Nachbericht AWS Innovate AI & ML Edition 2022 AWS-Innovate-Tag animiert zum Einsatz von KI und Machine Learning

Von Michael Matzer

Unter dem Motto „Umdenken möglich: Innovations-Erfahrungen“ präsentierte Amazon Web Services kürzlich auf der „AWS Innovate AI/ML Edition“, einer Veranstaltung für geschäftliche Anwender, eine Reihe von innovativen Projekten, die Deep Learning & Machine Learning, Supercomputing, Robotik und Analytik nutzen. Die Anwender, die sich auf der Konferenz vorstellten, wollen mithilfe von AWS-Diensten Neuerungen schnell vorantreiben, aktuelle Probleme lösen, das Wachstum ihres Unternehmens beschleunigen und – nomen est omen – Umdenken möglich machen.

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Das Logo der AWS Innovate AI/ML Edition
Das Logo der AWS Innovate AI/ML Edition
(Bild: AWS)

Philippe Battel, Head of Data & AI/Machine Learning EMEA bei AWS, sagte in seiner Eröffnungsrede, dass der IT-Markt 2020 laut IDC rund 50,1 Milliarden US-Dollar in AI/Machine Learning investiert habe. Dieser Betrag werde bis 2024 auf 110 Milliarden US-Dollar steigen, also um mehr als das Doppelte. KI/Machine Learning sei der einzige erfolgversprechende Weg, um der Datenexplosion durch Analytik und Automation Herr zu werden.

Die weltweite Datenmenge betrug laut Statista 2010 rund zwei Zettabyte, im Jahr 2020 rund 64 Zettabyte und werde bis 2025 auf gewaltige 181 Zettabyte ansteigen. Abhilfe sei also dringend nötig. Die Analysten der Gartner Group sagen voraus, dass bis Ende 2024 rund 75 Prozent aller Unternehmen ihre Pilotprojekte im Bereich AI/Machine Learning in den operativen Betrieb übernommen haben werden.

Die Bezeichnung „KI“ bzw. „AI“ diente dem Franzosen als Platzhalter für „Deep Learning“ (DL). Daten und Machine Learning dienen mehreren Zwecken. Die gesteigerte Effizienz des Geschäfts hat Priorität neben der intelligenteren und schnelleren Entscheidungsfindung. Vorhandenen Produkten, wie etwa Pkw, sollen neue Eigenschaften und Services hinzugefügt werden. Schließlich geht es auch um die Entwicklung neuer Produkte. So wurde etwa der Covid19-Impfstoff von Moderna in nur 42 Tagen entwickelt.

Machine Learning Operations (MLOps)

Battel stellte die drei grundlegenden Schritte vor, die notwendig sind, um erfolgreiches AI/Machine Learning zu betreiben, und führte jeweils Beispiele der erfolgreichen Umsetzung bei AWS-Kunden an, so etwa bei der Volkswagen-Gruppe. Die drei Schritte bestehen aus der Konsolidierung sämtlicher Datensilos, aus der Anwendung von Machine Learning Stack und DL-Frameworks, begleitet von der erforderlichen Rechenleistung, und schließlich die Industrialisierung des Machine Learning: Best Practices für MLOps, ML-Infrastruktur und ML-Chips (AWS Trainium & AWS Inferentia) sowie die Verwendung von ML-Tools wie etwa Amazon SageMaker.

Diese drei Projektphasen werden jeweils von fünf verschiedenen Personas oder Rollen in die Realität umgesetzt: Teams aus Entwicklern, Data Engineers, Data Scientists, Machine Learning Ops Engineers und schließlich Business Decision Makers. In allen fünf Segmenten herrsche großer Personalmangel. AWS biete mehrere Ausbildungsprogramme an, um solches Personal zu finden und auszubilden.

Eine 90 Minuten lange Session stellte zahlreiche Projekte vor, in denen die Technologien, die AWS in mehreren Sessions zuvor vorgestellt und erklärt hatte, zum Einsatz kommen.

Numerische Strömungsmechanik in der Formel 1

Die Formel 1 nutzt die numerische Strömungsmechanik, um ein neues F1-Autodesign zu entwickeln, das engere, aufregendere Rad-an-Rad-Rennen ermöglicht. Nach Angaben von Rob Smedley, Director of Data Systems bei F1, hätte dieser Prozess auf einem Standard-Laptop mehr als 470 Jahre gedauert. Das neue F1-Auto werde einen neuen Fahrstil ermöglichen. Tatiana Calderón, Alfa-Romeo-Racing-ORLEN-Testfahrerin und Botschafterin des Rennteams, erläuterte, was diese Änderungen für F1-Fahrer und Fans in der Zukunft bedeuten.

