fr-AI-day Blog
Um das Thema Künstliche Intelligenz greifbarer zu machen, werden wir im Rahmen eines „fr-AI-day Blogs“ regelmäßig Experteninterviews mit Martin Schiele, Geschäftsführer der AI-UI GmbH führen. Er wird zu verschiedenen Schwerpunkten sprechen, Ihnen zeigen, wo Chancen aber auch Probleme liegen können und wie Sie diese mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz lösen.Falls Sie bestimmte Fragen zum Thema KI haben, schreiben Sie diese gerne an [email protected]. Wir werden versuchen diese mit einzubauen.
Einführung in das Thema Künstliche Intelligenz
Was bedeutet denn eigentlich KI?
„KI ist einfach gesagt nichts anderes als eine mathematische Funktion. Wie damals in der Schule: Y = X². Beim Verwenden neuronaler Netze hat man jedoch die freie Möglichkeit, Input (X) und Output (Y) gemischt zu wählen. Ob Text zu Audio, Bild zu Text, tabellarische Werte zu Bildern, man kann alles kombinieren.“
Was heißt das genau?
„Das heißt, ich kann auf Bildern Objekte erkennen (Bild zu Text), denen ich Namen gebe, oder aus Stimmaufnahmen Personen heraushören (Audio zu Text). Natürlich muss alles erst so umgewandelt werden, dass der Computer es lesen kann, beispielsweise aus Buchstaben Zahlen machen. Danach kann es an das Training gehen.
Neuronale Netze werden für die Transformation von X zu Y gerne genutzt, da sie vollkommen flexibel Zusammenhänge abbilden können. Allerdings ist diese Vorgehensweise empirisch und es werden Daten über das Problem benötigt, an dem Sie das neuronale Netz „so formen können“, dass es den Zusammenhang zwischen X und Y, also beispielsweise Bild zu Text, Sprache zu Bild, und so weiter „lernen“ kann. Dies nennt man dann Training.“
KI ist in aller Munde, wo befindet sich denn bereits heute KI im Einsatz? Können Sie uns eine kurze Übersicht über aktuelle Einsatzgebiete künstlicher Intelligenz geben?
„Vor allem die Bildverarbeitung hat in den letzten Jahren stark von KI profitiert. Dabei ist allerdings zu beachten, dass viele Firmen fälschlicherweise behaupten, KI im Einsatz zu haben, dies aber nur aus Marketingzwecken tun. In diesem Bereich kann KI trainiert werden, Objekte auf Bildern zu erkennen, abzugrenzen und zu klassifizieren. Besonders zur Fehlererkennung, Bewertung und quantitativen Erfassung ist diese Methodik hervorragend geeignet. Ich habe nachstehend ein Beispiel für Sie.
Sie sehen hier den Einsatz von KI für die Qualitätssicherung an Bremsscheiben. Man sieht klar die Gussfehler am Rand (Grat) und im Material (Löcher). Die KI kann lernen, diese Fehler vollautomatisch zu erkennen und zu quantifizieren nach bspw. Größe oder Flächeninhalt.
Des Weiteren lassen sich Empfehlungssysteme trainieren, die beispielsweise für saisonabhängige Ware vorhersagt, welche Mengen nachgefragt werden. So lassen sich Preise automatisch an die Nachfrage anpassen.
Auch digitale Zwillinge lassen sich mit neuronalen Netzen im Handumdrehen erstellen und können später als Simulationswerkzeug oder zur „Predictive Maintenance“ dienen.“
Für wen eignet sich KI?
„Künstliche Intelligenz wird unser aller Leben zunehmend stark beeinflussen. Es sollte sich also jeder etwas damit auskennen, wie sie funktioniert und was Stärken, sowie Schwächen sind. KI eignet sich für jeden, der Daten über seine Prozesse sammelt und tiefere Einblicke nutzen will, um die eigenen Produkte und Prozesse zu optimieren.“
Welche Chancen und Gefahren verbergen sich Ihrer Einschätzung nach hinter KI-Lösungen?
„Gefahren liegen vor allem im „Bias“, das heißt, wenn die antrainierten Daten schon in sich nicht generalisiert sind.Beispielsweise, wenn Sie Katzen und Hunde auf Bildern erkennen möchten, aber nur zehn Katzenbilder, jedoch 1000 Hundebilder zur Verfügung haben, dann ist das Datenset stark unausgeglichen. Wie beim Lernen für Prüfungen können wir das am besten, was wir am meisten gelernt haben – in dem Fall „Hunde“ und was frischer in Erinnerung ist – ebenfalls Hunde. Denn bei gleich verteiltem Training kämen 100 Hundebilder auf jedes Katzenbild.Eine solch trainierte KI wäre kaum in der Lage, Katzen richtig zu erkennen. Würden wir es allerdings erwarten, weil wir dächten, unsere Datengrundlage sei OK, wären die „Vorhersagen“, die Sie tätigen, sehr schlecht.
Das bedeutet aber wiederum, dass die KI-Entwicklung im Unternehmen mit Experten des Unternehmens passieren muss, denn nur Sie kennen die Probleme genau. Das Einbeziehen externer Hilfe ist oft kostspielig und führt langfristig zu Abhängigkeiten, weshalb wir als AI-UI versuchen, den Unternehmen eine Software an die Hand zu geben, mit der Sie alles selbst entwickeln, verwalten und langfristig pflegen können. Damit ergeben sich vor allem Chancen im Bereich von Automatisierung und damit wiederum auch eine hohe Kostenersparnis.“
