HPI AI Servicecenter Service für Industrie, öffentliche Hand und Start-ups

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Viele Industrieunternehmen, die öffentliche Hand und Start-ups wollen zwar Künstliche Intelligenz (KI; Artificial Intelligence, AI) nutzen, wissen aber nicht genau, wie. Ihnen hilft das KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg (KISZ-BB) des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) für Digitales Engineering in Potsdam.

Die Bundesregierung möchte, dass die Wirtschaft, aber auch die öffentliche Hand, mehr KI einsetzen. Deshalb wurde vor zwei Jahren eine Ausschreibung für KI-Servicecenters gestartet. Entsprechende Einrichtungen entstehen oder sind schon entstanden in Aachen, Kassel, Göttingen und Dortmund. Und jetzt für den Bereich Berlin-Brandenburg am Potsdamer HPI. Sie sollen interessierten Firmen, insbesondere dem Mittelstand, aber auch öffentlichen Einrichtungen helfen, wenn sie in KI einsteigen möchten.

Das Team des KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg (KISZ-BB) am Hasso-Plattner-Institut (HPI) in Potsdam umfasst derzeit 17 Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen. Das Projekt läuft zunächst bis Ende 2025.Die eigene IT-Infrastruktur ist bestellt. Sie soll bis Ende des Jahres eintreffen und installiert werden. Mit dieser Infrastruktur steht den Nutzern und Nutzerinnen des KISZ-BB eine Experimentierumgebung zur Verfügung, in der verschiedene KI-Ansätze auf unterschiedlicher Hardware erprobt und evaluiert werden können.

Praxisorientierte Herangehensweise

„Es geht bei uns eher um praktische Fragen“, erklärt Prof. Karl, akademischer Leiter des KISZ-BB am HPI. Beispielsweise um den Aufbau ganz konkreter KI-Prozessketten für einen bestimmten Zweck. Außerdem sind praxisorientierte Workshops geplant. Beispielhaftes Thema: Wie fasst man mithilfe einer KI das Protokoll eines Meetings zu einem Text zusammen, der alles Wichtige enthält, aber nicht mehr? „Das lässt sich durchaus an einem Nachmittag bewältigen“, sagt Karl.

Zur Weiterbildung sind Onlinekurse vorgesehen. Außerdem möchte das Servicecenter gezielt Firmen zu KI-Projekten beraten. Dank der Förderung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) sind die Angebote des KISZ-BB bis zum Ende der Projektlaufzeit kostenlos.

Die Bundesregierung, repräsentiert durch Dr. Daniela Brönstrup, Staatssekretärin beim Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, meinte, hier handele es sich um einen „Meilenstein beim Aufbau eines deutschen KI-Ökosystems“. Und damit um einen wichtigen Baustein für „ökonomische Wachstumsperspektiven in Deutschland.“

Viele Komponenten für KI-Erfolg nötig

Erstens der AI Act der Europäischen Union, der natürlich auch die Bundesregierung derzeit beschäftige, meinte sie, es handele sich um ein gutes und innovationsfreundliches Framework für KI in Europa. Reguliert würde bewusst nicht die Entwicklung, sondern nur die Anwendung von Modellen. Dabei verwende man einen risikobasierten Ansatz: Je mehr Risiko, desto strenger die Regulierung.

Zweitens gelte es, Talente zu gewinnen und im Lande zu halten. Hier sehe es nicht schlecht aus: In der OECD steht Deutschland bei der Attraktion für KI-Experten auf Platz vier. Bei AI Research sei man sogar führend. Es hake aber bei der Überführung in Produkte.

Dafür sei ein Programm geplant, zu dem sie allerdings noch nichts Näheres sagen konnte. Außerdem mehr Schulbildung und die Integration von Digitalisierungsthemen beispielsweise in die Lehrpläne von Berufsschulen.

Gezielte KMU-Förderung

Drittens müssten kleine und mittlere Unternehmen gezielt unterstützt werden, schließlich trügen sie die deutsche Wirtschaft. Dafür gebe es die verteilten Kompetenzzentren Mittelstand. Sie helfen KMUs aller Art, die Digitalisierung anzugehen oder auszuweiten.

Auch die EU plant laut Brönstrup eine neue Initiative. Sie soll kleinen Unternehmen gezielt besseren Zugriff auf große Rechenkapazitäten eröffnen. Die braucht man etwa für Big Data oder das Training von Modellen.

Der vierte Baustein seien die AI Service Center wie sie am HPI in Potsdam entstehen. „Individuelle Beratung, wie sie die Zentren bieten können, ist gerade für kleinere Unternehmen sehr wichtig“, betonte Brönstrup.

