Medienspiegel

Juli 2018

Wie Banken Betrüger mit künstlicher Intelligenz jagen wollen

Kampf gegen Kriminalität

Wirtschaftswoche, 15. Juli 2018

Der tägliche Kampf der Banken gegen Betrug, Geldwäsche und Sanktionsverstöße verschlingt Milliarden und hält Tausende Mitarbeiter auf Trab. Und der Aufwand steigt. Die Attacken werden immer ausgeklügelter, die Vorschriften strenger. Die Konsequenz: Die Institute stocken ihr Personal in den Compliance-Abteilungen auf. Doch große Hoffnungen beim Aufspüren und Aussortieren von verdächtigen Transaktionen ruhen auf dem Einsatz künstlicher Intelligenz. Im Gegensatz zum klassischen Filtern, bei dem Experten Computern auf Basis bekannter Muster klare Regeln für die Erkennung von Betrug oder Geldwäsche vorgeben, „lernt“ ein Algorithmus ähnlich wie der Mensch auf Basis von Beispieldaten. „Künstliche Intelligenz birgt ein riesiges Potenzial, um die Effizienz und Effektivität zu erhöhen“, sagt Gerold Grasshoff vom Beratungsunternehmen Boston Consulting Group (BCG). „Bei Kreditkarten-Transaktionen gelingt die Betrugserkennung mit Hilfe von künstlicher Intelligenz schon sehr gut“, sagt Stefan Rüping vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme.

Maschinen lernen denken

Künstliche Intelligenz

Logistik heute, 01. Juli 2018

Sophia sieht aus wie Audrey Hepburn, hat das perfekte Lächeln, Ahnung vom Bankenwesen und weiß, wie bedingungslose Liebe geht. Im Grunde die perfekte Frau. Allerdings handelt es sich bei der jungen Dame nicht um eine mitteleuropäische Schönheit mit wirtschaftswissenschaftlichem Abschluss, sondern um einen humanoiden Roboter, der auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) funktioniert. Laut ihrem Entwickler David Hanson, einem Robotikingenieur, lernt Sophia selbstständig dazu, kann einfache Gespräche führen und erfasst die Mimik ihres Gegenübers mithilfe von Kameras, die in ihren Augen versteckt sind. Damit kommt die Roboterdame dem Ideal von KI ziemlich nahe, an dem Forscher und Mathematiker bereits seit den 1950er-Jahren forschen: Maschinen mit ähnlichen kognitiven Fähigkeiten auszustatten, wie sie dem Menschen zur Verfügung stehen.

Juni 2018

Wenn Computer und Mensch sich ein Rededuell liefern

IBM Debater

Handelsblatt, 22. Juni 2018

Vor einigen Tagen lud IBM zu einem ungewöhnlichen Wettbewerb ein: Der IT-Konzern ließ ein neues System in einem Debattierwettbewerb antreten, „Project Debater“ lautete der Name passenderweise. Mit zwei erfahrenen Diskussionspartnern stritt das Programm beispielweise darüber, ob der Staat die Weltraumforschung subventionieren soll. (…)

Bei vielen Themen dürfte der IBM Debater jedoch hoffnungslos verloren sein: »Vieles, über das es sich zu debattieren lohnt, ist nicht in Datenbanken zu finden, gerade wenn es um ethische Diskussionen geht«, sagt der Spezialist fürs maschinelle Lernen (Christian Bauckhage) , die wichtigste Teildisziplin der KI. Auf das Weltwissen, das ein Mensch im Laufe seines Lebens sammelt, kann die Maschine nicht zurückgreifen. (…)

Daher ist eine Arbeitsteilung sinnvoll. »Wenn ein Manager hauptsächlich mit Zahlen und Fakten argumentiert, könnte man sich vorstellen, dass ein System wie der Debater bei der Vorbereitung helfen kann«, sagt Bauckhage. Doch bei der Vermittlung seien auch Emotionen wichtig. »Das System ist ein cleverer Faktenfinder, aber kann nicht die Überzeugungsarbeit leisten.« Ob in der Firma oder der Kirche.

Alle einsteigen!

Editoren für BBC Micro:Bit und Calliope mini

c't Magazin 14/2018, 22. Juni 2018

BBC Micro:Bit und Calliope mini wurden im Hinblick darauf entworfen, dass kleine Kinder sie gut handhaben können. Aber die beste kindgerechte Hardware nützt wenig ohne eine anfängerfreundliche Programmierumgebung. Weil es für diese beiden Platinen verwirrend viele davon gibt, haben wir uns das Angebot näher angesehen. (...)