Die Vorbeugung gegen altersbedingte Krankheiten, die Steigerung der Nahrungsmittelproduktion und die Erhaltung der Tierwelt gehören nach wie vor zu den größten Herausforderungen, denen die Menschheit sich gegenübersieht. Dr. Jordan Nguyen, Biomedizinischer Ingenieur und Technologiefuturist, zeigte auf, wie Fortschritte in der Genomforschung, unterstützt durch Cloud, KI und Supercomputing, helfen können, beispielsweise „Superstaub-Reis“ unter Wüstenbedingungen anzubauen, den Amur-Tiger vor dem Aussterben zu schützen und altersbedingte Krankheiten wie Demenz, Alzheimer oder Parkinson auszurotten.

Das Woven-City-Projekt von Toyota ist eine auf besondere Weise entworfene Stadt der Zukunft, die am Fuße des Berges Fujiyama gebaut wird. Die Stadt, die Digital-Twin-Technologie nutzt, soll nach Angaben von Dr. James Kuffner, Repräsentativer Direktor und CEO der Woven Planet Holdings, modernste Mobilitäts- und Kommunikationstechnologie mit Grünflächen und nachhaltiger Infrastruktur verknüpfen.

Das Unternehmen Redwire Space nutzt 3D-Druck, Robotik, Deep- und Machine Learning, um Satelliten, Strukturen und Produkte herzustellen, die man in der Schwerelosigkeit des Weltraums nutzen kann. Andrew Rush, der President und COO von Redwire, erläuterte, wie diese Vision die Weltraumforschung vorantreibt und bessere Produkte für das Leben auf der Erde schafft.

Climate Pledge

Das Climate Pledge, das Amazon mitgegründet hat und über das seine Direktorin Sally Fouts referierte, ist eine Selbstverpflichtung, als Unternehmen bis 2040 CO2-frei zu sein, was dem Pariser Abkommen zehn Jahre voraus ist. Fouts erklärte, wie das Versprechen andere Unternehmen ermutigt, sich Amazon anzuschließen, um Klimaschutzmaßnahmen zu ergreifen und Ziele, Pläne und Programme zu beschleunigen, die die Dringlichkeit des Klimawandels fordere.

Nujoud Merancy, der Leiter des Planungsbüros für Erkundungsmissionen bei der NASA, gewährte Einblick in die technologischen Innovationen, die der NASA helfen, das erste langfristige Basislager auf dem Mond zu errichten und Astronauten zum Mars zu schicken.

Die Erde muss vor gefährlichen Objekten wie Meteoren oder Asteroiden aus dem Weltall geschützt werden, erläuterte Tom Soderstrom, der Cheftechnologe für den weltweiten Öffentlichen Sektor bei Amazon Web Services. Aber im Weltall bzw. auf der ISS wird offenbar auch zur Nachhaltigkeit geforscht und innovative Projekte vorangetrieben.

Das US-Unternehmen Affinidi nutzt Web 3.0, um übertragbare, selbstgeschaffene Identitätslösungen mit personenbezogenen Daten im Besitz des Einzelnen zu betreiben und so weltweit neue Geschäftsmodelle zu schaffen. Sein CEO Glenn Gore war bis vor wenigen Jahren selbst bei AWS als Chief Architect tätig.

„Unternehmen können sich durch KI und ML weiterentwickeln und Innovation vorantreiben“, resümiert Constantin Gonzalez, Principal Solutions Architect bei AWS. „Die auf der Veranstaltung vorgestellten Anwendungsfälle lassen erahnen, dass dem KI-Einsatz kaum noch Grenzen gesetzt sind. Vielen Unternehmen fehlten in der Vergangenheit noch das nötige Know-how und die Infrastruktur, doch mit Cloud Computing ist die Einstiegshürde heute deutlich niedriger. Mittlerweile können Entwickler je nach Bedarf sofort auf hochwertige KI-Werkzeuge zugreifen, um sich damit ihre eigene KI-Lösung zusammenzustellen und schlussendlich neue Möglichkeiten für ihr Unternehmen zu erschließen.“

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