Graz ist am 10. und 11. Februar 2020 DER Europa-Hotspot in Sachen Arti­fi­ci­al Intel­li­gence (AI). Es findet der Kick-off zum mit 4 Mil­lio­nen Euro dotier­ten COMET-Modul „DDAI – Data Driven Arti­fi­ci­al Intel­li­gence“ statt, bei dem eine veri­fi­zier­ba­re und nach­voll­zieh­ba­re­re AI im Fokus steht. Damit wird es für Unter­neh­men ein­fa­cher, Daten und Algo­rith­men zu ver­ste­hen und zu nutzen – bei maxi­ma­lem Daten­schutz. Am 11. Februar lädt das Know-Center zum ersten Mal zur inter­na­tio­na­len AI-Fach­kon­fe­renz AI-KNOW, bei der sich die welt­wei­te For­schungs­eli­te in der Alten Uni­ver­si­tät trifft.

Vor 20 Jahren, als das Know-Center gegrün­det wurde, war AI – wenn über­haupt – nur unter IT-Exper­tIn­nen ein Thema. Heute ist das Poten­zi­al quer über alle Bran­chen hinweg bekannt. Und das Know-Center hat sich eine geball­te Ladung an Kom­pe­tenz auf­ge­baut, die wesent­lich dazu bei­getra­gen hat, dass das COMET-Modul „DDAI — Data Driven Arti­fi­ci­al Intel­li­gence“ nach Graz geholt werden konnte. Das mit 4 Mil­lio­nen Euro dotier­te EU-Projekt wird 4 Jahre lang unter der Leitung des Know-Centers umge­setzt, am 10. Februar findet der offi­zi­el­le Kick-off des Pro­jekt­teams, zu dem auch die 4 stei­ri­schen Firmen AVL List, Magna Steyr, AT&S und NXP sowie der Block-chain-Experte IoV42 aus England zählen, statt. Darüber hinaus lädt das Know-Center am 11. Februar zur AI-Fach­kon­fe­renz AI-KNOW, für die unter anderem Exper­tIn­nen von CERN, Google Reser­ach, des welt­weit agie­ren­den Sicher­heits­un­ter­neh­mens INPHER für Key­notes nach Graz kommen.

AI-KNOW – Inter­na­tio­na­le Ver­net­zung auf höchs­tem Niveau

Leonore Gewess­ler, Bun­des­mi­nis­te­rin für Kli­ma­schutz, Umwelt, Energie, Mobi­li­tät, Inno­va­ti­on und Tech­no­lo­gie: „Im Zuge der fort­schrei­ten­den Digi­ta­li­sie­rung und den damit ein­her­ge­hen­den immer stärker wach­sen­den Daten­men­gen bedarf es auch einer ver­tief­ten Dis­kus­si­on über die Mög­lich­kei­ten und den Einsatz von künst­li­cher Intel­li­genz. Das Bun­des­mi­nis­te­ri­um für Kli­ma­schutz, Umwelt, Energie, Mobi­li­tät, Inno­va­ti­on und Tech­no­lo­gie unter­stützt daher die erste AI-KNOW in Graz, die sich diesem Thema mit inter­na­tio­nal renom­mier­ten Exper­tIn­nen widmet. Schon in der Ver­gan­gen­heit war die vom Know-Center bzw. TU Graz unter der Leitung von Frau Prof. Ste­fa­nie Lind­staedt orga­ni­sier­te I‑KNOW ein Garant für höchste Qua­li­tät und trug maß­geb­lich zur Sicht­bar­keit der öster­rei­chi­schen Exper­ti­se auf diesem Gebiet bei.“

