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KI und Deep Learning – bleibt der Mittelstand auf der Strecke?

KI Und Deep Learning – Bleibt Der Mittelstand Auf Der Strecke?

Künstliche Intelligenz und Deep Learning wird auch in Deutschland immer weiter etabliert. Doch das Auffinden der richtigen Talente, die Beschaffung und Überwachung der Daten für die Testläufe gestaltet sich vor allem im Mittelstand sehr schwierig. Ob es dort überhaupt praktikabel ist, verrät uns Dr. Christian Thurau.

Dr. Christian Thurau ist Mitgründer und CTO des Startups TwentyBN. Das junge Unternehmen entwickelt maßgeschneiderte Lösungen der künstlichen Intelligenz (KI) und des Deep Learning.

Thurau verfügt über 15 Jahre Erfahrung in der KI-Forschung und -Entwicklung, u. a. durch Tätigkeiten am Fraunhofer IAIS in Bonn, am Center for Machine Perception in Prag und als Gründer und CTO von Game Analytics.

Die Entstehung von TwentyBN

Herr Thurau, können Sie uns zunächst ein wenig über die Entstehung und die Idee hinter Ihrem Unternehmen TwentyBN erzählen?

Meine Mitgründer und ich sind langjährige Experten im Bereich des maschinellen Lernens, einem Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), und haben vor der Gründung von TwentyBN viele Jahre in der angewandten Forschung verbracht. Beim maschinellen Lernen entsteht KI aus der statistischen Analyse großer Datenmengen. Anstatt also einer Maschine genau zu erklären, was sie tun soll, versucht man Handlungsanweisungen und Regeln automatisch erlernen zu lassen. Gerade in den letzten Jahren gab es durch den Einsatz immer schnellerer Rechner und aufgrund der Verfügbarkeit immer größerer Datenmengen enorme Fortschritte auf diesem Gebiet.

Wir haben schon vor einigen Jahren erkannt, dass diese Entwicklung zu disruptiven Veränderungen beim Einsatz von KI in Unternehmen führen wird. Daher haben wir uns dazu entschlossen, TwentyBN zu gründen, um eines der wichtigsten Probleme im Bereich des Computersehens zu lösen. Unsere Vision ist es, Maschinen beizubringen, die Welt so wahrzunehmen wie ein Mensch. Dies ist eine Grundvoraussetzung für den Einsatz von Maschinen und Robotern jenseits von Fabrikhallen, in welchen man Industrieroboter natürlich schon seit vielen Jahren findet.

Das Feld des Computersehens hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht, gerade bei der einfachen Bilderkennung. Hier setzt unsere Technologie an. Wir entwickeln Algorithmen, die nicht nur Objekte in Einzelbildern erkennen, sondern auch kontextuelle Handlungen und komplexere Verhaltensmuster in Videosequenzen verstehen können.  Zusammen mit deutschen Industrieunternehmen setzen wir erste Prototypen unserer Technologie um, die ein robustes Szenenverständnis in komplexen und zweideutigen Umgebungen ermöglicht. Beispiele sind das korrekte Interpretieren von Straßenverkehrsszenen für selbstfahrende Autos oder das Erkennen von aggressivem Verhalten in Überwachungsvideos.

 

Vorreiter im Bereich Künstliche Intelligenz

Wird künstliche Intelligenz in Deutschland zu sehr vernachlässigt und welche Länder sind hierbei neben den USA Vorreiter?

Nordamerika hat aktuell klar die Führungsposition bei der künstlichen Intelligenz inne, sowohl in der Forschung als auch in kommerziellen Anwendungen. Interessanterweise haben aber auch chinesische Unternehmen in den vergangenen Jahren zunehmend Einfluss in der Branche gewonnen. Deutsche Unternehmen hinken bei dieser Entwicklung bisher hinterher. Für uns war es daher unerlässlich, ein weiteres Forschungslabor in Toronto – dem Geburtsort des Deep Learnings – zu eröffnen. Die Nähe zur nordamerikanischen universitären Forschung ist ein großer Standortvorteil für uns.

KI als Helfer für jede Branche?