Helmholtz-Zentren: Konzept und Umsetzung von KI-Projekten

Auch an Helmholtz-Einrichtungen in Deutschland wird die KI-Umsetzung aktiv gefördert. Über die Aktivitäten von Helmholtz AI berichtete in Potsdam Dr. Peter Steinbach, Head of Helmholtz AI Consulting Team am Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf.

Helmholtz AI gibt es an sechs Zentren in ganz Deutschland: Hamburg, Köln, München, Jülich, Karlsruhe und Dresden. Derzeit besteht das Netzwerk aus 78 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern. Helmholtz AI befasst sich beispielsweise mit Themen aus Energiewirtschaft und Energiegewinnung, mit medizinischen Gesundheitsdaten oder unterstützt biologische Untersuchungen, Simulationen und Experimente der physikalischen Grundlagenforschung zu essentiellen Eigenschaften von Materie und Kosmos. Helmholtz AI befasst sich weiter mit Daten aus der Erd- und Umweltbeobachtung sowie mit Aufgaben im Bereich Engineering für Luft- und Raumfahrt.

Consulting-Projekte bei Helmholtz AI haben zwei Phasen: Eine zweiwöchige Exploration lotet aus, ob die vorgebrachten Ideen machbar sind. Darauf folgt die Realisierungsphase, die bis zu sechs Monate dauert. Dabei wird das Projekt gemeinsam mit dem wissenschaftlichen Auftraggeber implementiert und anschließend übergeben. Ziel ist immer ein Transfer akademischen Wissens aus der KI-Forschung in die wissenschaftliche Praxis. Auch Veröffentlichungen können erscheinen.

Nyonic: Modellfabrik für individuelle GAI

Dass es durchaus vielversprechende KI-Gründungen in Deutschland gibt, bewies ein im Anschluss an die Ankündigung des HPI vorgestelltes KI-Start-up: Nyonic, gegründet von Dr. Feiyu Xu, jetzt Chief Innovation Officer.

Xu arbeitete bis dahin als KI-Chefin für SAP. Jetzt möchte sie insbesondere Industrieunternehmen helfen, Generative AI (GAI) so zu individualisieren, dass sie tatsächlich Nutzen für das jeweilige Unternehmen bringt.

Denn mit GAI vollziehe sich ein Generationensprung der KI-Technologien, so Xu. „Sie können nicht nur klassifizieren, sondern es zeigt sich unter Umständen plötzlich die Emergenz neuer Fähigkeiten. Man weiß also am Anfang gar nicht genau, was sie können.“

Individuelle Basismodelle gefragt

Gleichzeitig betonte Xu, dass eine allgemeine generative KI nicht ausreiche, um eine spezifische Firma mit der nötigen analytischen Kraft zu versorgen. Man brauche Basismodelle für unterschiedliche Industrien wie etwa Gaming, produzierende Industrie oder andere.

Das Schreiben sinnvoller Prompts sei bei der Individualisierung eines generativen LLM (Large Language Model) überhaut nur der erste Schritt. Vielmehr sei es meist nötig, eigene Daten in die Modelle einzubetten und sie eine Feinanpassung des Modells mit eigenen Daten durchlaufen zu lassen.

Beim letztgenannten Schritt entstehe am Ende ein firmenspezifisches Basismodell, das die Prioritäten und geschäftlichen Eigenheiten des jeweiligen Geschäftsmodells widerspiegele. Nur so ließen sich Aufgaben wie das intelligente Produktdesign oder die Lieferkettenüberwachung lösen.

Sorgfältig ausgewählte Lernmaterialien fürs Modell

Dafür baut Nyonic in seiner Foundation Model Factory individuelle industriespezifische Modelle. Sie lernen beispielsweise nicht staubsaugerartig alles, was sie im Internet finden können. Vielmehr werden sie gezielt mit fachspezifischen, hochwertigen und abgesicherten Inhalten – Fachbücher, Fachzeitschriften, Fachwörterbücher und anderes mehr – gefüttert.

Einmal erstellte Modelle unterliegen einer permanenten Anpassung, denn auch die geschäftliche Realität ändert sich ständig. Zudem werden alle gültigen Industrie- und Branchenstandards berücksichtigt.

Xu will nicht verraten, wie genau die Kunden mit ihrem Unternehmen abrechnen. Sie bemerkte allerdings, dass das Geschäftsmodell der großen LLM-Betreiber, für Embedding und Finetuning gemessen an der eingebrachten Datenmenge zu kassieren, für ihre Kunden schnell ziemlich teuer werde. Einer Sache ist sie sich allerdings sehr sicher: Nachfrage sei mehr als genug vorhanden.

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