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Tech-Podcast: KI-Modelle sind Geschäftsmodelle
Ohne die Forschungen von Prof. Dr. Hochreiter gäbe es heute keine Sprachassistenten. Er gilt als einer der Väter des LSTM-Algorithmus und wurde 2021 mit dem IEEE CIS Neural Networks Pioneer Award 2021 ausgezeichnet. Heute lehrt er an der JKU Linz. LSTM-Netze zählen zur führenden Methode für Sprachverarbeitung und Textanalyse und werden heute milliardenfach in Smartphones, PCs, Autos aber auch in der Industrie eingesetzt. Mit Bosch Rexroth spricht er über die Rolle von KI-Modellen, Few Shot Learning und Optimierungen in der Fabrik.
Ein Interview mit Prof. Dr. Sepp Hochreiter, JKU Linz
Muss die Industrie bei der Künstlichen Intelligenz neu denken?
Hochreiter: Teil teils, wenn Google und Facebook auch zur Industrie zählen, dann sicher nicht, aber unsere Maschinen- und Anlagenbauer müssen neu denken, denn Künstliche Intelligenz (KI) hat eine sehr hohe Dynamik, ist schnell integrierbar, verändert sich aber auch schneller. Die Industrie muss umdenken. In Amsterdam da haben Qualcomm, Bosch und Microsoft AI Labs und dort können die Mitarbeitende publizieren, zusammen Projekte starten, miteinander reden. Das jahrelange Entwickeln und dann Jahre später mit einer Lösung rauskommen funktioniert bei KI nicht mehr. Die Menschen müssen vielmehr zusammen Ideen entwickeln und reinschauen bei anderen Unternehmen wie die Technologie nutzen.
Hört sich vor allem nach Soft Skills an?
Hochreiter (lacht): Ich habe natürlich ein bisschen was unterschlagen. Wenn wir über Deep Learning sprechen, dann brauchen die Firmen neue Hardware, GPU-Instanzen. Aber das haben viele Firmen nicht, weil die teuer sind und nicht so leicht mal eben aufzusetzen sind. Das bedeutet: Mal eben KI-Ideen zu testen ist nicht so einfach.
In einem Interview las ich ihr Plädoyer für eine gemeinsame GPU-Nutzung in Gewerbegebieten…
Hochreiter: Ja, wir die Unternehmen müssen gemeinsam in GPU-Cluster investieren. Wir müssen Testmöglichkeiten schaffen. Wenn die Firmen feststellen: Das funktioniert prima, dann investieren sie. Wir brauchen Spielplätze für die Unternehmen.
Deep Learning gut und schön, aber in der Industrie können auch mathematische Modelle noch viel leisten.
Hochreiter: Wir müssen testen, was besser funktioniert. Deep Learning wird aber weiter stark zunehmen und in die Anwendungen kommen. Aber ja, wir müssen immer schauen, was wirklich Sinn.
Woran arbeiten Sie gerade?
Hochreiter: Ein Thema ist Few Shot Learning, dass wir mit dem Unternehmen Anyline vorantreiben. Die KI hat in der Vergangenheit schon viel gelernt und kann jetzt beispielsweise auch auf verschmierten Bildern die richtigen Zahlen erkennen. Oder wenn die Lichtverhältnisse schlecht sind, erkennt das System immer noch die Buchstaben. Wir übertragen gelerntes Wissen auf neue Aufgabe.
Das heißt, es gibt ein Grundmodell?
Hochreiter: Wir nennen es ein Basismodell. Dank dieses Modells kann sich der Anwender schnell auf neue Kunden einstellen und muss nicht wieder 1000 neue Beispiele trainieren, sondern ihm reichen vielleicht nur zwei Bilder.
Das könnte man auf Fertigungs- oder Verpackungsstraßen übertragen?
Hochreiter: Genau das wollen wir machen. In den Produktionsstraßen sind viele Sensoren verbaut. Viele Produkte, Prozesse sind ähnlich. Wir haben nur leichte Änderungen. Alles was schon einmal gesehen oder gemessen wurde, können wir nutzen und dann die Rädchen für eine Optimierung neu stellen.
Modelle sind also die Zukunft?
Hochreiter: Ja, das Wissen steckt in ihnen. Und wir passen sie an neue Kunden, neue Produkte oder Marketingstrategien an.
Wer baut die Modelle – der Pumpenhersteller?
Hochreiter: Wir haben ein Projekt in der Pharmaindustrie gehabt. Da sitzt ein Broker in der Mitte, der die Modelle baut und verwaltet. Der kann aber mächtig werden und es entstehen Abhängigkeiten. Es muss also jemand in der Mitte sitzen, dem man vertraut.
Das kennen wir in der Industrie zu genüge: OPC Foundation, Nutzerorganisationen und viele mehr. Sehen Sie in den Modellen ein Geschäftsmodell für Automatisierungsunternehmen?
Hochreiter: Ja, ein Geschäftsmodell für Basic-Anwendungen gibt es schon bspw. Objekte erkennen: Pyramiden, Gläser, Bäume, Teddybären oder Bälle. Das wird schon gemacht. Aber es geht noch spezieller. Ich kann mir Werkzeugtools vorstellen, Modelle für Prozessabläufe. Am Ende muss die Aufgabe, ich habe gelernt ein Glas zu greifen auch fähig sein, eine Bratpfanne zu greifen. Oder die KI muss sich merken, dass vor einiger Zeit an dieser Stelle immer eine Warteschlange ist.
Wie Prof. Dr. Sepp Hochreiter das mit Industrieunternehmen umsetzt, welche Rolle Hopfield Netze spielen und was ein Brautkleid mit KI in der Industrie zu tun, verrät er im Podcast Industrie neu gedacht von Bosch Rexroth. Hier gelangen Sie zur Folge.
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Ansprechperson: Susanne Noll
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