Wenn Ihnen eine deutsche Programmierumgebung wichtig ist und Sie anspruchsvollere Projekte planen, als sie mit dem Calliope mini Editor realisierbar sind, ist das Open Roberta Lab die richtige Wahl. Die deutsche Version dieses Editors ist sorgfältig und vollständig lokalisiert.

Wie tickt eine künstliche Intelligenz?

Cebit 2018

Spiegel Online, 15. Juni 2018

Ebenso wenig wie Wachter will Bauckhage den Einsatz von automatisch entscheidenden Systemen (ADM) verhindern, im Gegenteil: »Insbesondere in der medizinischen Diagnostik sind sie schon heute oft viel besser als Menschen« - weil sie mit viel mehr Beispielen trainiert würden, als ein Mensch je anschauen könne. (…) Einen Königsweg zur erklärbaren KI aber gibt es noch nicht, nur eine ganze Reihe verschiedener Ansätze.

Hallo, du schöne Zukunft

Künstliche Intelligenz und Roboter auf der Cebit

Frankfurter Allgemeine Zeitung, 15. Juni 2018

Stefan Wrobel, Informatiker und Leiter des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) in Sankt Augustin stellt die Ergebnisse einer Untersuchung vor zur Frage, wer auf der Welt derzeit den Ton angibt, wenn es um sogenannte tiefe künstliche neuronale Netze geht. Der Befund ist ziemlich eindeutig: Die Vereinigten Staaten und China dominieren, sowohl wenn es um in wissenschaftlichen Fachzeitschriften publizierte Artikel geht als auch um neu angemeldete Ideen. (...)

Breite IT-Bildung bleibt ein weiteres wichtiges Thema. Auf ihrem Messestand in Hannover präsentieren die Fraunhofer-Mitarbeiter die Lernplattform 'Open Roberta', die Schülern ab der dritten Klasse schon ermöglicht, Grundlagen des Programmierens zu lernen. Richard Erdmann zeigt, wie schnell Schüler mit Hilfe intuitiver Programmier-Bausteine einen Miniroboter oder einen Staubsauger steuern können.

Der gläserne Verbraucher muss besser geschützt werden

Algorithmen für Finanzmärkte

Wirtschaftswoche, 15. Juni 2018

Felix Hufeld, Präsident der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin): »Die Finanzwirtschaft erlebt gerade einen tiefen digitalen Wandel. Um als Finanzaufseher angemessen reagieren zu können, tauschen wir uns regelmäßig mit Wissenschaft, Industrie und Verwaltung aus. Einen wesentlichen Diskussionsbeitrag möchten wir auch mit unserem neuen Bericht zum Thema Big Data und künstliche Intelligenz leisten, den wir mit Partnerschaft Deutschland, dem Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme und Boston Consulting Group erstellt haben. Der Bericht zeigt: Finanzwirtschaftliche Kundendaten sind besonders wertvoll, und der Wettlauf um diese Daten hat längst begonnen.»

Gipfeltreffen zur KI: Mensch oder Maschine – wer programmiert wen?

Microsoft, IBM und Facebook-Vertreter präsentieren sich auf der Cebit als Unternehmen, die mit der KI-Technik erst am Anfang stehen.

Heise, 14. Juni 2018

Das Problem in der Anwendung von KI sei nicht die Erhebung von Daten, waren sich KI-Professor Christian Bauckhage vom Fraunhofer-Institut und Moshe Rappoport von IBM in ihren Vorträgen einig, sondern die Frage, nach welchen Kriterien die Daten gebündelt und analysiert werden sollten. »Es hört sich trivial an, aber wir bei IBM verwenden extrem viel Zeit dafür, Entscheidungen zu treffen, welche Daten wir jetzt gebrauchen kann und welche nicht«, erklärte Rappoport. Bauckhage verwies darauf, dass das die Anzahl vorklassifizierter Daten ("labeled data"), also Bilder mit Namensetikett, von denen die KI lerne könne, noch extrem gering sei.

