Deep-Learning für jedermann
Das Unternehmen Brainalyzed aus Bad Bramstedt hat eine Plattform für künstliche Schwarmintelligenz entwickelt.
Viele Unternehmen haben ein Grundinteresse, sich mit neuen Technologien wie Künstlicher Intelligenz zu befassen, doch sie haben Vorbehalte vor der vermeintlichen Komplexität und einem damit verbundenen Zeitaufwand. Neben der umfassenden KI-Begleitung durch ein Netzwerk wie dem KI-Transfer-Hub SH existieren bereits innovative KI-Lösungen, die sich unkompliziert implementieren lassen – zum Beispiel mithilfe der Brainaliyzed Finance GmbH aus Bad Bramstedt.
„Wir bauen KI-Systeme, mit denen unsere Kunden schnell aus Daten und einer Datenidee Modelle generieren können“, fasst CEO und Mitgründer Gunter Fischer zusammen, „sie benötigen dafür kein Hintergrundwissen im Bereich des maschinellen Lernens.“
Gunter Fischer und sein Mitgründer, CTO Thomas Kopetsch, kommen als Ingenieure ursprünglich aus der Windkraft-Branche. Dort haben sie selbstlernende Controller für Turbinen entwickelt, wodurch sich die einzelnen Maschinen mithilfe neuronaler Netze an ihre Umgebung anpassen und im Kontext des Gesamtwindparks optimieren konnten.
Mit der Idee haben sich Fischer und Kopetsch vor drei Jahren selbstständig gemacht und das Start-up Brainalyzed gegründet. Von der Windkraft haben sie den Schwerpunkt auf die Finanzwirtschaft verlagert. „Von unserer Grundidee ist das Konzept der künstlichen Schwarmintelligenz in die Technik geflossen.“ Mit Brainalyzed Insight haben sie die weltweit erste Plattform für künstliche Schwarmintelligenz für jedermann zugänglich gemacht.
Zur Veranschaulichung zieht Gunter Fischer ein Beispiel aus der Natur heran: „Ameisen sind sehr erfolgreich, weil sie als Kollektiv agieren und einen arbeitsteiligen Prozess haben. So ähnlich ist es auch bei unserer Technologie. Kurz gesagt: Wenn wir mehrere Informationsobjekte, sogenannte Entitäten, haben, dann wird nicht ein Modell für alle Entitäten gebaut, sondern wir clustern die verschiedenen Objekte in ähnliche und bauen Einzelmodelle, die zu einem Schwarm zusammengefasst werden. Durch diese technologische Gemeinschaft sind wir flexibler und erfolgreicher.“
Das Team von Brainalyzed hat die Programme selbst geschrieben. „Wir sind von der betriebswirtschaftlichen Sicht an das Problem herangegangen: Es gibt immer mehr Daten und den Bedarf, diese Daten auszuwerten. Aber es gibt besonders in kleinen und mittleren Unternehmen wenig Know-how dafür. Sie müssen ihre Datenanalyse möglichst einfach durchführen können, ohne vorher Informatik oder Data Science studiert zu haben.“
Gute Ideen erhalten vielfach nicht die Chance, umgesetzt zu werden. „An diesem Punkt setzen wir an. Wir wollen den Skalierungseffekt heben, sodass jeder, der es möchte, diese Datenanalyse-Modelle erstellen kann. Dadurch steigt nicht nur die Produktivität, sondern auch die Akzeptanz für den Mehrwert von Maschinellem Lernen allgemein im Unternehmen. Zudem wird KI-Know-how durch die ganze Organisation getragen."
Die Plattform ist breit aufgestellt und kann viele Anwendungsfälle abdecken – von der Optimierung von Windkraftanlagen, über die Anomalie Detektion für Telekommunikationsanbieter bis zum Asset Management und der Berechnung von Kundenabwanderungsraten (Customer Churn) für Finanzdienstleister.
„Viele KMU sind grundsätzlich an der Nutzung von KI-Technologien interessiert“, ergänzt Gunter Fischer, „sie haben allergings speziell zu Beginn der Wertschöpfungskette viele Fragen zu lösen: Wo sind überhaupt meine Daten, sind diese reproduzierbar, habe ich Zugriff darauf, wie ist die Qualität? Dabei können Netzwerke wie der KI-Transfer-Hub SH zum Beispiel mit Ideation Workshops, Förderbegleitung und Machbarkeitsstudien unterstützen. Wenn die Unternehmen diesen Punkt überwunden haben, gibt es meist viele Anwendungsfälle, die man mit ihnen diskutieren kann.“
Liegen die Daten erst einmal vor, ist der nächste Schritt laut Gunter Fischer einfach. Man brauche anschließend nur eine Idee und schaut, ob diese Idee in den Daten enthalten ist. Der Algorithmus von Brainalyzed sucht heraus, welche Inputs und Architektur wichtig sind. Im Anschluss lässt sich schnell herausfinden, ob die Datenhypothese mit den vorliegenden Daten möglich ist. Ist sie vorhanden, werden mehr Daten eingespeist und operativ ausgerollt.
In Schleswig-Holstein gebe es aus Sicht des CEOs diverse Anknüpfungspunkte im Bereich des maschinellen Lernens: „Wir haben viel produzierendes Gewerbe. Hier sind Maschinendaten hervorragend geeignet, zum Beispiel für End-of-Line-Tests, bei denen stichprobenartig geschaut wird, ob ein Produkt in Ordnung oder fehlerhaft ist. In dem Zusammenhang lässt sich durchaus eine KI-gestützte Anomalie Detektion mit realen Betriebsdaten von einem Gerät umsetzen. Das gesamte Projekt wird gemeinsam mit Kunden in der Plattform aufgesetzt. Er lernt, wie es funktioniert und kann am Ende dieses Projekt übernehmen. Dabei arbeiten wir sehr individuell und Use Case spezifisch.“
Brainayzed Finance GmbH
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