Künstliche Intelligenz (KI) hat sich längst zu einem Wachstumsmotor entwickelt: Einer Studie der EU-Kommission nach wird ihr das größte wirtschaftliche Potenzial in den Bereichen Mobilität, Fertigung und smarte Gesundheit zugeschrieben. Wie KI einerseits in Industrieunternehmen erfolgreich etabliert und andererseits effizienter und nachhaltiger werden kann, ist Ziel des Forschungsprojekts "Streaming AI", das vom Forschungszentrum Pro2Future aus dem UAR Innovation Netzwerk geleitet wird. Zusammengearbeitet wird mit zwei JKU-Instituten: dem Institut für Pervasive Computing (Leiter Alois Ferscha) und dem Institut für Machine Learning von Sepp Hochreiter).
Herkömmliche KI-Systeme werden bisher mit großen Mengen an Trainingsdaten gefüttert und auf leistungsstarken Servern vortrainiert, bevor sie zum Einsatz kommen. Die Systeme brauchen große Datenmengen, viel Rechenleistung und Speicher und verursachen einen beachtlichen Anteil an CO2-Emissionen.
Zentraler Ansatzpunkt von "Streaming AI" ist, dass KI-Modelle künftig direkt auf Geräten und Maschinen im industriellen Alltag zum Einsatz kommen. (Beispiel: Auf dem Schweißroboter wird eine Kamera installiert, die Daten sammelt und verarbeitet.) So wird die KI im realen Betrieb trainiert.
"KI ist eine Technologie wie Strom oder Internet, sie soll Standard in den Unternehmen werden", sagt Hochreiter: Sie müsse auf sich ändernde Bedingungen reagieren, vom Wetter bis hin zum Kundenauftrag, auch daran werde gearbeitet. Dazu kommt laut Ferscha, dass nicht alle Rohdaten innerhalb der Netze weitergeleitet würden, sondern jene, die der konkreten Anwendung dienlich seien.
Pro2Future arbeitet mit 46 Industriepartnern zusammen, unter ihnen Fronius: Einer der Anwendungsfälle ist etwa eine selbstlernende und automatisierte Erkennung von Software-Fehlern an Wechselrichtern, die Fronius produziert und die Herzstück einer jeden PV-Anlage ist.
Wirtschaftslandesrat Markus Achleitner bezeichnete das Projekt als Innovations- und Wachstumsmotor und als einen wichtigen Beitrag zur wettbewerbsfähigen Produktion. Das Land Oberösterreich fördert das Projekt mit 750.000 Euro.