Mit menschlicher und künstlicher Intelligenz die Zukunft gestalten

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine entscheidende Rolle in der Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft. Beide befinden sich in einem grundlegenden Strukturwandel – denn die KI übernimmt bereits zahlreiche Aufgaben, die ohne sie nicht oder nicht in dieser Geschwindigkeit möglich wären: Technische Systeme können mit KI-Prozessen planen, Prognosen treffen, mit Menschen und untereinander interagieren. Dabei eröffnet der KI-Einsatz nicht nur Chancen, sondern stellt alle stets auch vor Herausforderungen: Woher nimmt die Künstliche Intelligenz ihr Wissen? Welche Daten wurden für ihr Training genutzt und was passiert mit den eigenen Informationen, die man in eine KI eingibt? Um die Datenhoheit zu sichern, sind eigene KI-Lösungen aus Deutschland und Europa unumgänglich – Stichwort: »Digitale Souveränität«.

Am Fraunhofer IIS entwickeln Forschende seit Jahren KI-Lösungen für effiziente Anwendungen in unterschiedlichsten Domänen und Branchen.

Dabei folgen sie zwei Pfaden: Mit spezialisierter, aufgabenbezogener KI werden maßgeschneiderte, effiziente Lösungen geboten. Gleichzeitig treiben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler die Entwicklung von breit nutzbaren, universellen oder auch auf bestimmte Aufgabenfelder optimierten Basismodellen und Basismethoden voran.

Lesen Sie in unserer Magazinserie, wie am Fraunhofer IIS an und mit Künstlicher Intelligenz gearbeitet wird. Hier stellen wir Ihnen aktuelle Projekte vor und zeigen, wie Sie mit dem Institut zusammenarbeiten können.

Welche Technologie‑Trends bestimmen die Zukunft von Large Language Modells (LLMs) – und warum spielt Europa dabei eine besondere Rolle? Im Interview verrät Jan Plogsties, Abteilungsleiter Generative KI am Fraunhofer IIS, woran er und sein Team gerade forschen und wohin die Entwicklung führt.

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Wer sich mit technologischen Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz (KI) befasst, begegnet zwangsläufig Spiking Neural Networks (SNNs) – dem nächsten Schritt in Richtung energiesparender Echtzeit-KI. Der Unterschied zu bisherigen neuronalen Netzen: Während einfache künstliche Neuronen kontinuierlich Werte ausgeben, feuern SNN-Neuronen erst beim Überschreiten kritischer Schwellenwerte. Dabei senden sie elektrische Impulse, sogenannte Spikes, durchs Netz. Diese ereignisgetriebene Arbeitsweise spart sowohl Energie als auch Rechenzeit und stellt für bestimmte Anwendungen eine lohnenswerte Option dar. Doch kaum ein Unternehmen will seine aufwendig trainierten Deep Neural Networks (DNNs) verwerfen und bei null anfangen. Insofern drängt sich die Frage auf: Wie lässt sich das bewährte Wissen aus DNNs in SNNs überführen? Genau hier knüpft die aktuelle Forschung an.

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KI-Sprachmodelle haben die Art und Weise verändert, wie Menschen mit Künstlicher Intelligenz (KI) interagieren und arbeiten. Für viele europäische Unternehmen stellen die etablierten Lösungen aber ein Datenschutz- und Sicherheitsrisiko dar. Das Fraunhofer IIS hat in einem breiten Netzwerk an Partnern aus Wissenschaft und Unternehmen mit »Teuken-7B« ein effizient trainiertes europäisches Sprachmodell entwickelt, das nicht nur als Open-Source zur Verfügung steht, sondern auch die Datenschutzstandards der Europäischen Union erfüllt.

