Fit for Big Data and Articifial Intelligence
Innovation meets Industrie
Big Data Analytics & Artificial Intelligence Research Center – was sich anhört wie eine im Silicon Valley ansässige Tech-Company befindet sich in Wahrheit in Graz an der FH Joanneum und beschreibt ein anwendungsorientiertes Forschungs- und Innovationszentrum.
Ziel des Zentrums ist, der lokalen Wirtschaft einen niederschwelligen Einstieg in die Thematiken von Big Data und künstlicher Intelligenz zu ermöglichen, innovativen Ideen zu fördern, einschlägige Forschung zu betreiben sowie ihre Erfahrungen im Projekt in die praxisnahe Lehre einfließen zu lassen.
Wie sieht die Umsetzung dieser Ziele in der Praxis aus? Hierfür verfolgt Fit4BA einen Learning-by-Doing Ansatz. Durch die Umsetzung von konkreten Pilotprojekten wird das Erlernen neuer Tools ermöglicht. Hier wird ein besonderes Augenmerk auf den Innovationsfaktor gelegt, denn die Projekte sollen für das Zentrum sowie für die Branche neuartige Erkenntnisse liefern und das bereits vorhandene Know-how erweitern. Ergänzt werden die Pilotprojekte mit Industrieprojekten, was letztlich zur Folge hat, dass sich das Forschungszentrum ganz ohne öffentliche Fördermittel trägt.
Traktoren meets künstliche Intelligenz
Ein beispielhaftes Projekt hierfür ist Landwirt.com. Auf dieser Plattform haben kommerzielle sowie private Anbieter*innen die Möglichkeit, landwirtschaftliche Maschinen zu verkaufen und kaufen. Der dahinterstehende Gedanke ist, Prozesse wie jenen des Inserierens effizienter zu gestalten. Umgesetzt schaut es so aus, dass beim Hochladen eines Fotos, zum Beispiel eines Traktors, ein künstliches neuronales Netz diesen Artikel erkennt. In weiterer Folge füllt die Datenbank automatisiert Daten wie Marke und Typ aus. Bei diesem Prozess kommen sogenannte CNNs – Convolutional Neural Network sowie Transfer Learning zum Einsatz. CNNs stellen hierbei eine bestimmte Art von neuronalen Netzen dar, welche die Bilderkennung durch Erkennen von benachbarten Pixeln beschleunigt. Transfer Learning unterstützt diesen Ablauf, indem es die Nutzung eines vortrainierten Netzes als Ausgangsbasis ermöglicht, welches auf die Bilddatenbank der Plattform angepasst ist. Diese innovative Entwicklung macht es möglich, für Traktorenmodelle akkurate Erkennungsraten zu erzielen, bei denen die Unterschiede nur sehr fein und auch für Expert*innen schwer zu unterscheiden sind. Als „willhaben.at“ für die Landwirtschaft Österreichs hat die Plattform bereits über 300.000 registriere Nutzer*innen.
Forschung meets Realität
Derartige Projekte zeigen, wie Ergebnisse aus der Forschung zu Big Data und künstlicher Intelligenz von der wissenschaftlichen Welt hinaus zur realen Anwendung transferiert und praktisch angewendet werden können. Mit diesem Ansatz konnte bereits ein facheinschlägiges Know-how in diversen Unternehmensbrachen gesammelt werden. Weiters entscheidend für den Erfolg des Projektes ist die enge Vernetzung zwischen Wirtschaft und Wissenschaft.
„Unsere Erfahrung sagt, dass KMU* oft Schwierigkeiten haben, in diese Digitalisierungsthemen einzudringen. Oft fehlen die Leute dafür", so Wilhelm Zugaj, der Projektleiter.
Um Abhilfe zu schaffen, spannt sich das Big Data Analytics & Artificial Intelligence Research Center über 12 Institute quer durch die FH Joanneum. Wissenschaftliches Personal des Departments für Angewandte Informatik ist ebenso involviert wie Partner*innen aus Wissenschaft und Industrie. Die erworbenen Kompetenzen und Ergebnisse aus den Pilotprojekten werden zudem an andere Forschende weiterkommuniziert, sodass hier ein rückgekoppelter Forschungsregelkreis zwischen Wissenschaft und Wirtschaft entsteht.
Durch all diese Maßnahmen nimmt das Big Data Analytics & Artificial Intelligence Research Center die Position eines anerkannten Zentrums für angewandte Forschung und Innovation im Bereich Big Data Analytics und künstlicher Intelligenz ein.
Erwin Zinser, Co- Projektleiter, fasst dies in folgenden Worten zusammen: "Ich glaube, man muss heutzutage in der Welt, in der wir leben, KI und Big Data ins Kalkül nehmen und offen sein dafür. Das ist der Spirit dieses Projekts".
*KMU: Kleine und mittelständische Unternehmen