Liebe Leserinnen und Leser,

der IKKI-Newsletter im April 2023 berichtet vom GirlsDay an der OTH-AW, und greift internationale Nachrichten rund um den AI Index Report von Stanford, die Kosten von ChatGPT und die Zusammenarbeit von Microsoft und Siemens zur Automatisierung der Industrie mit Hilfe von generativer KI auf.

Außerdem stellt sich Prof. Dr. Tatyana Ivanovska vor, die als Professorin für Künstliche Visuelle Intelligenz berufen ist.

Save the date: Das nächste EMI Forum findet am Mittwoch, 21. Juni ab 17:30 Uhr im Audimax (Siemens Innovatorium, Fakultät MB/UT) statt und wird sich rund um das Thema ChatGPT drehen. Weitere Informationen dazu finden Sie demnächst sowohl im kommenden Newsletter als auch auf der OTH-AW Homepage.

Viel Spaß beim Lesen!

Am 27.04 fand der diesjährige Girls’ Day statt. Am Girls'Day lernen Mädchen Berufe oder Studienfächer kennen, in denen der Frauenanteil unter 40 Prozent liegt, z. B. in den Bereichen IT, Handwerk, Naturwissenschaften und Technik. Oder sie begegnen weiblichen Vorbildern in Führungspositionen aus Wirtschaft und Politik.

Auch die OTH Amberg-Weiden nimmt an dieser Veranstaltung Teil und organisiert für die Schülerinnen Workshops. Die Fakultät EMI lud dieses Jahr zu drei Workshops ein: Spieleprogrammierung mit Microcontrollern, 3D Druck und generative Künstliche Intelligenz. Mit mehr als 30 Anmeldungen waren diese ein voller Erfolg.

In dem KI-Workshop konnten die Schülerinnen die Stable Diffusion Modelle ausprobieren. Dazu gibt es inzwischen eine Web-GUI, die es erlaubt, die Modelle ohne Programmierung zu trainieren und damit Bilder zu generieren. 
Um die Leistungsfähigkeit dieser Modelle eindrücklich unter Beweis zu stellen, wurden zunächst einige Porträtfotos der Teilnehmerinnen geschossen, mit denen anschließend ein Modell auf den vorhandenen GPU-Ressourcen trainiert wurde. So konnten die Schülerinnen Bilder von sich selbst in unterschiedlichsten Stilen erzeugen und am Ende mit nach Hause nehmen.
Während die Modelle trainiert wurden, lernten die Teilnehmerinnen im theoretischen Teil der Veranstaltung die Mechanismen hinter generativer KI und speziell Stable Diffusion kennen.

Nachstehend finden Sie einen Auszug aus dem Interview mit Frau Prof. Dr. Tatyana Ivanovska. Das ganze Interview finden Sie auf unserer IKKI-Website.

Wie sieht ihr Werdegang aus und wie kamen Sie dazu, mit KI zu arbeiten?

Schon beim Bachelor- und Masterstudium (Angewandte Mathematik und Informatik, Karazin Universität, Kharkov, Ukraine) war ich von KI-Algorithmen fasziniert. Ich habe mit den
klassischen Methoden der symbolischen KI angefangen, und es war schon wirklich interessant. In meinem Promotionsstudium (Jacobs University Bremen, Deutschland) habe ich vor allem mit visuellen Daten gearbeitet, und noch die weiteren Methoden der KI gelernt, die ich für die automatisierte Analyse von biomedizinischen Aufnahmen angewendet habe.

Neben der Lehre sind Sie auch forschend tätig. Auf welche(s) Forschungsgebiete sind Sie spezialisiert?

Medizinische Bildanalyse, automatisierte Segmentierung von MR und CT-Bilddaten.

Wie schätzen Sie die Berufschancen von Studierenden in unseren KI-Studiengängen ein?

Ich schätze die Berufschancen als sehr gut ein. Man hat die Möglichkeit entweder in die Industrie oder in die Forschung zu gehen.

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Die Stanford University hat einen umfassenden Bericht zum Status von KI veröffentlicht. Dafür erhoben und analysierten sie Daten aus unterschiedlichsten Bereichen wie Forschung, Wirtschaft, Bildung aber auch der öffentlichen Meinung zu KI.

Die Kernaussagen des Berichtes sind, dass die Industrie die universitäre Forschung bei der Erstellung von Modellen für Maschinelles Lernen überholt, weil sie über mehr Ressourcen verfügt.
Generell werden die KI-Systeme zwar immer besser, aber das Tempo der Verbesserungen nimmt ab, und es wurden neue umfassende Benchmarks veröffentlicht.
Die KI-Entwicklung hat sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf die Umwelt und KI-Modelle haben dazu beigetragen, den wissenschaftlichen Fortschritt zu beschleunigen.