Warum eine Automobilberatung Prototypen baut

Automobilindustrie, 13. Juni 2018

Die Kooperation mit der Berylls-Digitalsparte kommt für Data Scientist Hendrik Stange zum perfekten Zeitpunkt: »Wir bewegen uns weg von einer verfahrensorientierten Perspektive hin zu einer sehr geschäfts- und wertschöpfungsorientierten Sichtweise«, erklärt Stange. »Da hat für die klassischen ,Machine Learner‘ bislang der Verbindungspunkt gefehlt.« Denn meistens haben die Daten der Kunden nicht gut zur eigentlichen Fragestellung gepasst. Heute steht stattdessen die Idee im Vordergrund; das Problem wird also nicht mehr nur so weit gelöst, wie die Daten es erlauben.

»Künstliche Intelligenz entscheidend für Wettbewerbsfähigkeit«

Deutschlandfunk Wirtschaft am Mittag, 11. Juni 2018:

Künstliche Intelligenz ist eines der großen Themen auf der Technikmesse Cebit. Die Technologie werde die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft entscheidend beeinflussen, sagt Prof. Stefan Wrobel im Deutschlandfunk.

KI: Theorie gut - Praxis mangelhaft

Computerwoche, 11. Juni 2018

Machine Learning (ML) ist die Schlüsseltechnologie für kognitive Systeme auf KI-Basis und damit ein entscheidender Faktor für die wirtschaftliche Entwicklung von Unternehmen. Die Fraunhofer-Gesellschaft hat in einer aktuellen Studie untersucht, wie Deutschland hier positioniert ist.

Mai 2018

Künstliche Intelligenz im Data Center: Rechenzentren auf dem Mond

Computerwoche, 18.Mai 2018

Über Künstliche Intelligenz wird schon seit den fünfziger Jahren spekuliert, ressourcentechnisch lässt sie sich jedoch erst seit kurzer Zeit umsetzen. Der Forscher Prof. Christian Bauckhage vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) und Experte für Deep Learning stellt dazu fest: »Ich sehe derzeit eigentlich keine prinzipiellen Grenzen bei KI-Technologie. Was hier in den letzten fünf Jahren passiert ist, überwältigt mich selbst. In den zwanzig Jahren meiner Tätigkeit in diesem Bereich hätte ich nie gedacht, dass ich diese Fortschritte in meiner Lebensspanne erlebe«. Das Thema KI wird also nicht verschwinden, sondern jedes Business betreffen, vom Mittelständler bis zum Großkonzern.

 

April 2018

»Die Tyrannei des Schmetterlings« – Frank Schätzings neues Buch über Künstliche Intelligenz

WDR aktuell, 23. April 2018

Frank Schätzing stellt sein neues Buch »Die Tyrannei des Schmetterlings« vor. Darin geht es um das Thema Künstliche Intelligenz. Prof. Stefan Wrobel, Institutsleiter des Fraunhofer IAIS, erklärt, warum KI eine Chance darstellt.

 

März 2018

Wie Künstliche Intelligenz unser Leben verändert

Deutschlandfunk Lebenszeit, 23. März 2018:

Prof. Stefan Wrobel diskutiert im Deutschlandfunk mit Buchautorin Dr. Manuela Lenzen, Telekom-Vorstandsmitglied Dr. Thomas Kremer und Wissenschaftsjournalist Peter Welchering.

Wenn ein Algorithmus den Tod voraussagt

Deutschlandfunk Kultur, 8. März 2018:

Medizinische Daten seien so komplex, dass künstliche Intelligenzen die besser verarbeiten können, als Menschen, meint Christian Bauckhage. Denn der Arzt würde nur eine begrenzte Zahl an Erkrankungen pro Tag sehen, während in dieser Zeit die Maschine Millionen davon auswerten könnte, so Bauckhage. Der Professor für Informatik lehrt an der Universität Bonn und forscht am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme.

»Ich forsche an Algorithmen, die in ihrer Entscheidungsfindung nachvollziehbar sind. Das ist ganz wichtig in einigen Anwendungen, zum Beispiel in der Medizin ist es so, dass wenn so ein Algorithmus eine Diagnose trifft, dann muss die ja verlässlich sein. Das heißt, im Zweifelsfall müsste ein Arzt in der Lage sein nachvollziehen zu können, wie der Algorithmus zu dieser Entscheidung gekommen ist.«

 

Februar 2018

Goldsucher im Datendschungel

Berliner Morgenpost, 3. Februar 2018:

