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Forum Künstliche Intelligenz (2)

Nur was für die Großen?

30. August 2019, 09:38 Uhr   |  Iris Stroh


Fortsetzung des Artikels von Teil 2 .

KI in die Breite bringen

Graovac_Dusan19 Infineon
© Markt&Technik

Dr. Dusan Graovac: »Ich glaube, dass Startups viel agiler sind, sie greifen neue Ideen gerne auf und versuchen etwas daraus zu machen. Der deutsche Mittelstand ist etwas zu träge und unsicher, in welche Richtung er gehen möchte.«

Das ändert aber nichts daran, dass es alles andere als einfach ist, KI in die Breite zu bringen. Munz: »Da sehe ich auch ein großes Problem, und zwar aufgrund der Erfahrungen mit Industrie 4.0. Wir haben heute nach vielen Jahren, nachdem der Begriff Industrie 4.0 eingeführt wurde, noch nicht den Mittelstand erreicht. Ein paar große Unternehmen nutzen es, aber wofür es eigentlich gedacht war, um den deutschen Mittelstand konkurrenzfähiger zu machen, davon sind wir noch ganz weit weg.« Dieser Punkt bringt Munz zu einem weiteren Kritikpunkt: Industrie 4.0 ist noch nicht einmal im Mittelstand angekommen und jetzt soll bereits das nächste Thema, sprich ML, etabliert werden – das ist nicht zu schaffen. Munz glaubt auch nicht, dass KI vom Mittelstand schneller aufgegriffen wird, nur weil man anhand der großen Player wie Kuka, Audi oder Infineon zeigen kann, was mit ML möglich ist. Munz: »Zeigen ist das eine, aber den Mittelständler auch dazu zu motivieren, dass er KI wirklich nutzt, ist das andere.« Themen wie Industrie 4.0, Blockchain, KI so aufzubereiten, dass der Mittelständler es nutzen und damit Geld verdienen kann, sei bislang noch nicht erfolgt.

Unterstützung für den Mittelstand?

Nvidia bietet zum Beispiel für Startups Programme an, die durchaus erfolgreich sind. »Mit Inception unterstützen wir diese Unternehmen über alle Branchen hinweg im Bereich von ML«, erklärt Angerer. Graovac wiederum verweist auf Applied AI, ein Konsortium mit 26 Unternehmen, geführt von UnternehmerTUM. »Dort wurden sehr gute Prozesse entwickelt, wie man zu einer AI-relevanten Strategie kommen kann. Das bietet sich auch für unsere Mittelständler an.« Und auch Melz ist überzeugt: »Ich würde der These widersprechen, dass es nicht genügend Angebote gibt, mit denen sich findige Mittelständler befähigen können.«
Aus Krügers Sicht helfen auch die ZIM-Programme (Zentrales Innovationsprogramm, die vom Bund finanziell gefördert werden). »Wenn man den Mittelständlern dann noch Wissenschaftler und Startups zur Seite stellt, mit denen sie Produkte wirtschaftlich entwickeln können, dann funktioniert das hervorragend. Aber von solchen Initiativen brauchen wir viel mehr.«

Denn Krüger hat die Erfahrung gemacht, dass viele Unternehmen mit dem Thema KI einfach überfordert sind. Da nutzen auch die Angebote der großen Player wie Microsoft, IBM oder Amazon nichts. »Viele Unternehmen wissen nämlich gar nicht, welche Methoden sie anwenden sollen.« Deshalb habe sie schon Gespräche mit großen Systemhausverbünden initiiert, denn: »Diese Unternehmen beraten den Mittelständler und wissen, was sie brauchen und wie sie arbeiten. Dementsprechend können sie dann auch überlegen, welche Hardware oder welches Startup dazu passt«, so Krüger.

Ganz Europa hat ein Problem

Selbst wenn Unternehmen und Institutionen auf KI zurückgreifen und diese Methodik nutzen, können sie dennoch zum Verlierer werden. In diesem Zusammenhang verweist Angerer auf ein Beispiel: Wissenschaftler aus München hatten mithilfe von Maschinenlernen einen Durchbruch im Drug-Screening-Verfahren erreicht. Kurze Zeit später hat eine Gruppe aus USA einen ähnlichen Durchbruch publiziert. Diese amerikanische Gruppe setzt sich aus Mitarbeitern von Facebook und Universitätsforschern zusammen. Angerer: »Jetzt müssten die deutschen Forscher sehr schnell die größeren Modelle mit mehr Daten trainieren. Sie haben aber nur einen kleinen Rechner am Lehrstuhl, den sie sich sogar noch teilen müssen. Auf der anderen Seite haben wir Facebook, da kann man sich ausrechnen, wer hier das Rennen macht.« Und Angerer ist überzeugt, dass das nicht nur ein Problem dieses Lehrstuhls ist, sondern mehr oder minder in ganz Europa, denn: »Hier gibt es kein Facebook, kein Google, es gibt keine einzige Firma, die über genügend Rechenkapazität verfügt.«

Das liegt laut Krüger unter anderem an den finanziellen Mitteln, die zur Verfügung stehen. »Warum stecken USA und China so viel mehr Geld in die Entwicklungen? Das hat auch etwas mit militärischen Interessen zu tun, und wir haben hier in Europa eine etwas andere Haltung zu diesem Thema.« Melz wiederum glaubt, dass es in Europa und Deutschland daran hapere, dass Maschinenlernen kein strategisches Thema sei. »Im Vergleich zu USA und China, die das Thema als strategisch wichtig ansehen, sind die Investitionen viel zu gering«, so Melz weiter.

Munz beurteilt die unterschiedliche Herangehensweise mit den unterschiedlichen Stärken in den verschiedenen Regionen: »Die Stärken von Deutschland sind der Maschinenbau und der Automobilbau, also Produktionstechnik. Die USA haben ihre Stärke im Business- und Consumer-Bereich, sprich Facebook, Google, etc. Hier geht es um ganz viele Menschen und Daten. KI passt schlecht in die industrielle Fertigung, denn dort gibt es keine Use-Cases wie den Go-Weltmeister zu schlagen oder die richtige Werbung anzuzeigen. Das ist der Grund, warum die Amerikaner so einen großen Erfolg mit KI haben und die Deutschen so wenig, und da wird sich auch nichts daran ändern, weil es nicht in unsere Industrie passt.«

Giese_Dr.Ulrich19 Renesas
© Markt&Technik

Dr. Ulrich Giese, Renesas Electronics Europe: »Der Hype um KI zeigt sich auch daran, dass derzeit jeder Politiker mindestens drei Mal pro Tag das Wort in den Mund nehmen muss.«

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1. Nur was für die Großen?
2. Roboter über die Cloud verbinden
3. KI in die Breite bringen
4. "Zivilen Anforderungen stehen bei uns im Mittelpunkt..."

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