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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AustrianStartups, ELP
© AustrianStartups

AustrianStartups und die Stiftung Unternehmerische Zukunft haben das Entrepreneurial Leadership Program (ELP) weiterentwickelt. Der Schwerpunkt liegt künftig stärker auf der konkreten Begleitung angehender Startup-Gründer:innen. Vorgesehen sind unter anderem intensiveres persönliches Mentoring und Coaching, die gezielte Suche nach Co-Founder:innen sowie die praktische Weiterentwicklung eigener Geschäftsideen.

Dabei geht es um die frühe Erprobung zentraler Annahmen – von ersten Gesprächen mit potenziellen Kunden und der Validierung konkreter Problemstellungen bis zur Entwicklung eines ersten Minimum Viable Product (MVP): „Wir wollen Menschen nicht nur die Skills für den Aufbau eines Startups mitgeben. Sie sollen die Möglichkeit bekommen, ihre Ideen tatsächlich auszuprobieren und die ersten Schritte in Richtung Gründung zu machen“, sagt Elisabeth van Holthe tot Echten, COO von AustrianStartups.

ELP: Schwerpunkt „Co-Founder“

Beim Schwerpunkt „Co-Founder“ bringt das ELP Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen, Fähigkeiten und Perspektiven zusammen. Sie können sich kennenlernen, gemeinsam an Ideen arbeiten und mögliche Co-Founder:innen finden. Eine fertige Geschäftsidee ist dafür nicht notwendig.

„Eine Startup-Idee muss am Anfang noch nicht perfekt sein. Viel wichtiger ist, dass man bereit ist, Fragen zu stellen, Dinge auszuprobieren und gemeinsam mit anderen herauszufinden, was funktionieren kann“, so van Holthe tot Echten weiter. „Genau dafür wollen wir im ELP den Raum und die Unterstützung geben.“

Hansmann, Trummer, Kaminski, Porsche, Deutsch und Unger dabei

Ein weiterer Bestandteil des Programms ist die persönliche Begleitung der Fellows. Durch die Zusammenarbeit mit der Stiftung Unternehmerische Zukunft erhalten sie Zugang zu einem Netzwerk: Die Stiftung wird von mehr als 50 Persönlichkeiten aus der Szene unterstützt, darunter Hansi Hansmann, Christian Trummer, Kilian Kaminski, Felix Porsche, Tina Deutsch und Katharina Unger. Darüber hinaus begleiten weitere Unternehmer:innen und Investor:innen das ELP als Mentor:innen und bringen ihre Erfahrungen in das Programm ein.

Auch nach Abschluss bleiben die Fellows über die ELP-Alumni-Community miteinander verbunden. Ehemalige Teilnehmer wie Mathias Gruber (Fonio.ai), Lukas Höber (Sequestra) oder Lisa Reiss (All But Sugar) bringen ihre Erfahrungen aus der Gründung und dem Aufbau von Unternehmen sowie aus weiteren beruflichen Stationen in das Netzwerk ein.

„Wir wollen Menschen ermutigen, ihre Ideen in die Tat umzusetzen und den Schritt ins Unternehmertum zu wagen. Dafür braucht es nicht nur Wissen, sondern auch Menschen, die ihre Erfahrungen teilen, ehrliches Feedback geben und zur richtigen Zeit die richtigen Fragen stellen. Genau das wollen wir mit unserem Netzwerk ermöglichen“, sagt Markus Raunig, Vorstand der Stiftung Unternehmerische Zukunft.

Prozess steht im Mittelpunkt

Ebenso ist die praktische Arbeit an den eigenen Ideen ein wichtiger Teil des ELP. Die Teilnehmer:innen beschäftigen sich mit den Problemen und Bedürfnissen von möglichen Kunden, überprüfen ihre Annahmen und entwickeln ihre Ideen auf dieser Grundlage weiter.

Dabei gehe es nicht darum, das Programm bereits mit einem fertigen Unternehmen abzuschließen. Im Mittelpunkt steht vielmehr der Prozess, aus einer ersten Idee schrittweise eine fundierte Grundlage für eine mögliche Gründung zu entwickeln und früh praktische Erfahrungen zu sammeln, wie es heißt.

Das ELP richtet sich daher sowohl an Menschen, die bereits eine konkrete Startup-Idee haben, als auch an jene, die noch nach einer Idee, einem geeigneten Problem oder nach Mit-Gründer:innen suchen. Bewerbungen für die nächste ELP-Kohorte sind noch bis einschließlich Sonntag, 13. September 2026 möglich.

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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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  • 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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  • 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.
  • 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.
  • 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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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

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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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