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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Howie
© Suchart Wannaset - Ewa Lenart von Howie.

Anmerkung der Redaktion: Dieser Artikel wurde nachträglich (11.9.2026) nach Erhalt eines Statements von Gründerin Ewa Lenart ergänzt.

„Ein Unternehmen mit 300 Ingenieurinnen und Ingenieuren gibt im Durchschnitt zwischen 1,8 und 36 Millionen Euro pro Jahr für die manuelle Informationsbeschaffung aus“, erklärt Ewa Lenart, Gründerin des Wiener Startups Howie, vergangenes Jahr. Ihr Unternehmen könne helfen, die Kosten dafür zu halbieren.

„AI Copilot for the Built Environment“

Dazu positionierte Howie sich als „AI Copilot for the Built Environment“. Die KI-gestützte Plattform für die Bau- und Immobilienbranche bereitet unter anderem Texte, Bilder und Konstruktionszeichnungen mit großen Datenvolumina auf. Dabei nutzt sie LLMs, um Muster in den Daten, etwa auch aus Berichten, E-Mails, Bildern und Zeichnungen, zu erkennen.

Zwei Investmentrunden 2025

Mit dem Konzept konnte Howie vergangenes Jahr mehrere Investoren überzeugen. Im März und im November 2025 verkündete das Unternehmen jeweils eine sechsstellige Finanzierungsrunde. Dabei dürfte es sich um Wandeldarlehen gehandelt haben: In den öffentlich einsehbaren Firmenbuch-Daten sind die Finanzierungsrunden nämlich in den Beteiligungsverhältnissen nicht ablesbar. Zudem holte Gründerin Lenart vergangenes Jahr den zweiten Platz in der Kategorie Startups beim brutkasten „Innovator of the Year“.

Konkursantrag – keine Details von Kreditschutzverbänden

Doch nun brachte das Startup einen Konkursantrag ein, wie die heimischen Kreditschutzverbände übereinstimmend berichten. Konkrete Informationen dazu liegen aktuell bei keinem der Verbände vor. Sollten die Investments tatsächlich in Form von Wandeldarlehen erfolgt sein, würde ihre Summe in die Passiva fallen.

Gründerin Lenart: Zwei Investments nicht rechtzeitig abgeschlossen

Auf brutkasten-Anfrage meldete sich Gründerin Ewa Lenart mit einem Statement zur Insolvenz. Man sei in einem „technisch sehr anspruchsvollen und noch relativ jungen Markt“ tätig, und habe in den vergangenen zwei Jahren ein starkes, wachsendes Interesse von weltweit führenden Architektur-, Ingenieur- und Beratungsunternehmen verzeichnen können. „Gleichzeitig erwiesen sich die Entwicklungs- und Implementierungszyklen in der Bau- und Immobilienbranche als länger und kapitalintensiver, als wir ursprünglich geplant hatten. Wir waren daher auf eine zusätzliche Finanzierung angewiesen, um die nächsten kommerziellen Meilensteine zu erreichen“, so die Gründerin.

Während der jüngsten Finanzierungsrunde habe man zwei Term Sheets mit etablierten Investoren unterzeichnet. „Letztendlich wurde jedoch keine der beiden Transaktionen innerhalb des Zeitrahmens abgeschlossen, den das Unternehmen benötigte“, schreibt Lenart. „Wir haben zudem ein deutlich schlankeres und stärker kundenfinanziertes Betriebsmodell geprüft, konnten die daraus resultierende Liquiditätslücke aber nicht rechtzeitig schließen.“

Weiterführung steht noch im Raum

Doch Lenart fügt an: „Die zugrunde liegende Marktthese ist aus meiner Sicht nach wie vor sehr stark. Als wir Howie gründeten, befanden sich KI-native Workflows für die Baubranche noch in einer sehr frühen Phase. In den letzten zwei Jahren haben sich die Investitionen und die Adaption in diesem Bereich deutlich beschleunigt.“ Man sehe weiterhin Interesse von Kunden und Branchenakteuren an Howie und seiner Technologie. „Ob und in welcher Form Teile des Unternehmens oder des Produkts fortbestehen werden, hängt nun vom Insolvenzverfahren ab“, so die Gründerin.

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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.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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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.
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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.
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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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