Cebit 2017

Künstliche Intelligenz wird greifbar

| Autor / Redakteur: Ariane Rüdiger / Nico Litzel

Auf der Cebit präsentierte IBM diesen fahrerlosen Bus, der via Internet mit einer Watson-Cloud vernetzt ist.
Auf der Cebit präsentierte IBM diesen fahrerlosen Bus, der via Internet mit einer Watson-Cloud vernetzt ist. (Bild: Rüdiger)

Auf der Cebit, die in diesem Jahr unter dem Motto „d!conomy“ stand, wurde zum ersten Mal sichtbar, wie sich intelligente Algorithmen praktisch in neuen Technologien, Produkten und Services niederschlagen.

Wissensbasierte, lernfähige Algorithmen stecken hinter vielen Produkten und Lösungen, die auf der Cebit in den unterschiedlichsten Stadien der Realisierung präsentiert wurden. Ein relativ prominentes Beispiel ist der fahrerlose Bus, den IBM zeigte. Das Motto heißt hier: personalisierter Nahverkehr mit dem „Bus to go“. Die Lösung wird mithilfe der Watson-Technologie realisiert und soll vorerst auf wenig komplizierten Strecken, beispielsweise einfachen Rundkursen mit wenigen Haltestellen oder Shuttleverbindungen, wie sie etwa für Flughäfen typisch sind, eingesetzt werden.

Einsteigende Fahrgäste unterhalten sich dabei über im Fahrzeug vorhandene Sprechstellen mit der Watson-Intelligenz in der Cloud. Diese optimiert nicht nur die Fahrtroute jedes einzelnen Busses entsprechend den Zielen der einzelnen Mitfahrer und hält jeweils da, wo sie aussteigen wollen, sondern soll in umfangreicheren Systemen mit mehreren fahrerlosen Bussen auch die Gefährte untereinander so koordinieren, dass der Gesamtverkehr optimiert wird.

Das fahrerlose Vehikel kann mithilfe der Watson-Intelligenz einfache Unterhaltungen mit den Mitfahrern führen, so lange diese langsam sprechen und deutlich artikulieren. Ob das auch noch funktioniert, wenn die Mitfahrer Akzent oder Dialekt sprechen oder schlicht nuscheln, ließ sich während der Veranstaltung allerdings nicht eruieren. Auch die Frage, was denn passiere, wenn zwei Fahrgäste mit entgegengesetzten Fahrzielen einsteigen, konnte vor Ort nicht genau geklärt werden. Allgemein hieß es vonseiten IBM, hinsichtlich solcher Feinheiten habe die Lösung noch Luft nach oben.

Intelligente Algorithmen von Fujitsu

Auch bei Fujitsu zeigte man intelligente Algorithmen, diesmal am Beispiel einer kombinierten Spracherkennungs- und Übersetzungslösung, die gesprochenen Text in Echtzeit in alle 19 verfügbaren Sprachen übersetzt und das Ergebnis auf einem Bildschirm als Text ausgibt. Damit sollen vor allem Gehörlose unterstützt werden. Zu den unterstützten Sprachen gehören neben Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch und Italienisch auch Varianten außerhalb der europäischen Sprachfamilien wie Japanisch. Die Vorführung der maschinellen Übersetzungskünste funktionierte auf der Cebit erstaunlich fehlerarm, was natürlich auch daran gelegen haben kann, dass das System den nötigen Wortschatz vorher „üben“ durfte.

SAP zeigt anhand der für den Flughafenbetreiber Fraport realisierten intelligenten Analyse der Passagierströme im Flughafen Frankfurt, wie sich anhand vorausschauender Analysen gleichzeitig Personalressourcen sinnvoll nutzen und Schlangenbildung verhindern lässt: Erkennt das System eine Tendenz zur Warteschlange, ermittelt es anhand lernfähiger Algorithmen, wie sich die Schlangenbildung ohne Eingriff und mit Eingriff gestalten würde. Dann schlägt sie vor, eventuell vorhandene Personalressourcen vorausschauend zu aktivieren – ob das Personal diesem Vorschlag folgt, muss es am Ende selbst entscheiden. Weil die Lösung sich auf das Erkennen von sich bewegenden Menschen statt auf das Registrieren von Details, beispielsweise Gesichtszügen, fokussiert ist, erzeugt sie lediglich Heatmaps des Gedränges und erlaubt nicht, einzelne Personen wiederzuerkennen. Damit ist sie mit dem deutschen Datenschutz konform.

Etwas weniger weit fortgeschritten in der Realisierung waren die Produkte einiger wissensbasierter Startups, die auf dem Bitkom-Stand ihr Können zeigten. Die Beispiele belegen, dass das im Vergleich zum amerikanischen recht strikte deutsche Datenschutzrecht nicht unbedingt hinderlich für neue Ideen und Start-ups ist.

