Liebe Leserinnen und Leser,

der IKKI-Newsletter im Mai 2023 berichtet von der Women in Data Science Konferenz und neuen Nachrichten zum Thema Regularisierung und Risiken von KI.

Außerdem stellt sich Prof. Dr. Gerald Pirkl vor, der als Professor für Eingebettete Intelligenz berufen ist und Hr. Dr. Johann Neidl gibt einen spannenden Einblick in die Anwendung Künstlicher Intelligenz beim innovativen, oberpfälzer Hersteller von Landtechnik für den Ackerbau, der Firma HORSCH.

Bevor es losgeht hier noch einmal ein wichtiger Veranstaltungshinweis: Das nächste EMI Forum findet am Mittwoch, 21. Juni ab 17:30 Uhr im Audimax (Siemens Innovatorium, Fakultät MB/UT) statt, mit dem Thema ChatGPT & Co – Funktionsweisen, Möglichkeiten, Grenzen und Konsequenzen generativer Sprachmodelle für Bildung und Arbeitswelt.

Viel Spaß beim Lesen!

Nachstehend finden Sie einen Auszug aus dem Interview mit Herr Prof. Dr. Gerald Pirkl. Das ganze Interview finden Sie auf unserer IKKI-Website.

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

Ich habe an der Uni Passau Informatik studiert, und habe meine Diplomarbeit im Bereich Echtzeitdatenverarbeitung in Sensornetzwerken geschrieben. Mustererkennung war hier ein wichtiger Bestandteil, um Einflüsse der Umgebung zu klassifizieren und zu entfernen, der mich später dann als Wissenschaftlicher Mitarbeiter an den Lehrstuhl für Eingebettete Systeme geführt hat. Dort habe ich im Bereich Gestenerkennung gearbeitet, wie also KI auf personenbezogene Echtzeitdaten angewendet werden kann um dadurch Hilfestellung für Personen zu geben. 2012 bin ich dann ans DFKI in Kaiserslautern gewechselt und habe dort an der TU Kaiserslautern im Bereich Lokalisierung promoviert. Arbeiten in der dortigen Smart Factory führten zu einer Effizienzsteigerung in der Produktion.

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

Ich forsche im Bereich Sensorik, tragbaren Sensorsystemen, Lokalisierung und Effizienzsteigerung im Arbeitsumfeld. Auch Lokalisierung im Innenraum finde ich ein sehr spannendes Thema.

Wie hat KI diese Forschungsgebiete beeinflusst und welche Rolle spielt sie?

Neben den üblichen Verfahren der Signalverarbeitung (z.B. Kalman Filterung, Particle Filter) verwende ich z.B. Regressionsalgorithmen um Parameter für physikalisch mathematische Modell zu bestimmen. Außerdem nutze ich KI Algorithmen, um die Genauigkeit von Sensordaten zu erhöhen und um Einflüsse der Umgebung aus den Sensordaten zu entfernen.

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Im Folgenden finden Sie einen Auszug aus dem Interview mit Herrn Dr. Johann Neidl von HORSCH. Das ganze Interview finden Sie auf unserer IKKI-Website.

Wer ist HORSCH und was hat das mit Digitalisierung zu tun?

HORSCH ist ein familiengeführtes Unternehmen mit aktuell ca. 3k Mitarbeitern. Wir sind Hersteller von landwirtschaftlichen Maschinen und haben zurzeit vier product units – Bodenbearbeitung, Sätechnik, Einzelkorntechnik und Pflanzenschutz. Hinsichtlich Fertigung und Vertrieb operieren wir global.

Bei dem Thema Digitalisierung verfolgen wir primär zwei Richtungen.

1. Manuelle, wiederkehrende Prozesse zu digitalisieren/automatisieren, unter Einsatz von modernen Technologien.
2. Unsere Produkte mit digitalen Lösungen auszustatten, um einen maximalen Mehrwert für unsere Kunden zu generieren.

Die ersten Schritte im Bereich KI haben wir über die Bearbeitung von use-cases im Zuge des „KI Transfer Plus“ Programmes gemacht. Sukzessive haben wir dann Struktur und Knowhow aufgebaut, um das Thema Digitalisierung, und hier insb. die Verifizierung und Anwendung von neuen Technologien wie KI, voranzutreiben.