KI wird bereits in zahlreichen Branchen wie Mode und Sprach- sowie Bilderkennung genutzt. Welche weiteren Branchen können davon profitieren?

Fotolia: 80990906KI bezeichnet grundsätzlich eine intelligentere Software oder Maschine, welche bestimmte Tätigkeiten oder Aufgaben automatisiert. Hiervon kann natürlich jedes Unternehmen profitieren, welches in irgendeiner Form Software einsetzt – was heutzutage hoffentlich auf jedes Unternehmen zutrifft.

Einer der interessantesten Aspekte der KI Entwicklung der letzten Jahre ist aber ihr Einsatzgebiet, welches sich immer mehr in die wirkliche Welt verlagert. Maschinen werden bald in der Lage sein, unsere Welt ähnlich wie ein Mensch wahrzunehmen und mit ihr zu interagieren. Nicht in allen Branchen wird der Einsatz dieser neuen Art von KI ähnlich disruptiv sein wie beispielsweise in der Automobilindustrie, wo man mit selbstfahrenden Autos ein komplett neues Produkt erhält, welches erst durch KI ermöglicht wird.

Jede Branche wird sich fragen müssen, welche neuen Produkte und Produktionsmöglichkeiten durch den Einsatz von KI entstehen. Keine Branche wird unverändert durch die KI Revolution gehen. Bis vor kurzem schienen bestimmte kognitive Leistungen wie Kreativität von einer Automatisierung ausgenommen. Seit einigen Monaten deutet sich jedoch an, dass es diese “magischen Grenzen” wohl doch nicht gibt. Es gibt neue Veröffentlichungen, in denen Forscher beispielsweise zeigen, dass neuronale Netze Jazz-Musik komponieren oder den Stil von berühmten Malern nachbilden können. Natürlich wird man nicht alle Probleme in den nächsten Jahren lösen können und es wird in vielen Gebieten wie der Robotik noch sehr lange dauern, bis man eine entsprechende KI realisiert. Beachtlich ist dabei aber die Geschwindigkeit der momentanen Entwicklung. Auch als Experte ist es hier manchmal schwer, den Überblick zu behalten.

Ist Deep Learning praktikabel für kleinere Unternehmen?

Können Sie uns auch ein paar Beispiele nennen, wie das sogenannte Deep Learning Unternehmen helfen kann? Sind solche Lösungen auch für kleinere Firmen praktikabel?

Beim Deep Learning handelt es sich um ein relativ neues und sehr erfolgreiches Teilgebiet des maschinellen Lernens. Durch die Kombination von künstlichen neuronalen Netzen, leistungsstarken Rechnern und üblicherweise sehr großen Datenmengen konnten in den letzten Jahren viele komplexe Probleme wie etwa Bilderkennung oder das maschinelle Übersetzen sehr erfolgreich angegangen werden. Es ist der wichtigste Durchbruch der KI der letzten Jahre und der Hauptgrund für die augenblicklich extrem hohen Erwartungen.

Der Einsatz von Deep Learning ist aber gerade für kleinere Firmen noch nicht praktikabel. Um von den neuen Möglichkeiten profitieren zu können, wird aktuell noch ein sehr tiefes Verständnis der Algorithmen und der Datenverarbeitung benötigt, welches sich oft nur in größeren Forschungsteams aufbauen lässt. Zwar gibt es bereits einige Software-Lösungen, welche einem Teile der Arbeit abnehmen, so richtig ausgereift für den Masseneinsatz sind diese jedoch noch nicht. Es ist jedoch zu erwarten, dass sich dies in den nächsten Jahren ändert und dass es sehr viele neuartige Produkte und Dienstleistungen am Markt geben wird, in denen Deep Learning in der einen oder anderen Form enthalten sein wird.

Anwendungsfelder_KI

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Marina Vogt

Bei Management Circle bin ich für die Digitalisierungs- und Immobilien-Themen sowie die Assistenz-Veranstaltungen zuständig. In den drei Blogs informiere ich Sie über neue Entwicklungen in diesen Bereichen. Vor meiner Tätigkeit bei Management Circle habe ich Germanistik in Frankfurt und Paderborn studiert. Ich freue mich über Fragen, Anregungen und einen
regen Wissensaustausch!

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