Als Geschäftsführer der Fraunhofer-Allianz Big Data aus 30 Fraunhofer-Instituten kennt Dirk Hecker die verschiedensten Einsatzbereiche für eine kluge Datenanalyse, zum Beispiel in der Industrie: »Durch die prädiktive Wartung von Maschinen lassen sich Stillstände vermeiden. Dabei wird eine Reihe von baugleichen Maschinen mit Sensoren ausgestattet, die stündlich Hunderttausende Datensätze aufnehmen und eventuelle Unregelmäßigkeiten aufzeigen. Anhand dieser Daten kann ein Big-Data-Experte erkennen, welche Maschine besonders gut läuft und warum sie das tut. Außerdem kann er eine Prognose stellen, welches Bauteil demnächst defekt sein wird, sodass das Unternehmen früh genug agieren kann – was die Produktion natürlich deutlich optimiert und die ganze Firma wettbewerbsfähiger macht.«

 

Januar 2018

Meine Zeit steht in Rechners Händen

Frankfurter Allgemeine Zeitung, 30. Januar 2018:

Die Datenschutzprobleme sieht auch Christian Bauckhage, Informatikprofessor an der Universität Bonn und Lead Scientist für maschinelles Lernen am Fraunhofer Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme, wo er mit Intensiv- und Nuklearmedizinern an Projekten zum maschinellen Lernen für Diagnostik und Prognosen arbeitet. Er geht davon aus, dass hier Lösungen möglich sind und daher »Künstliche Intelligenz im allgemeinen und Deep Learning (neuronale Netze) im Besonderen zu Revolutionen in der medizinischen Diagnostik führen werden«.

Wie schlau ist die künstliche Intelligenz?

Süddeutsche Zeitung, 28. Januar 2018:

Auch sei die Frage noch immer nicht beantwortet, was Intelligenz eigentlich ist, sagt Christian Bauckhage vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme in Sankt Augustin. »Es ist extrem schwierig, Intelligenz zu beschreiben. Bedeutet es, Sachen zu erkennen, Pläne zu machen, in der Umwelt zu überleben? Ein präzise Definition gibt es nicht, und das war Turing klar.«

 

November 2017

Hand in Hand: Mensch und Roboter

Die Zeit, 7. November 2017:

Die Fraunhofer-Gesellschaft spricht von einem neu anbrechenden Zeitalter selbstlernender Maschinen, das vielfältige technische, aber auch gesellschaftliche Herausforderungen mit sich bringe. »Was bei uns in der Branche in den vergangenen fünf Jahren passierte, ist atemberaubend. Das stellt alles in den Schatten, was in den Jahren vorher geschah«, sagt Dr. Dirk Hecker, Geschäftsführer der Fraunhofer Allianz Big Data, in der sich im vergangenen Jahr 29 der insgesamt 69 Fraunhofer Institute zusammengeschlossen haben.

Ganz nüchtern betrachtet ist künstliche Intelligenz ein Teilgebiet der Informatik. Es beschäftigt sich mit der Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens durch Simulation. In der Wissenschaft ist neben KI vor allem die englische Kurzform AI (artificial intelligence) verbreitet.

 

Oktober 2017

Computer spielt Go gegen sich selbst - und wird unschlagbar

Süddeutsche Zeitung, 19. Oktober 2017:

Und auch über den Nutzen von Systemen wie Alpha Go Zero jenseits der Brettspiele wird noch zu diskutieren sein. Denn sein Erfolg beruht auf Kenntnis der Spielregeln, bemerkt Christian Bauckhage von Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme in Sankt Augustin: »Doch in welcher Situation in der echten Welt kennen wir schon alle Regeln?«

 

August 2017

Künstliche Intelligenz: So stark ist Deutschland in der Erforschung schlauer Computer

Frankfurter Allgemeine Zeitung, 16. August 2017:

»Die vergangenen siebzehn Jahre hat sich so gut wie niemand wirklich dafür interessiert, was wir hier machen«, sagt Christian Bauckhage. Einige Computer- und Software-Spezialisten vielleicht, ein paar Nerds, Roboteringenieure und vor allem die Fans von Science-Fiction. »Nun stehen sie alle vor der Tür«, sagt er. Autokonzerne, Banken, Versicherungen, Pharmahersteller sowie Headhunter aus dem Silicon Valley rufen zudem täglich an.