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Ein Problem vieler KI-Netze: Sie sind gut – richtig gut – und dabei manchmal etwas groß und übergenau. In der Konsequenz fließen viel Energie, Arbeitsspeicher und Rechenzeit in komplexe Berechnungen, obwohl einfachere Modelle die gestellte Aufgabe effizienter lösen könnten. Doch wie wird aus einem übermäßig komplizierten neuronalen Netz eine kompakte Künstliche Intelligenz (KI), die auch auf kleinen Geräten zuverlässig läuft – zum Beispiel in einem Stirnband zur Schlafüberwachung? Hier kommt Neural Architecture Search ins Spiel.

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Mit fortschrittlicher Spracherkennung und Sprachsynthese ermöglicht Allinga eine natürliche Kommunikation zwischen Mensch und Maschine, angepasst an Arbeitsumgebung und Branche. So werden individuelle Sprachlösungen datenschutzkonform für die Industrie nutzbar gemacht.

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Künstliche Intelligenz unterstützt Ärzte bei der zielgenauen Diagnostik oder hilft dank Ressourcenoptimierung beim Klimaschutz. Dennoch kommt sie auch mit Risiken daher, die in der Entwicklung mitbedacht werden müssen. Das Fraunhofer IIS forscht in der Kompetenzsäule Human AI des ADA Lovelace Centers an vertrauenswürdiger KI. Das zugehörige Exponat ist nun sogar auf der MS Wissenschaft und im KI-Showroom des Fraunhofer IIS im Augustinerhof in Nürnberg zu sehen.

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KI-Algorithmen, die nur anhand von Prompts – also Eingaben in menschlicher Sprache – Texte, Bilder oder Videos erzeugen, werden künftig eine große Rolle in Wirtschaft, Forschung und Gesellschaft spielen. Die sogenannten generativen Algorithmen erweitern damit die Möglichkeiten des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz. Das Fraunhofer IIS ist in der Entwicklung ganz vorne mit dabei.

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Es gibt Tage, da läuft es einfach nicht. Zahllose E-Mails sind abzuarbeiten. Hinzu kommen Telefonkonferenzen, und dann gibt es vielleicht noch Streit im Büro. Wenn man dann abends ins Auto steigt, fährt die Anspannung mit. Man fährt forscher, ist unaufmerksam – und schon kracht es. Hilfreich wären in solchen Momenten Assistenzsysteme, die den Zustand des Fahrers oder der Fahrerin erkennen.

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Künstliche Intelligenz ist vieles: disruptiv, hilfreich, faszinierend – und manchmal auch angsteinflößend. Um die Einstiegshürden zur Anwendung der Technologie gerade im Mittelstand zu senken, klärt das Fraunhofer IIS/EAS mit seinem Anwendungs- und Testzentrum Künstliche Intelligenz (ATKI) auf und zeigt die Möglichkeiten von Digitalisierung, Algorithmen und Co.

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Bei der 4D-Tomographie von Objekten mithilfe von Synchrotrons entstehen brillante zeitaufgelöste Aufnahmen, die hinsichtlich Qualität und Auflösung Grenzen verschieben – und deren Größe jede herkömmliche Speicherkapazität sprengt. Diese Daten in eine breite Anwendbarkeit zu überführen, ist das Ziel des Projektes KI4D4E: Ein KI-basiertes Framework für die Visualisierung und Auswertung der massiven Datenmengen der 4D-Tomographie für Endanwender von Synchrotron-Beamlines.

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Klarer Sound, auch wenn gerade die Straßenbahn vorbeirauscht oder der Kollege mal wieder laut auf der Tatstatur herumtippt? Die auf Künstlicher Intelligenz basierende Geräuschunterdrückungssoftware des Fraunhofer IIS schafft Abhilfe in Echtzeit. Der Clou daran: Die Technologie läuft unabhängig vom verwendeten Gerät.

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Der Chatbot ChatGPT ist groß im Gespräch. Die durch KI gestützte Software des amerikanischen Unternehmens OpenAI beantwortet Fragen und produziert Texte — und ist aktuell jedem frei zugänglich. Volker Bruns, Gruppenleiter Medizinische Bildverarbeitung in der Abteilung Digital Health Systems, hat mit der KI ein Gespräch über die Digitale Pathologie geführt. Das Ergebnis beeindruckte den Wissenschaftler, doch es ließ ihn auch aufhorchen: Welche Implikationen haben Roboter wie ChatGPT für die wissenschaftliche Arbeit? Darüber sprach er mit uns im Interview.

