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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Forschende in der SAL Reinraum Villach. (c) Sarina Dobernig

Der Quantencomputer gilt als die nächste Schlüsseltechnologie, was die Quantenforschung zu einer der gefragtesten unserer Zeit macht. Ein zentraler Punkt sind dabei die Ionenfallen-Chips, die das Funktionieren von Quantencomputern ermöglichen. Die USA und China investieren bereits Milliarden in diese Forschung, nun startet Europas erste Pilotinitiative zur industriellen Herstellung der Chips, und das in Österreich.

Vom raumfüllenden Labor zum winzigen Chip

Sogenannte Ionenfallen gelten als einer der vielversprechendsten Ansätze für zukünftige Quantencomputer. Das Prinzip dahinter: Einzelne geladene Atome werden mithilfe elektromagnetischer Felder „eingesperrt“ und dann durch Laserstrahlen gesteuert.

Aktuell füllt diese komplexe Technik im Labor noch einen kompletten Raum. Für eine praktische Nutzung muss der gesamte Aufbau auf einen winzigen Chip schrumpfen – und zwar so, dass er zuverlässig, reproduzierbar und in großen Stückzahlen industriell gefertigt werden kann. Hier setzt die Pilotinitiative von Silicon Austria Labs an, denn sie hat das Ziel, eine industrielle Herstellung von Ionenfallen-Chips in Österreich zu etablieren.

„Unsere Industriestrategie 2035 hat einen klaren Anspruch. Wir wollen Schlüsseltechnologien nicht anderswo entstehen sehen, sondern hier in Österreich mitgestalten. Dass Silicon Austria Labs bei Europas erster Fertigung von Ionenfallen-Chips die Führung übernimmt, zeigt, dass dieser Kurs greift. So wird aus Spitzenforschung industrielle Wertschöpfung im eigenen Land“, kommentiert Innovationsminister Peter Hanke das Projekt.

Innovationsminister Peter Hanke bei einem Besuch in den Silicon Labs Austria. (c) Tobias Holzer

30 Mio. Euro für Österreich

Insgesamt stehen für das Projekt 50 Millionen Euro zur Verfügung. Diese Fördermittel kommen vom „Chips Joint Undertaking“ der Europäischen Union, das die Entwicklung und Einführung von nanoelektronischen Chip-Technologien vorantreibt, sowie den teilnehmenden Mitgliedstaaten. Der größte Teil von diesem Geld – über 30 Millionen Euro – fließt direkt an die österreichischen Partner.

Das Geld wird laut SAL in erster Linie für den Ausbau der Produktionsanlagen, die Ausbildung neuer Fachkräfte und in offene Servicestrukturen investiert.

Gebündelte österreichische Expertise

An dem Großprojekt sind 21 Organisationen aus sechs verschiedenen Ländern beteiligt. Das Netzwerk besteht aus Forschungseinrichtungen, Universitäten, Startups, KMU und Industrieunternehmen.

Neben Silicon Austria Labs als Projektkoordinator sind weitere heimische Akteure dabei. ParityQC, das mit dem Bau eines Quantencomputers für das deutsche Verteidigungsministerium erst für Schlagzeilen sorgte, liefert die Quantensoftware-Architektur. Infineon Technologies Austria bringt als industrieller Kernpartner das Wissen zur Fertigung der Chips ein. Alpine Quantum Technologies steuert die Systemperspektive bei, und die Universität Innsbruck fungiert als europäisches Ideenlabor für Ionenfallen.

Europas Quanten-Vorreiter

Die Silicon Austria Labs GmbH (SAL) ist ein 2018 gegründetes, österreichweites Forschungszentrum für elektronik- und softwarebasierte Systeme. An den Standorten Graz, Villach und Linz vernetzt SAL Wissenschaft und Industrie, um innovative Ideen in wirtschaftlich nutzbare Technologien zu verwandeln. Der Forschungsfokus liegt auf Mikrosystemen, Sensorik, Leistungselektronik, intelligenten drahtlosen Systemen und Embedded Systems. Neben CHAMP-ION ist SAL an drei weiteren europäischen Quanten-Pilotlinien beteiligt. Diese Breite habe in Europa kaum ein anderes Forschungszentrum, heißt es in einer Aussendung.

„Wir sind stolz darauf, CHAMP-ION als wahrhaft europäische Initiative zu koordinieren, die führende Expertise aus dem gesamten Kontinent zusammenbringt, um Europas technologische Souveränität im Bereich der Quantentechnologien zu stärken. Durch den Aufbau eines offenen und skalierbaren Ionenfallen-Ökosystems schaffen wir das Fundament für Quantenexzellenz auf Weltklasseniveau, made in Europe“, sagt Christina Hirschl, CEO von Silicon Austria Labs.

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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.

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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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