Bauckhage lacht. Er ist Professor an der Universität in Bonn und einer der führenden Wissenschaftler für Machine Learning am Fraunhofer Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) in Sankt Augustin. Eine Kleinstadt zwischen Köln und Bonn. Er arbeitet mit seinen Studenten an einem jener Entwicklungslabors, an dem Visionen und Theorien in mathematische Algorithmen gefasst, in Software gegossen und auf Computerbildschirme gebracht werden. Er arbeitet am morgen.

Juli 2017

Bonner Informatikprofessor im Interview: Humor macht Bots menschlich

Bonner Generalanzeiger, 14. Juli 2017:

Bots, also Computerprogramme für konkrete Aufgaben im Netz, können durchaus Humor haben. Das lässt sie menschlich wirken. Außerdem werden sie zunehmend lernfähiger. Stefan Wrobel, Bonner Informatik-Professor und Leiter des Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme, kurz IAIS, beobachtet die Fortschritte dieser Helfer im Internet genau.

Kritisch wird es dann, wenn Bots verschleiern, dass sie keine Menschen sind, sagt er im Interview der Deutschen Presse-Agentur: »Wenn ich nicht mitbekomme, dass Meinungen in Netzwerken nicht aus meinem Freundeskreis stammen, sondern von Automaten, ziehe ich womöglich falsche Schlüsse«, warnt er.

Datenmengen: Dr. Big Data

Weser Kurier, 5. Juli 2017:

Die Analyse großer Datenmengen birgt laut Stefan Rüping ein großes Potenzial für die Verbesserung der Gesundheitssysteme. (...)

Die Suche erfolgt nicht zielgerichtet, sondern offen. Supercomputer durchsuchen die Daten mithilfe von Algorithmen nach Zusammenhängen. So werden die Forscher auf Abhängigkeiten oder Wechselbeziehungen aufmerksam, nach denen sie gar nicht gefragt hatten. »Die so gewonnenen Hypothesen müssen dann natürlich von den Experten interpretiert werden«, sagt Rüping.

Die Leistung der Technik bestehe darin, dem Mediziner zu assistieren und ihn zu inspirieren – nicht, ihn zu ersetzen. Auch in der Krebstherapie kommen Big-Data-Analysen bereits zum Einsatz. Um die Behandlung zu verbessern, gleichen Datenbanken die genetischen Daten eines Patienten mit denen anderer Erkrankter ab.

 

Juni 2017

Noch nicht kaputt, schon repariert

Welt am Sonntag, 25. Juni 2017:

Vor allem große Unternehmen seien deswegen Vorreiter. Das denkt auch Gunar Ernis. Der Forscher vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS arbeitet in Modellprojekten mit Mittelständlern: »Mittelständische Unternehmen sind mit den riesigen Datenmengen schlicht überfordert. Dazu braucht es ein ganzes Team an Datenanalysen.« (…) Dennoch gilt Predictive Maintenance schon jetzt als Schlüsseltechnologie für die vernetzte Fabrik.

Die digitale Waffe im Wahlkampf

Frankfurter Allgemeine Zeitung, 15. Juni 2017:

Während also Experten und Studien teilweise der Ansicht sind, der Umgang von Unternehmen sozialer Netzwerke mit Social Bots sei weitestgehend intransparent, sehen andere Experten durchaus ein Bemühen der Unternehmen und vor allem die Nutzer in der Verantwortung.

Denn über das Internet erreichen uns Informationen immer öfter ungefiltert und direkt von einem Sender. »Heutzutage kann jeder Nachrichten erzeugen und weitergeben. Das führt dazu, dass wir als Gesellschaft nun erst einmal lernen müssen, wie damit umzugehen ist, dass Nachrichten nichts Exklusives mehr sind«, sagt Christian Bauckhage vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit künstlicher Intelligenz und des maschinellem Lernen und berät schon seit Jahren Politik, Industrie und Wirtschaft zu diesen Themen.

