Dr. Joseph Reger, Fujitsu

Videoblog: „Der KI mangelt es vor allem an gut ausgebildeten Experten“

Er ist multilingual, „Cheftechniker“ bei Fujitsu und sehr unterhaltsam. Die Rede ist von Dr. Joseph Reger, mit dem ich das folgende Interview während des Fujitsu Forum 2018 führen durfte. Zentrales Thema war die Künstliche Intelligenz.

KI ist für viele Unternehmen noch eher unwichtig

Eine von Fujitsu in Auftrag gegebene Studie zum Thema Künstliche Intelligenz zeigt recht schonungslos auf, woran es hierzulande in Sachen KI mangelt: Strategisch wichtig scheint sie (noch) nicht zu sein, und eine richtige KI-Strategie haben auch nur wenige Unternehmen.

Das hat einen recht einfachen Grund: Der Mangel an gut ausgebildeten KI-Experten, die für Projekte und Anwendungen zwingend erforderlich wären. Zwar wird aktuell eine Menge getan, um diesen Missstand zu verbessern, was allerdings noch einiges an Zeit in Anspruch nehmen wird. Im Widerspruch dazu steht, dass die KI möglichst bald in Firmen Einzug halten sollte, um brachliegendes Potential zu aktivieren und bestmöglich nutzen zu können.

Fujitsu leistet seinen KI-Beitrag auf ganz unterschiedlichen Ebenen

Fujitsu hat die Zeichen der Zeit erkannt und investiert auf ganz unterschiedlichen Ebenen in die Künstliche Intelligenz. Dazu gehören auch interne Fortbildungen und der Wissensaufbau rund um das Thema KI. Hierfür hat das Unternehmen ein Programm ins Leben gerufen, dass sich „Fujitsu Distinguished Engineers“  nennt.

Darin sind die besten Ingenieure und Entwickler von Fujitsu vereint mit dem Ziel, ihr Wissen rund um Machine Learning, Deep Learning, etc. fundiert auszubilden, damit sie möglichst schnell Fujitsu-Kunden bei der Realisierung von KI-Projekten unterstützen können. Daneben sollen diese KI-Experten an Schulen und Unis Schüler und Studenten für die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz begeistern.

Fujitsu Labs entwickeln intelligente Deep-Learning-Technik mithilfe transitiver Methoden

Die Fujitsu-Labore in Japan und Europa beschäftigen sich schon eine ganze Weile mit dem Bereich „Transitives Lernen“. Hierbei geht es im Wesentlichen um die Wiederverwendbarkeit von bereits gelernten Inhalten. Herausgekommen ist dabei ein System, das sich für die unterschiedlichsten KI-Projekte nutzen lässt, selbst wenn diese auf den ersten Blick nichts miteinander zu tun haben.

Der Vorteil dieser Methode liegt auf der Hand: Die Trainingsphase für ein neues Machine-Learning-Modell ist relativ kurz, und die hierfür benötigten Daten umfassen deutlich weniger Datensätze als bei herkömmlichen Methoden. Dieser ganz neue Ansatz der Fujitsu-Labore soll vor allem in der Predictive Maintenance eingesetzt werden, also für das frühzeitige Erkennen von potentiellen Maschinenfehlern oder Materialschwächen, was speziell in der fertigenden Industrie wichtig ist.

Das vollständige Interview mit Dr. Joseph Reger