COMET-Modul stärkt Stand­ort und schafft Arbeits­plät­ze

Hen­ri­et­ta Egerth und Klaus Pseiner, Geschäfts­füh­rer der Öster­rei­chi­schen For­schungs­för­de­rungs­ge­sell­schaft FFG, die das Pro­gramm COMET abwi­ckelt: „Mit dem COMET-Modul zu Arti­fi­ci­al Intel­li­gence kann dieser Schwer­punkt am Know-Center in Graz gezielt aus­ge­baut werden.“ Die im Regie­rungs­pro­gramm ver­an­ker­te „Setzung von For­schungs­schwer­punk­ten (gemein­sam mit Wirt­schaft und Bil­dungs­sek­tor)“ im Bereich AI wird am Know-Center gemein­sam mit Unter­neh­mens­part­nern und wis­sen­schaft­li­chen Part­nern aus dem In- und Ausland umge­setzt. Das Exzel­lenz­zen­tren­pro­gramm COMET, das vom Bund (BMK und BMDW), Part­nern aus der Wirt­schaft und den Bun­des­län­dern getra­gen und finan­ziert wird, hat sich bewährt und wird mit den Modulen ent­spre­chend den Anfor­de­run­gen zur Ent­wick­lung neuer Tech­no­lo­gien erwei­tert: „So werden the­ma­ti­sche Schwer­punk­te wie etwa Arti­fi­ci­al Intel­li­gence für Daten­schutz ermög­licht, der Stand­ort gestärkt und zusätz­li­che Arbeits­plät­ze geschaf­fen“, so Egerth und Pseiner.

Bin­de­glied zwi­schen For­schung und Wirt­schaft

Rektor Harald Kainz über die Rolle der TU Graz: „Die TU Graz sieht sich als wesent­li­cher Träger der hei­mi­schen AI-For­schung. An unserer Uni­ver­si­tät beschäf­ti­gen sich aktuell über 200 For­schen­de in mehr als zehn Arbeits­grup­pen mit AI. Das Thema AI ist heute auch in nahezu allen unseren Stu­di­en­an­ge­bo­ten ver­an­kert.“ Eine zen­tra­le Rolle spielt dabei das Know-Center, bestä­tigt Kainz: „Für uns als Gesell­schaf­ter ist das Know-Center, als eine der euro­pa­weit füh­ren­den For­schungs­ein­rich­tun­gen für AI und Data-Driven Busi­ness, ein wich­ti­ges Bin­de­glied zwi­schen For­schung und Wirt­schaft. Viele unserer Insti­tu­te wickeln Pro­jek­te gemein­sam mit dem Know-Center und mit exter­nen Part­nern ab. Das erhöht die Sicht­bar­keit des For­schungs­stand­or­tes Graz in der inter­na­tio­na­len AI-Com­mu­ni­ty und stärkt die Außen­wahr­neh­mung sowie den exzel­len­ten Ruf der TU Graz im Bereich der Infor­ma­ti­ons- und Kom­mu­ni­ka­ti­ons­tech­no­lo­gien.“

Fach­wis­sen und inter­na­tio­na­les Netz­werk

Ste­fa­nie Lind­staedt, CEO und CSO des Know-Center und Insti­tuts­vor­stand des ISDS an der TU Graz zur Rele­vanz des Themas AI: „Es wird zwar heute immens viel über Big Data und AI geredet. Letzten Endes geht es aber darum, ins Umset­zen zu kommen und Geschäfts­mo­del­le zu ent­wi­ckeln, was wir in rund 150 Pro­jek­ten jähr­lich auch laufend machen. Dazu braucht man einer­seits Fach­wis­sen und viel Erfah­rung, aber auch ein starkes inter­na­tio­na­les Exper­ten­netz­werk, das wir uns über 20 Jahre auf­ge­baut haben”, so Lind­staedt, die auch das inter­na­tio­na­le Netz­werk der Big Data Centers mit mehr als 60 Zentren leitet. „Dadurch kennen wir auch die Ent­wick­lun­gen in den anderen Ländern, etwa welche Start-ups dort gegrün­det werden oder woran man aktuell forscht.“ Man sieht sich als erste Anlauf­stel­le für Unter­neh­men, die einer­seits das Poten­zi­al ihrer Daten besser aus­schöp­fen wollen, oder aber Lösun­gen für kon­kre­te Pro­blem­stel­lun­gen suchen – abseits von ‚Stan­gen­pro­duk­ten’“, so Lind­staedt. „Zu uns kommen die Firmen, wenn sie Spe­zi­al­lö­sun­gen benö­ti­gen.“ Mehr als 100 Mit­ar­bei­te­rIn­nen sind mitt­ler­wei­le am Know-Center beschäf­tigt, wobei man sich sowohl als Dienst­leis­ter für Unter­neh­men, als auch als Aus­bil­dungs­stät­te sieht, sowohl für Stu­die­ren­de als auch in Form von Trai­nings und Wei­ter­bil­dun­gen für die Wirt­schaft (z. B. der Know-Center Data Value Check oder der Kurs „AI Essen­ti­als“, der gemein­sam mit der TU Graz ange­bo­ten wird).