Künstliche Intelligenz: Gefährliche Algorithmen auf dem Prüfstand

Frankfurter Allgemeine Zeitung, 2. Juni 2017:

Christian Bauckhage, Medieninformatiker am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme in Sankt Augustin, verwundert die Aufdeckung von Vorurteilen in Entscheidungsalgorithmen jedenfalls für nicht: »Im letzten Jahr gab es dazu schon die Beispiele des Microsoft Chatbots ,Tay‘, dem Internet-Trolle rassistische Sprache beibrachten, oder der App ,Google Photos‘, die glaubte, dunkelhäutige User seien Gorillas.«

Sein Vorschlag: ein Training für KI-Systeme in »Regelblasen«, die Expertenwissen abbilden und vorurteilsfrei sein müssten. Bauckhage: »Solange Künstliche Intelligenz nicht über Selbstreflexion verfügt, und das ist noch nicht der Fall, liegt die Verantwortung bei den Menschen, welche die KI-Systeme entwickeln.«

 

Mai 2017

Programmieren ab der 3. Klasse

RBB Abendschau, 05. Mai 2017:

 

Die Berliner Senatsverwaltung für Bildung will mehr Kinder und Jugendliche für Technik begeistern und ihnen frühzeitig grundlegende Kenntnisse in Informatik und Programmierung vermitteln. Projektpartner des am Freitag vorgestellten Projektes ist das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. Unterstützer sind das US-Unternehmen Google und die gemeinnützige Calliope gGmbH.

Im Rahmen der Initiative stellt Calliope den Berliner Schulen mit einer Förderung von Google 2.500 Mini-Computer zur Verfügung. Das Fraunhofer IAIS bildet dazu rund 100 Lehrkräfte aus und richtet bis zu fünf »Coding Hubs«  in Bibliotheken, Museen und anderen Lernorten ein, wo Kinder und Jugendliche auch außerschulisch programmieren können. Insgesamt sollen mit der Aktion rund 10.000 Berliner Schülerinnen und Schüler erreicht werden.

Wie Berliner Schüler jetzt Programmieren lernen

Berliner Morgenpost, 05. Mai 2017:

Vivien macht den Anfang mit der Präsentation des Programmes. Dafür lässt sie die Worte »Hallo, Frau Scheeres« über das Display ihres Sterns laufen. Auf dem Bildschirm können es alle mitverfolgen. Dass der Stern die Bildungssenatorin begrüßt, ist ihre Leistung – sie hat ihn so programmiert. Texte und Mathematikaufgaben seien ganz einfach, sagt die Schülerin. Einige Funktionen kenne sie aber noch nicht.

»Die Plattform bietet einen niedrigschwelligen Einstieg ins Programmieren«, sagt Stefan Wrobel, Leiter des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS). Die digitale Welt brauche eine Generation, die nicht nur Nutzer, sondern auch Gestalter der neuen Technik sei. Es reiche nicht, ein Smartphone oder Tablet bedienen zu können. Digitale Kompetenzen und Kreativität seien gefragt.

Big Data: »Das Glück ist so nahe«

Versicherungswirtschaft Heute, 04. Mai 2017:

Das Erschließen neuer Datenquellen ist der »Bottle-Neck« bei Big Data, sagt Stefan Rüping, Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. Versicherungsunternehmen und Banken sieht er im Vergleich zu IT- und Automobil-Branche zwar erst am Anfang, die Versicherer besitzen jedoch einen Vorteil. »Für die Versicherung sind Datenanalyse und Statistik zwar schon lange Geschäftsgrundlage«, meint Rüping.

Wenn die Versicherer dieselben Daten mit Deep Learning anstatt wie bisher mit Versicherungsmathematik auswerteten, bringe dies keine neuen Erkenntnisse. Um die Vorteile von Big Data auszuspielen, müssen die Unternehmen neue Datenquellen erschließen. Dabei geht es nicht nur um Telematik in Kfz-Haftpflicht und Life Tracking in der PKV. »Das Glück der Branche liegt so nahe. In Archiven und Aktenordnern schlummern viele Daten, die Versicherungsunternehmen heute schon nutzen können – ganze ohne Datenschutz-Problem«, so Rüping. Eine automatisierte Analyse von Texten wie Verträgen werde schon in vielen Branchen eingesetzt. Auch sei denkbar, dass der Computer Bilder und Videos selbst auswerte, um beispielsweise Versicherungsbetrug zu erkennen.

So wird Künstliche Intelligenz in der Produktion eingesetzt

Produktion, 03. Mai 2017:

Die hilfsbereiten Assistentinnen Cortana, Siri und Alexa sind nicht nur sogenannten Digital Natives geläufig. Wissensfragen beantwortet derlei Software sie jedem PC- und Smartphone-Nutzer inzwischen nahezu fehlerfrei. Was die freundlichen Damen und die Künstliche Intelligenz (KI) allerdings im industriellen Alltag leisten können, wird kontrovers beurteilt. Die Aufmerksamkeit auf das Thema KI ist jedenfalls sehr hoch.