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In der European Association for Artificial Intelligence (EurAI) kommen wissenschaftliche Gesellschaften zusammen, die sich mit dem Thema künstliche Intelligenz beschäftigen. Jährlich werden etwa 3% der Mitglieder EurAI Societies zum EurAI Fellow gekürt. Unter den diesjährigen vier neuen Fellows wurde auch Prof. Dr. Ute Schmid ausgezeichnet. Die Professorin für Angewandte Informatik insbesondere Kognitive Systeme an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg und Projektleiterin der Comprehensible AI, kurz CAI (ehemals Erklärbare KI) beim Fraunhofer IIS erklärt, was die Auszeichnung für sie und ihre Forschung bedeutet, und blickt auf ihre Forschungsergebnisse der letzten Jahre zurück.

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Dr. Marco Breiling (51) möchte die Zukunft Deutschlands mitgestalten. Der Elektroingenieur aus Erlangen sorgt für erfolgreiche High-Tech-Produkte »made in Germany«. Inspiriert von der Energieeffizienz eines Bienenhirns entwickelt sein Team schlaue Mikrochips, die sehr große Datenmengen energiesparend verarbeiten. Diese Leistung überzeugte auch die Jury des Pilotinnovationswettbewerbs »Energieeffizientes KI-System« des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF). Hier gibt Marco Breiling spannende Einblicke in sein Forschungsgebiet. 

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SEC-Learn (Sensor Edge Cloud für verteiltes Lernen) ist ein Projekt von elf Fraunhofer-Instituten, das einen großen Technologiesprung im Bereich der neuromorphen Hardware verspricht: Erstmals wird ein Chip für die Beschleunigung von Spiking Neural Networks (SNN) in Verbindung mit dem sogenannten Federated Learning entwickelt. Das bringt in der Praxis Vorteile für Unternehmen und Privatpersonen.

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»Flaschenhälse« sind nicht sonderlich beliebt – bringen sie mit ihrer Enge doch ganze Prozesse ins Stocken. Auch die Künstliche Intelligenz hat mit einem solchen Flaschenhals zu kämpfen. Genauer gesagt: Die Künstliche Intelligenz lässt sich auf herkömmlichen Computern nicht beliebig »verschnellern«, die Hardware braucht Zeit zum »Denken«. Wie wir dieses Problem lösen, erklärt Dr. Loreto Mateu.

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Der Freistaat soll zu einem Hotspot der Künstlichen Intelligenz (KI) werden. Dazu wurde von der Bayerischen Staatsregierung der Bayerische KI-Rat eingesetzt. Die 21 Mitglieder des Gremiums unter Vorsitz von Prof. Dr. Sami Haddadin, Direktor der Munich School of Robotics and Machine Intelligence (MSRM), rekrutieren sich aus unterschiedlichen Sparten: Hochkarätige Expertinnen und Experten aus Hochschulen, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und der Wirtschaft führen ihr Know-how und ihre Ressourcen zusammen, um die Hightech Agenda Bayern im Bereich KI mit intensiver Kooperation in einem dichten Netzwerk voran zu treiben.

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Rechnerarchitekturen, vom menschlichen Gehirn inspiriert – das klingt arg theoretisch und fern vom Alltag der meisten Menschen. Doch weit gefehlt: Die neuromorphe Hardware, die ein Forscherteam des Fraunhofer IIS und der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg FAU entwickelt hat, kann Vorhofflimmern frühzeitig erkennen und das Risiko für Schlaganfälle erheblich senken. Und hat damit eine ganz praktische und alltagsnahe Anwendung.