Bes­se­res Ver­ständ­nis für den Umgang mit AI

Melt­down, Spectre, Zom­bi­load und Co: TU Graz und das Know-Center haben in letzter Zeit mehr­fach gezeigt, dass sie in Sachen AI, Secu­ri­ty und Privacy euro­pa­weit an vor­ders­ter Front mit­spie­len. Dieses Know-how und die starke inter­na­tio­na­le Ver­net­zung des Know-Centers haben wesent­lich dazu bei­getra­gen, das DDAI-Modul nach Graz zu holen. Know-Center-CEO Lind­staedt über die Pro­jekt­zie­le: „Nach 4 Jahre wollen wir die Basis für AI-Algo­rith­men haben, die erklär­bar und veri­fi­zier­bar sind und gleich­zei­tig die Pri­vat­sphä­re schüt­zen. Es soll den Nut­ze­rIn­nen dabei helfen, die Mög­lich­kei­ten und Grenzen der AI besser zu ver­ste­hen. Und es soll die Ein­stiegs­hür­de für die Unter­neh­men und Per­so­nen dras­tisch her­ab­set­zen, AI für die Analyse der eigenen Daten zu nutzen um sich damit Wettbe-werbs­vor­tei­le zu sichern.“ Das Modul umfasst damit alle Sta­tio­nen der Daten­ver­ar­bei­tungs­ket­te, von der zu veri­fi­zie­ren­den Daten­quel­le, über kryp­to­gra­phi­sche Ver­fah­ren zur siche­ren Daten­ver­ar­bei­tung und bietet den Nut­ze­rIn­nen der AI eine bessere, weil nach­voll­zieh­ba­re­re, Ent­schei­dungs­grund­la­ge.

Wie macht man AI ver­ständ­li­cher und schützt die Pri­vat­sphä­re?

Einer der füh­ren­den For­scher am Insti­tut für Ange­wand­te Infor­ma­ti­ons­ver­ar­bei­tung und Kom­mu­ni­ka­ti­ons­tech­no­lo­gie und Are­a­ma­na­ger für Data Secu­ri­ty am Know-Center, Chris­ti­an Rech­ber­ger, der auch feder­füh­rend am DDAI-Modul mit­ar­bei­tet, erläu­tert die Her­aus­for­de­run­gen des Pro­jekts. Im Fokus steht, veri­fi­zier­ba­re und erklär­ba­re AI-Algo­rith­men zu ent­wi­ckeln, die die Pri­vat­sphä­re schüt­zen. Aber was heißt das nun konkret?

• Pri­vat­sphä­re schüt­zen: Umso mehr Daten AI zur Ver­fü­gung hat, desto besser funk­tio­niert sie. Im B2B-Bereich wäre der Daten­pool, auf den die AI zugrei­fen kann, natür­lich viel größer, wenn die Daten von unter­schied­li­chen Unter­neh­men zusam­men­ge­fasst werden. Rech­ber­ger: „Oft ist das aber recht­lich und auch aus Gründen des Wett­be­werbs nicht möglich. Kein Unter­neh­mer will ver­ständ­li­cher­wei­se, dass der Kon­kur­rent seine Daten hat. Auch schiebt der Daten­schutz aus gutem Grund hier Riegel vor. Die Kryp­to­gra­fie macht es aber möglich, gemein­sam mit einem Daten­pool zu arbei­ten, ohne die Daten der anderen ent­schlüs­seln zu können. Sprich, man kann aus einem gemein­sa­men Output lernen, ohne die ein­zel­nen Daten­sät­ze zu lesen. Das sorgt für maxi­ma­le Pri­vat­sphä­re. Die Chall­enge dabei ist für uns noch, diese Ver­fah­ren effi­zi­en­ter und damit auch leist­ba­rer für Unter­neh­men zu machen. Momen­tan wird das erst in Nischen ein­ge­setzt.“