Wo wird KI im Unternehmen eingesetzt?

Wie erwähnt wollen wir manuelle, wiederkehrende Tätigkeiten so gut es geht digitalisieren/automatisieren. Hierbei prüfen wir genau, ob ein Einsatz von KI sinnvoll ist und einen Mehrwert bringt. [...]
Ein Themenbereich ist die Automatisierung der Anlage und Pflege von Stammdaten, wie z.B. das Anlegen von Schätzpreisen, oder die Definition von Zolltarifnummern. [...]
Ein weiterer use-case war die Entwicklung einer Dispo-KI. Ziel war hier, die Erhöhung des Automatisierungsgrades bei der Abwicklung der Teiledisposition zu realisieren und somit Freiräume für die Einkäufer zu schaffen, um sich mit wertschöpfenderen Tätigkeiten zu beschäftigen, als kontinuierlich Tag ein Tag aus ähnliche Dispotätigkeiten durchzuführen.

Über unser Horsch Connect - IoT Projekt sammeln wir maschinenrelevanten Daten, auf Basis derer wir zukünftig Themen wie predictive maintenance, Ersatzteilprognosen, Ferndiagnose etc. abwickeln wollen. [...]

Welchen Mehrwert bietet die KI für den Anwender?

Wie schon angesprochen, ist es unser Ziel, unter Einsatz von neuen Methoden und Ansätzen, Effizienzsteigerungen zu realisieren. Dies ist bei der Anwendung von KI-Lösungen im großen Maße gegeben, um Prozesse zu eliminieren oder zu teilautomatisieren. Hierbei kommt es immer auf den jeweiligen use-case an.

Des Weiteren wollen wir unsere Kunden mit produktspezifischen und ackerbaulichen Informationen versorgen, die ihn bei seiner Entscheidungsfindung behilflich sind, um besser und schneller zu werden. Hierbei setzen wir ebenso KI-gestützte Lösungen ei

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Auch dieses Jahr fand in Regensburg eine Women in Data Science Konferenz mit einem vollen Programm statt. Das Ziel dieser Konferenzreihe ist es, spannende Arbeiten von Frauen im Bereich Data Science aufzuzeigen. Dafür gab es sowohl Vorträge von Speakerinnen, als auch eine Poster-Session, bei der die OTH-AW durch Katharina Lutter und Karoline Patricia Cannon gleich doppelt vertreten war. Frau Lutter stellte ihre Arbeit im Automotive-Team vor, bei der es darum ging, einen Datensatz zur Vorhersage des Stromverbrauchs von E-Autos zu erstellen. Frau Cannon stellte die Ergebnisse ihrer Masterarbeit vor, in der sie den Einsatz von Ontologien für Hypothekenversicherer untersucht hat.

Die Vorträge reichten thematisch von empirischen Studien bis hin zu Tipps für das schnelle Deployment von Machine Learning Prototypen.
Den Anfang machte Frau Clara Cullmann-Petroll von der e:fs TechHub GmbH, die präsentierte, wie das Unternehmen Methoden der Kausalen Inferenz verwendet, um Notfall-Bremssysteme besser zu machen.
Anschließend stellte Frau Dr. Lavinia Israel von ams OSRAM vor, wie Bayes’sche Optimierung verwendet werden kann, um die besten Prozessparameter für eine Fertigungsmaschine zu finden. Sie hatte auch ein beeindruckendes Beispiel aus der Praxis dabei: Durch diese Optimierung konnte das Unternehmen die Sprühverteilung von Phosphor-Schichten auf LEDs um 50 % beschleunigen und gleichzeitig die Verschwendung um 50 % reduzieren.
Frau Merce Noyan zeigte in einem Praxis-orientierten Vortrag, wie man mittels der Bibliothek Gradio mit nur sehr wenig Code Web-Interfaces für die Anbindung von Machine-Learning Modellen programmieren kann.
Frau Prof. Sonja Haug von der OTH Regensburg regte mit ihrem Vortrag zu Potenzialen und Hürden für den Einsatz von Telepräsenz-Robotern und Teletherapie eine ausführliche Diskussion an. Zentral dabei waren Fragen nach mangelnder Digitalisierung und Akzeptanz, hinderlichen Regularien und dem „Digital Divide”: Denn einerseits steigt der Grad der Digitalisierung in der Bevölkerung, andererseits haben 6 % der 16 bis 74-jährigen noch nie das Internet verwendet. Es gibt hierbei eine starke Korrelation zum Alter und Gesundheitszustand.