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Dr. Matthias Völker, Gruppenleiter, und Dr. Markus Stahl-Offergeld, Senior Engineer, arbeiten beide im Bereich Smart Sensing and Electronics des Fraunhofer IIS. Derzeit beschäftigt sie das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Gesamtprojekt »KI-PREDICT«, in dem die Datenverarbeitung direkt am Sensor erfolgt, und zwar mithilfe von KI-Funktionen. Im Rahmen dieses Projektes konzentrieren sich die beiden auf die Entwicklung des »Sensor-Interface ASIC« mit integrierten KI-Funktionen. Ein Partner im »KI-PREDICT« Projekt ist Rolf Slatter, seit 2009 Geschäftsführer der Sensitec GmbH. Sensitec ist ein Weltmarktführer für hochwertige und innovative magnetische Sensorlösungen. Im Interview erklären Matthias Völker, Markus Stahl-Offergeld und Rolf Slatter das Projekt und ihre Zusammenarbeit.

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Intelligenz in die Endgeräte zu bringen, das ist beim autonomen Fahren elementar. Schließlich bleibt im Verkehr keine Zeit, Sensordaten zunächst an eine Cloud zu schicken und dort intelligent auswerten zu lassen. Stattdessen sind schnelle Reaktionen gefragt. Forschende entwickeln im Projekt KI-FLEX neuromorphe Hardware, die die Integration der KI ins Auto erlaubt – in Form einer entsprechenden Plattform: Sie erlaubt, Künstliche Intelligenz flexibel direkt in die Fahrzeuge zu integrieren. Projektkoordinator Michael Rothe vom Fraunhofer IIS gibt Einblicke.

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Rasenmäh-Roboter sind nur begrenzt »schlau«: Bislang brauchen sie nach wie vor ein Begrenzungskabel, um nicht doch versehentlich den Rasen des Nachbargrundstücks mit einzukürzen. Mit Edge AI soll es möglich werden, Rasenmäher, Sensoren oder andere Endgeräte mit Künstlicher Intelligenz zu versehen – und zwar ohne die ermittelten Daten für die Intelligenz-Leistung an eine Cloud schicken zu müssen. Vielmehr sitzt die »Schlauheit« im Endgerät selbst. Dies kann jedoch in vielen Fällen nur mit äußerst energieeffizienten Spezial-Chips funktionieren, leistungsfähige Mikrocontroller-Chips sind oft ungeeignet: Sie verbrauchen zu viel Energie.

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Analog oder digital – diese beiden Begriffe sind den meisten Menschen gut bekannt. Dass es in punkto Künstlicher Intelligenz noch etwas »dazwischen« gibt, ist dagegen Expertenwissen. Dieses »Dazwischen« nennt sich »Spiking Neural Networks«. Ein Hoffnungsträger ist der Ansatz vor allem bei der Frage, wie sich die »Schlauheit« direkt in Endgeräte integrieren lässt. Der Kognitionswissenschaftler Johannes Leugering erläutert, was dahintersteckt.

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Edge AI soll die künstliche Intelligenz dorthin verlagern, wo sie gebraucht wird: In die Endgeräte. Dafür dürfen die Berechnungen jedoch nicht zu viel Energie verschlingen. In den ECSEL Projekten ANDANTE und TEMPO bringen Forscherinnen und Forscher des Fraunhofer IIS diese Zukunftstechnologie voran – mit der Entwicklung entsprechender Chips, Algorithmen und Tools.

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Prof. Ute Schmid leitet seit Januar 2020 die Projektgruppe Erklärbare KI (EKI). Zusammen mit ihrem Team erforscht sie, wie Nutzer maschinelles Lernen verstehen können.

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Prof. Ute Schmid, Gruppenleiterin der Projektgruppe Erklärbare KI und Professorin an der Universität Bamberg, und Dominik Seuß, Gruppenleiter der Gruppe »Intelligente Systeme« und Leiter im Geschäftsfeld Bildanalyse und Mustererkennung schildern im Interview, dass immer mehr Anwendungen und Einsatzgebiete von KI entstehen, und erklären, warum der Mensch Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI braucht.