Der Wissenschaftler Dr. Gunar Ernis spricht von einem regelrechten »KI-Hype«, der im Produktionsumfeld ausgebrochen sei. Er ist am Fraunhofer IAIS als Data Scientist tätig. In der Automobilindustrie etwa betreibt fast jeder Hersteller ein oder mehrere Künstliche-Intelligenz-Projekte, doch auch andere forschen und testen. »KI-Themen erleben gerade eine Renaissance«, beobachtet auch Prof. Detlef Zühlke, der im Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), dem größten KI-Forschungsinstitut weltweit, leitend tätig ist.

 

April 2017

Drei Annäherungen an Künstliche Intelligenz in der Praxis

Produktion, 12. April 2017:

Darüber hinaus kann iProdict in Zukunft nicht nur in Fabriken angewendet werden, sondern auch die Abläufe in vielen anderen Unternehmensbereichen teil-automatisiert optimieren. »Je mehr Daten man produziert, desto genauer kann man den Prozess schärfen«, erklärt Dr. Gunar Ernis, Data Scientist, Fraunhofer-Institut IAIS.

Ernis ist einer der Wissenschaftler des interdisziplinären Teams, das an neuen Verfahren zur Analyse der rasant wachsenden Datenmengen industrieller Prozesse arbeitet. »KI-Modelle können, sobald sie trainiert worden sind, Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit von Defekten oder Mängeln treffen. Anlagen können sich damit selber überwachen«, so Ernis.

 

März 2017

Künstliche Intelligenz transformiert die Autoindustrie

Springer Professional, 29. März 2017:

Künstliche Intelligenz beschäftigt daher sehr intensiv die gesamte Autobranche. Der Zulieferer Bosch hatte erst jüngst angekündigt, künftig das »Gehirn« für das selbstfahrende Autos liefern zu wollen. Einen intelligenten Fahrzeugcomputer, der Verkehrssituationen interpretieren und Vorhersagen darüber treffen kann, wie sich andere Verkehrsteilnehmer verhalten. Der KI-Autocomputer soll spätestens Anfang der kommenden Dekade in Serie gehen. Auch Konkurrent Continental forscht im Bereich der künstlichen Intelligenz. Das Unternehmen arbeitet zusammen mit der Universität Oxford an Deep-Learning-Algorithmen, die die optische Objekterkennung und den Dialog zwischen Menschen und Maschinen zukünftig optimieren sollen. Das Team des Fraunhofer IAIS nutzt hingegen Deep-Learning-Verfahren, um besonders knifflige Probleme beim assistierten beziehungsweise autonomen Fahren zu lösen – etwa die selbstständige Navigation auf Baustellen.

 

Februar 2017

Big Data in der Psychiatrie: Software erkennt Psychoserisiko

Krankenkassenzentrale, 8. Februar 2017:

Auch das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS forscht zum Thema Big Data und entwickelt u.a. Lösungen für medizinische Datensätze im Bereich Life Sciences und Health Care. Ein Beispiel ist das Projekt CAP4Access, welches Ende des vergangenen Jahres endete. Hierfür wurden in mehreren Pilotstädten kollektive Daten für Zugangsmöglichkeiten zu Lokalitäten aus Sicht von Menschen mit eingeschränkter Mobilität gesammelt, die auf der Plattform »Wheelmap.org« veröffentlicht werden. Das IAIS begab sich hierfür einerseits auf die Suche nach Quellen, die Informationen zu den gewünschten Daten, wie dem Zustand von Fußgängerarealen oder die Höhe von Bordsteinkanten, liefern. Andererseits entwickelten die Forscher für dieses Projekt unter anderem internetbasierte konfigurierbare Darstellungen, welche die ensprechenden Zugangsoptionen verdeutlichen sollen.

 

Januar 2017

»Vision heroes«

Vision Zero International, 1. Januar 2017:

Camera improvements have been an important step, but if autonomous driving systems are ever to achieve human capabilities, judgement has to match perception. »Recognition-related tasks used by autonomous vehicles and driver assistance systems are currently being improved by the use of deep learning and artificial intelligence«, comments Stefan Eickeler, a senior scientist at Germany's Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems.

 

Artikel in voller Länge in der digitalen Version der Januar 2017 Ausgabe auf der Seite von Vision Zero International

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