Nach der Mittagspause und Poster-Session ging Frau Dr. Mojdeh Golagah von Infineon auf robuste und vertrauenswürdige KI ein. Dabei ging es auch um die Inhalte des AI Act der EU, in dem unter anderem technische Robustheit, Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit vorgeschrieben werden.
Der nachfolgende Vortrag von Frau Dr. Olga Mordvinova von der incontext.technology GmbH gab einen Überblick über den Einsatz von KI in Unternehmen. Hier besteht weiter großes Potenzial: Nur 6 % der Unternehmen nützten produktiv KI, besonders KMUs haben Probleme dabei. Die dazugehörigen Herausforderungen sind vielfältig: von fehlender Expertise, über nicht vorhandene Infrastruktur bis hin zu den hohen Kosten, denn eine Universallösung gibt es für KI fast nie.
Den Abschluss machte Frau Anumpa Raj von Microsoft, die die Azure OpenAI Services vorstellte. Damit können Unternehmen state-of-the-art KI Modelle mit passender Compliance nutzen. Sie ging auf die verschiedenen Modelle und deren Einsatzzwecke ein, nannte einige Best Practices und schließlich ergab sich selbstverständlich auch noch eine Diskussion zu ChatGPT.
 

Die Regulierung von KI ist schon seit einiger Zeit eines der wichtigsten Themen in Debatten rund um KI und Digitalisierung. Dies zeigt sich beispielsweise im AI Act der EU – „the first law on AI by a major regulator anywhere”.

Die USA könnten da bald nachziehen. Denn kürzlich sprach Sam Altman, der CEO des Unternehmens OpenAI, das unter anderem ChatGPT entwickelte, vor dem US Congress zu genau diesem Thema. Dabei forderte er, was Unternehmer meist eher verhindern wollen: mehr Regularien. Er ging darauf ein, dass die Potenziale der KI die Risiken zwar deutlich überwiegen, die Sicherheit solcher Systeme aber unbedingt gewährleistet werden muss, beispielsweise durch vorgeschriebene Tests. Ein weiterer Punkt, der an die europäische DSGVO anknüpft, ist seine Forderung nach Datensouveränität der Nutzer. Wenn ein Nutzer nicht möchte, dass seine Daten zum Trainieren einer KI verwendet werden, sollte er die Möglichkeit haben, das zu verhindern.

Geoffrey Hinton, der gemeinsam mit Yoshua Bengio und Yann LeCun den Turing Award für Forschung an KI erhielt, konnte seine Bedenken zu den Risiken der KI wohl nicht so äußern, wie er wollte. Zumindest gibt er das als Grund an, weswegen er seinen Job bei Google kündigte. Der „Godfather of AI” Hinton sieht große Probleme hinsichtlich zweier Bereiche: Einerseits, könne man nicht verhindern, dass böswillige Aktoren die Systeme für ihre Zwecke nutzen, beispielsweise um täuschend echte Falschinformationen zu verbreiten. Andererseits, könnten die Systeme selbst zur Gefahr werden, da sie häufig unerwartete und unerwünschte Verhaltensweisen aus den Daten lernen.

Dass sein Ko-Laureat Yoshua Bengio Bedenken über die zukünftige Entwicklung der KI hat, zeigt sich darin, dass dieser den Aufruf zum Forschungs-Moratorium unterschrieb, wie wir bereits in einem vorherigen Newsletter berichtet haben.
Das Turing-Trio vervollständigt Yann LeCun, der sich auf Twitter zu dem Thema äußerte (s. Screenshot).

Vielen Dank für’s Lesen!