbesondere synthetische Fasern wie Polyester tragen zur Verschmutzung der Ozeane durch Mikroplastik bei. Mittlerweile gibt es aber bereits alternative Möglichkeiten, um die den ökologischen Fußabdruck in der Modeindustrie zu reduzieren. Eine davon umfasst den Einsatz von Milchfasern. Sie wird aus Milchproteinen gewonnen, die aus überschüssiger oder unbrauchbarer Milch stammen, was gleichzeitig Lebensmittelabfälle reduziert.

Wie es zur Gründung von Under the Hours kam

In Österreich beschäftigt sich seit 2021 Mona Heiß intensiv mit der Ressource Milchprotein. Heiß stellt die Stoffe für „Under the Hours“ nicht selbst her, sondern bezieht sie von spezialisierten Lieferanten. “Um Stoffe aus innovativen Materialien wie Milchfasern herzustellen, bräuchte man eine riesige Fabrik und spezialisierte Maschinen,” erklärt die Gründerin. Stattdessen arbeitet sie mit technischen Partnern in London und Lieferanten aus Europa zusammen, die sich auf die Herstellung nachhaltiger Textilien spezialisiert haben.

(c) Under the Hours

Die Idee zu “Under the Hours” entstand aus einem persönlichen Bedürfnis von Heiß. Als sogenannte “Petite-Frau” fand sie es frustrierend, keine passende Unterwäsche in ihrer Größe zu finden, die gleichzeitig ihren Ansprüchen an Komfort, Stil und Nachhaltigkeit gerecht wurde.

Zusätzlich dazu entschied sie sich nach dem Film „Plastic Planet“, komplett auf Kunstfasern zu verzichten und stattdessen nur noch natürliche Materialien zu tragen. “Ich wollte Unterwäsche, die nicht nur gut aussieht, sondern sich auch gut anfühlt und umweltfreundlich ist”, so Heiß. Da der Markt dafür jedoch wenig zu bieten hatte, nahm sie die Sache selbst in die Hand und begann, eigene Lingerie zu nähen. Diese erste Erfahrung weckte ihre Leidenschaft, eine Marke zu schaffen, die modische Lingerie aus nachhaltigen Materialien wie Milchfasern herstellt – und so wurde die Idee für „Under the Hours“ geboren.

Neben ihrer Tätigkeit bei “Under the Hours” ist Heiß auch als Co-Founderin beim Startup „Freundeskreis“ aktiv, das sich auf auf die Produktion von veganen Käse spezialisiert hat. Dort bringt sie ihre Expertise im Bereich Marketing ein. Mehr über das Startup Freundeskreis könnt ihr auch hier nachlesen.

Finanzierung des Unternehmens

In Bezug auf das Wachstums möchte das Startup bewusst auf ein organisches Wachstum setzten. “Wir haben uns entschieden, aktuell kein externes Kapital von Investoren aufzunehmen,” so Heiß. “Ich habe als Gründerin die Erfahrung gemacht, dass es besonders für Frauen schwierig ist, Investoren für ein Nischenprodukt wie nachhaltige Lingerie zu gewinnen.” Für die Zukunft ist die Gründerin jedoch offen für strategische Partnerschaften, vor allem mit potenziellen Partnern die auch Know-how in die Firma einbringen können.

(c) Under the Hours

Bisher konnte das Unternehmen durch verschiedene Förderprogramme wie den aws-First-Inkubator und die Wirtschaftsagentur Creative Pioneer Unterstützung erhalten. Auch beim Greenstart-Wettbewerb schaffte es „Under the Hours“ unter die Top 10, was zusätzliche Sichtbarkeit und wertvolles Netzwerk brachte. Die ersten Kollektionen wurden zudem über Cashflow finanziert, was es dem Startup ermöglicht, flexibel zu bleiben und die volle Kontrolle über die Ausrichtung des Unternehmens zu behalten.

Vorstellung der neuen Kollektion

Vom 4. bis 7. Oktober präsentiert das Startup nun seine erste Lingerie- und Loungewear-Kollektion im Rahmen eines Pop-ups im Kunstraum Feller in der Kaiserstraße 54. Die aus Milchfasern hergestellten Modelle sind laut der Gründerin geruchsneutral, atmungsaktiv und besonders hautverträglich. “Sie bieten ein unvergleichlich angenehmes Tragegefühl und sind gleichzeitig umweltfreundlich”, so die Gründerin. Während der Präsentation wird Heiß täglich von 17:00 bis 20:00 Uhr vor Ort sein, um alle Fragen zur Kollektion zu beantworten und die Besucher persönlich zu beraten.


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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

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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.
  • 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.
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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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