Intelligente Algorithmen made in Germany

Inspirient beispielsweise möchte die Analyse von strukturierten Daten, wie sie etwa in Excel-Tabellen vorliegen, automatisieren. Gegründet wurde das Unternehmen, zu dem derzeit vier Mitarbeiter gehören, im Juni 2016. Die Gründer bringen einige Jahre Erfahrung von großen Beratungshäusern mit. „Uns fiel auf, wie viel Zeit Business-Analysten damit verbringen, Excel-Tabellen und ähnliches Material zu analysieren und aufzubereiten“, erklärt Grigori Gajdukow, Business Developer bei Inspirient. Man habe nun ein probabilistisches Expertensystem entwickelt, das diese mühselige Arbeit übernimmt und gleichzeitig erheblich beschleunigt. Branchenwissen sei dafür nicht immer nötig, vielmehr gebe es einige Regeln, nach denen sich jegliche Daten sinnvoll durchforsten ließen. So lohne es sich immer, auffällige Muster oder Ausreißer zu erkennen, die man leicht im Datenwust übersehen würde.

Für die Nutzung des Dienstes laden Anwender ihre Excel-Datei oder ihren Datenbankextrakt in den Cloud-Service von Inspirient und bekommen einige Minuten später automatisch eine Reihe von Charts geliefert, die das Material nach den oben beschriebenen Kriterien aufarbeiten. Dafür nutzt das Start-up derzeit die Strato-Cloud in Berlin. Die Software kann aber auch on Premise laufen. Die Analyse von zehn Megabyte Excel- oder 50 Megabyte CSV-Files kostet derzeit 95 Euro. „Unsere wichtigste Aufgabe ist jetzt, das Datenvolumen zu skalieren, dafür verhandeln wir mit einem Anbieter von Supercomputing-Rechenleistung“, sagt Gajdukow.

Mit Lösungen wie Watson von IBM könne man durchaus mithalten. Gajdukow: „Bei uns muss man anders als bei Watson nicht wissen, was man das System fragen will, es kommt von selbst auf bisher nicht erkennbare Muster.“ Außerdem sortiere die Lösung automatisch die auffälligsten Muster in der Relevanzliste nach oben.

Inspirient wurde im ersten Jahr seiner Existenz im Rahmen einer Gründerförderung vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert und gehört inzwischen zu den Venture-Engagements von Scheer. Schon 2018 will das Team profitabel sein. Bereits jetzt testen namhafte Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaften sowie ein Automobilzulieferer die Lösung.

Intelligente Bildverarbeitungslösung von Sensape

Das System von Sensape erfasst Personen im Blick der Kamera und analysiert sie auf bestimmte Merkmale, hier z. B. Gender. Anschließend werden die Bilder wieder gelöscht. Links im Hintergrund eine Rezept-Präsentation durch den Brand Ambassador.
Das System von Sensape erfasst Personen im Blick der Kamera und analysiert sie auf bestimmte Merkmale, hier z. B. Gender. Anschließend werden die Bilder wieder gelöscht. Links im Hintergrund eine Rezept-Präsentation durch den Brand Ambassador. (Bild: Rüdiger)

Gleich nebenan zeigte das Start-up Sensape eine intelligente Bildverarbeitungslösung, mit der man den Erfolg von Einzelhandelsläden und -produkten erhöhen möchte. Sie besteht aus mit leistungsfähigen Kameras und mit Bildschirmen versehenen Werbeaufstellern für Produkte oder Produktgruppen, sogenannte Brand Ambassadors. Dazu kommt eine mit einer leistungsfähigen Grafikkarte ausgerüstete Hardware und Software.

Das System wird im Shop aufgebaut. Die damit erhobenen Bilddaten wandern in die in der Cloud befindliche Managementlösung Sensecloud und werden dort intelligent verarbeitet. Die Bildverarbeitungsalgorithmen entsprechen den strengen Regeln des deutschen Datenschutzes. Die Bilddaten einzelner Personen werden jeweils nur eine dreißigstel Sekunde gespeichert und in dieser Zeit nach Merkmalen wie Geschlecht, Alter, emotionaler Reaktion auf die Darbietung analysiert und dann gelöscht, eine Wiedererkennung von Personen ist nicht möglich. Auch welche Produkte ein Kunde in der Hand oder im Einkaufskorb hat, erkennt die Lösung.

Die entstehenden Erkenntnisse kann der Brand Ambassador je nach der individuellen Anwendung verwenden, um die Produktpräsentation zielgruppenspezifisch zu optimieren. Das System kann also etwa bevorzugt solche Zielgruppen mit einem bestimmten Angebot konfrontieren, die auf das Produkt bisher besonders positiv reagierten . Als Werbung für ein neues Food-Produkt könnte das Gerät vermutlich kochbegeisterten Kunden passende Rezeptvorschläge vorführen oder es könnte Kunden mit entsprechenden Produkten im Einkaufskorb darauf hinweisen, dass das beworbene Produkt gut dazu passt. Laut Informationsmaterial kann die Lösung den Absatzerfolg eines beworbenen Produkts verneunfachen und ist erheblich erfolgreicher als Anzeigenwerbung. Außerdem erzeugt sie bei der Kundschaft angeblich keine adversen Reaktionen.

Sensape wurde unter anderem von der Europäischen Union gefördert und möchte schon im kommenden Jahr profitabel sein. Mit einer großen Handelskette wird derzeit über eine Implementierung verhandelt.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 44591339 / Künstliche Intelligenz)