Motivation
Die Entwicklung von Modellen basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie ist komplex. Das hemmt Innovationen und könnte den breiten Einsatz von KI in der Industrie insgesamt gefährden. In der Industrie werden oft Speziallösungen benötigt, die z.B. Sensordaten mit einem spezifischen Rauschverhalten verarbeiten. Oftmals reichen die Qualität und Menge der vorhandenen Sensordaten nicht aus, um ein Modell von Grund auf zu trainieren. Gleichzeitig stehen unterschiedliche Hardwareressourcen für die KI zur Verfügung. Existierende KI-Modelle können daher oft nicht direkt eingesetzt werden und es wird für jeden Einsatzzweck und jede Produktvariante eine neue KI entwickelt und trainiert.
Ziele und Vorgehen
Das zentrale Ziel des TransfAIr Projekts ist es, diesen Aufwand mit Hilfe von Techniken der generativen KI zu reduzieren und die Wiederverwendbarkeit von KI-Lösungen in der Industrie zu erhöhen. Das Projekt ist in einen wissenschaftlichen Teil und in einen Erprobungsteil strukturiert. Im wissenschaftlichen Teil sollen branchenunabhängig nutzbare freie Werkzeuge für die Transferierung von KI entwickelt und der Industrie zur Verfügung gestellt werden. Im Erprobungsteil werden KI-Lösungen und Trainingsdaten von verschiedenen Industriepartnern verwendet. Damit sollen z.B. der resultierende Zeitaufwand für den Transfer von Modellen in der Praxis evaluiert, aber auch die Qualität der automatisch erzeugten Modelle mit handoptimierten Modellen verglichen werden. Hierzu wurden beispielhaft Industriepartner aus der Wasserwirtschaft, aus der Messtechnik und aus der Verbindungstechnik ausgewählt.
Innovationen und Perspektiven
Durch die Ergebnisse des Vorhabens sollen Unternehmen in die Lage versetzt werden, eine einmal entwickelte KI schneller, zuverlässiger und kosteneffizienter in neue Systeme und Produkte zu übertragen. Gleichzeitig soll es so auch kleineren Unternehmen und solchen, die bisher keine eigene Expertise im Training von KI-Modellen haben, ermöglicht werden, in ihre Produkte KI zu integrieren.