Mittwoch 17. Juli 2024
KW 29


Weitere Angebote

Sociale Medien

Kontakt

"Streaming AI": Neues Projekt aus Oberösterreich soll Künstliche Intelligenz ressourcenschonender machen

Tips Logo Karin Seyringer, 18.03.2024 19:09

OÖ/LINZ. Mit dem neuen Projekt „Streaming AI“ forscht das Kompetenzzentrum Pro²Future unter anderem daran, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie effizienter und ressourcenschonender zu machen.

Das Projekt "Streaming AI" wurde am Montag in Linz vorgestellt, v.l.: Christian Wassermayr (Fronius International GmbH), Univ.-Prof. Sepp Hochreiter, Landesrat Markus Achleitner, Univ.-Prof. Alois Ferscher, auch Scientific Director Pro²Future (Foto: Land OÖ/Margot Haag)
Das Projekt "Streaming AI" wurde am Montag in Linz vorgestellt, v.l.: Christian Wassermayr (Fronius International GmbH), Univ.-Prof. Sepp Hochreiter, Landesrat Markus Achleitner, Univ.-Prof. Alois Ferscher, auch Scientific Director Pro²Future (Foto: Land OÖ/Margot Haag)

„Die Frage ist: Wie wollen wir KI einsetzen“, so Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner (ÖVP) am Montag vor Presse. „Nützen und schützen“, beides sei nötig.

Das neue Forschungsprojekt „Streaming AI“ hat zum Ziel, das große Potenzial von KI in der Industrie mit nachhaltigen und effizienten Prozessen auszuschöpfen. „Wir wollen mit KI Effizienzen steigern, die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen, einen Innovations- und Wachstumsmotor zur Verfügung haben, den wir bespielen können“, so Achleitner. „Streaming AI ist Mittel zum Zweck dazu“.

Forschungszentrum Pro²-Future

Geleitet wird das Projekt vom Forschungszentrum Pro²-Future. Das Zentrum konzentriert sich seit der Gründung im Jahr 2017 auf die Entwicklung zukunftsfähiger Produkte und Produktionssysteme. Aktuell 46 Industriepartner sind mit an Bord. Bei „Streaming AI“ wird mit zwei Instituten der JKU Linz zusammengearbeitet: dem Institut für Pervasive Computing unter der Leitung von Univ.- Prof. Alois Ferscha und mit dem Institut für Machine Learning von Univ.-Prof. Sepp Hochreiter. Finanziert wird das Projekt vom Land OÖ mit 750.000 Euro, aus dem Topf für KI-Forschung des Forschungs- und Wissenschaftsressorts.

KI benötigt „Kraftwerke“ im Hintergrund

Herkömmliche KI-Systeme werden bisher mit großen Mengen an Trainingsdaten „gefüttert“ und auf leistungsstarken Servern vortrainiert, bevor sie in der Praxis zum Einsatz kommen. So sind die Systeme auf große Datenmengen angewiesen, benötigen viel Rechenleistung und Speicher und verursachen so auch einen beachtlichen Anteil an CO²-Emissionen.

„Heute sehen wir ressourcen-aggressive KI, wo es im Hintergrund Kraftwerke braucht, um die Energie dafür zu liefern“, so Alois Ferscha, auch Wissenschaftlicher Direktor von Pro²Future.

KI direkt auf Geräten

Mit „Streaming AI“ würden Themen angesprochen, die die Industrie brauche: Mit dem Projekt sollen KI-Modelle künftig direkt auf Geräten und Systemen im industriellen Alltag zum Einsatz kommen. In den Geräten eingebettet wird die KI im realen Betrieb trainiert. Die KI lernt „on the job“.

„Anstatt einer zentralen Supercomputer bzw. Superdatenzentrums-KI untersuchen wir eine in alle Produkte und Produktionssysteme eingebettete KI. Anstatt einer an extrem großen Datenmenge lernenden KI forschen wir an Lernmethoden für vernetzte, föderierte Individualintelligenzen. Anstatt einer Koste-es-an-Energie-was-es-wolle-KI arbeiten wir an energieeffizienter grüner KI“, ist Ferscha überzeugt. Denn, wie auch Sepp Hochreiter ergänzt: „Es ist völliger Blödsinn, riesige Datenmengen hin- und herzuschieben. Besser ist es, nur die Daten zu haben, die es tatsächlich braucht.“

Fronius forscht mit

Als Partner aus der Industrie mit dabei ist unter anderem die Fronius International GmbH mit Sitz in Thalheim bei Wels. Dort wird das neue Forschungsprojekt mit zwei Use Cases unterstützt, erläutert Christian Wassermayr, Leiter R&D Solar Energy bei Fronius.

Die Use Cases umfassen die Qualitätsbewertung von Schweißverbindungen beim automatisierten Lichtbogenschweißen, auf Basis der beim Schweißprozess generierten Daten. Dazu soll ein System entwickelt werden, das fehlerbehaftete Verbindungen mithilfe einer Daten-Analyse automatisiert erkennt.

Der zweite Use Case betrifft die automatische Software-Fehlererkennung am Wechselrichter, dem Herzstück jeder Photovoltaik-Anlage. Wurde beispielsweise nach einem Software-Update eine Fehlfunktion erkannt, soll dies vom Gerät gelernt und das Wissen anderen Wechselrichtern zur Verfügung gestellt werden.

Wichtig ist es Wassermayr auch zu betonen, dass KI zumindest bei Fronius keine Arbeitsplätze vernichte, sondern viele geschaffen habe.


Kommentare sind nur für eingeloggte User verfügbar.

Jetzt anmelden