• Erklär­bar­keit und Veri­fi­zier­bar­keit: „Wie die AI arbei­tet, ist derzeit nicht sehr trans­pa­rent. Man bekommt ein Ergeb­nis, kann es aber schwer nach­voll­zie­hen. Im HR-Bereich kann das Ergeb­nis eine Emp­feh­lung für eine Bewer­be­rin bzw. einen Bewer­ber sein, nachdem die AI eine riesige Daten­men­ge ana­ly­siert hat. Das kommt aber gewis­ser­ma­ßen einer Black­box-Ent­schei­dung gleich. Wir wollen die Basis dafür liefern, dass man eine AI bauen kann, deren Ent­schei­dun­gen nach­voll­zieh­bar sind.” Die tech­ni­sche Her­aus­for­de­rung dabei ist, dass AI intern sehr kom­ple­xe Ent­schei­dungs­we­ge hat. Man könnte diese zwar „einfach“ alle dar­stel­len, damit wären Laien aber völlig über­for­dert. „Die Chall­enge ist es, die Ent­schei­dungs­we­ge so zu ver­ein­fa­chen bzw. zusam­men­zu­fas­sen, dass sie ver­ständ­lich werden.“

AVL List sieht großes Busi­ness-Poten­zi­al

Einer der Indus­trie­part­ner im DDAI-Modul ist AVL List. AI spielt für den lang­jäh­ri­gen Partner des Know-Centers eine zen­tra­le Rolle. DI Gerhard Schagerl, Pro­dukt­li­ni­en­ma­na­ger Data Intel­li­gence bei AVL List: „Mit AI unter­stützt AVL die Ent­wick­lung von Antriebs­strang und Fahr­zeu­gen. Darüber hinaus hilft AVL den Auto­her­stel­lern mit Metho­den der Künst­li­chen Intel­li­genz, Pro­ble­me in den Fahr­zeu­gen vor­her­zu­sa­gen, bevor diese auf­tre­ten, und auf Basis der Feh­ler­vor­her­sa­gen auch gleich die rich­ti­gen Ersatz­tei­le an die nächst­ge­le­ge­ne Werk­stät­te zu ver­sen­den.“

Am DDAI-Modul betei­ligt sich AVL List, „weil wir darin ein großes Poten­zi­al sehen. Die Ver­trau­lich­keit und der Daten­schutz sind zen­tra­le Punkte. Wir haben riesige Mengen von Daten aus unter­schied­li­chen Quellen, die nicht ver­mischt werden dürfen. Wenn wir effi­zi­en­te Mög­lich­kei­ten zur Nutzung dieser Daten­men­gen hätten, würde sich ein enormer Mehr­wert ergeben.“ Die Rolle von AVL List und der anderen Indus­trie­part­ner liegt beim DDAI-Modul darin, die für die Indus­trie rele­van­ten, Anwen­dungs­fäl­le ein­zu­brin­gen. Wesent­lich ist für Schagerl die Ver­knüp­fung der tech­ni­schen Mög­lich­kei­ten bzw. die gemein­sa­me For­schung und Ent­wick­lung. Der Manager kann bereits auf etliche erfolg­rei­che Koope­ra­tio­nen mit dem Know-Center ver­wei­sen. „Wir haben unter anderem ein Fahrer-Moni­to­ring umge­setzt, bei dem Auto­fah­rer mit vielen Sen­so­ren ver­mes­sen wurden. Dieses Projekt ist mitt­ler­wei­le in ein wirt­schaft­li­ches Vor­ha­ben über­ge­gan­gen.“

Foto v. l. Chris­ti­an Rech­ber­ger (For­scher Know-Cen­ter/­TU Graz), Ste­fa­nie Lind­staedt (CEO und CSO des Know-Center), Harald Kainz (Rektor TU Graz), Gerhard Schagerl (AVL List)

Foto­credit: geopho