Allerdings haben die Vorfälle von ethischem Missbrauch von KI seit 2012 rapide zugenommen. Dennoch gibt es in fast allen amerikanischen Industriezweigen eine wachsende Nachfrage nach Arbeitskräften mit KI-bezogenen Fähigkeiten.
Der Anteil der Unternehmen, die KI einsetzen, hat sich seit 2022 bei 50-60 % eingependelt, aber die Unternehmen, die KI eingesetzt haben, verzeichnen weiterhin Kostensenkungen und Umsatzsteigerungen. Und das Interesse der politischen Entscheidungsträger an KI nimmt zu: Die Zahl der Gesetzesentwürfe, in denen "Künstliche Intelligenz" vorkommt, ist von 1 im Jahr 2016 auf 37 im Jahr 2022 gestiegen.

Einer der Erfolgsfaktoren von ChatGPT ist sicherlich der einfache, kostenfreie Zugang. Aber Kosten entstehen natürlich trotzdem.

So fallen Berichten zufolge bei OpenAI täglich 700.000 € Kosten Betriebskosten alleine für ChatGPT an. Es bleibt abzuwarten, ob sich an der Preisstruktur für ChatGPT etwas ändern wird.
Weiterhin gratis wird dahingegen wohl das ganz neue HuggingChat bleiben. Dabei handelt es sich um die Open-Source-Antwort (Link zum Code) von HuggingFace auf ChatGPT.

Es lohnt sich auf jeden Fall, auch diese Alternative einmal auszuprobieren – auch wenn es auf den ersten Blick doch etwas schlechter zu funktionieren scheint. Besonders wirkt es so, als würde HuggingChat weniger zuverlässig auf die Prompts reagieren und stattdessen wie „normale” Sprachmodelle öfter einfach passenden Text erzeugen, ohne die Aufgabe (z.B. „Fasse den folgenden Text zusammen”) zu erledigen.
Ansonsten gibt es die typische Limitation der Aktualität der Trainingsdaten. Diese gehen bis September 2021, alle Fragen zu Geschehnissen danach können also nur halluziniert sein.
Dadurch, dass HuggingChat open-source ist, wird sich das System jedoch vermutlich schnell weiterentwickeln. Es lohnt sich also, dran zu bleiben.

Neben der Serverstruktur gibt es bei solchen Systemen noch einen weiteren Kostenpunkt: die Daten. Bisher griffen sich große Modell-Erzeuger die Textdaten einfach aus dem Internet ab. Doch manche Websites möchten dabei nicht länger zuschauen und die Verwendung „ihrer” Daten in Rechnung stellen. Dazu zählt unter anderem StackOverflow, die wohl bekannteste und beliebteste Seite für Programmierhilfen. Deren 50 Millionen Programmierfragen und -antworten sind sicherlich eine wichtige Basis für den Einsatz von Chatbots als Programmierpartner. StackOverflows Plan ist Teil einer umfassenderen generativen KI-Strategie und folgt auf einen ähnlichen Schritt von Reddit.

Siemens und Microsoft arbeiten zusammen, um die Effizienz und Innovation über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zu verbessern, indem sie die kollaborative Kraft der generativen KI nutzen. Die Unternehmen integrieren die Product Lifecycle Management (PLM)-Software „Teamcenter” von Siemens mit Microsofts Kollaborationsplattform Teams, den Sprachmodellen von Azure OpenAI Service und anderen Azure-KI-Funktionen, um Arbeitsabläufe zu vereinfachen, Silos zu überwinden und eine integrative Teamarbeit zu fördern, um kundenzentrierte Innovationen zu beschleunigen.

Die neue Teamcenter-App von Siemens für Microsoft Teams nutzt KI, um die Produktivität und Innovation über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zu steigern. Auf der Hannover Messe zeigten die Unternehmen, wie generative KI die Automatisierung und den Betrieb von Fabriken durch KI-gestützte Softwareentwicklung, Problemberichte und visuelle Qualitätskontrolle verbessern kann. Die Teamcenter-App für Microsoft Teams ermöglicht es Designern, Service- und Produktionsmitarbeitern, Feedbackschleifen zu teilen und über mobile Geräte zusammenzuarbeiten.
Darüber hinaus arbeiten Siemens und Microsoft zusammen, um Entwicklern bei der Erstellung von Code für industrielle Computersteuerungen wie speicherprogrammierbare Steuerungen zu helfen, indem sie diesen durch Eingaben in natürlicher Sprache generieren. Die KI-Funktionen können auch Wartungsteams helfen, Fehler zu erkennen und schnell Schritt-für-Schritt-Lösungen zu generieren.

Vielen Dank für’s Lesen!