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Wie können wir unsere Expertise auf europäischer Ebene nutzen, um die europäische KI-Souveränität zu sichern? Statement von Prof. Dr. Alexander Martin, Institutsleiter des Fraunhofer IIS mit der Zuständigkeit für die Forschungsbereiche Lokalisierung und Vernetzung sowie Supply Chain Services

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Manche Dinge kann man nur Hand in Hand bewältigen: So auch die Entwicklung von Chips, Algorithmen und Hardware, um künstliche Intelligenz direkt in die Endgeräte zu integrieren. Man spricht dabei auch von „Edge AI“.  Warum ihre Zusammenarbeit auf dem Gebiet Egde AI so fruchtbar ist und inwiefern auch die Internationalität Vorteile bringt, erläutern Marco Breiling, Chief Scientist im Forschungsbereich Kommunikationssysteme am Fraunhofer IIS, und Dr. Loreto Mateu, Gruppenleiterin im Forschungsbereich Smart Sensing and Electronics des Fraunhofer IIS.

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Sei es für die Automatisierung von Prozessen, sei es für die Analyse großer Datenmengen: Intelligente und selbstlernende Systeme werden in Unternehmensprozessen zunehmend wichtiger. Bisher müssen diese intelligenten Systeme stets in Verbindung mit einer Cloud stehen, da diese die große Rechenleistung für die mathematischen Algorithmen zur Verfügung stellt. Mit Edge AI, kurz für Edge Artificial Intelligence, steht nun die nächste Generation von intelligenten Systemen ins Haus: Die Intelligenz wird dabei direkt in die Endgeräte verlagert.

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Künstliche Intelligenz lässt technische Systeme lernfähig werden und versetzt sie in die Lage, Erlerntes auf neue Situationen zu übertragen. Üblicherweise sitzt die »Intelligenz« nicht im System selbst, sondern in Clouds, die die große benötigte Rechenleistung zur Verfügung stellen. Man spricht daher von Cloud AI – AI steht für »Artificial Intelligence«. Zunehmend liest man jedoch auch von Edge AI.

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Wie kann KI in Wirtschaft und Industrie nützen und woran forscht das Fraunhofer IIS aktuell? Die Bereichsleiter des Fraunhofer IIS zeigen Chancen von KI-Technologien auf.

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Abteilungsleiter Christian Menden ist für die Entwicklung einer KI-Strategie für den Bereich Supply Chain Services (SCS) verantwortlich. Er beschreibt, wie KI dazu beitragen kann, die Effizienz in der Logistik zu steigern.

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Prof. Dr. Alexander Martin ist Institutsleiter am Fraunhofer IIS und Leiter des dort angesiedelten ADA Lovelace Centers. Zusammen mit seinem Team erforscht er, wie man mit Künstlicher Intelligenz (KI) aus großen Datenmengen Informationen ziehen kann.

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Dr. Christopher Mutschler ist einer der KI-Experten am Fraunhofer IIS. Er erforscht Maschinelles Lernen und sorgt dafür, dass wissenschaftliche Ergebnisse ihren Weg in die Wirtschaft finden. Im Beitrag zeichnet Ilona Hörath seinen Berufsweg und sein Arbeitsgebiet nach.

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Sprachassistenten wie Alexa, Siri & Co. verbreiten sich immer mehr. Doch sobald sie komplexe Inhalte und Kontext verstehen und semantische Bezüge herstellen sollen, wird es schwierig für sie. Birgit Brüggemeier Ph.D. weiß: »Der Maschine mangelt es an ‚Common sense‘, also an gesundem Menschenverstand.« Zusammen mit ihrem Projektteam arbeitet sie an der europäische Variante eines Sprachassistenten und untersucht dabei, wie man diese Fehler dem Nutzer gegenüber kommunizieren kann, ohne dass dieser die Interaktion mit dem Sprachassistenten entnervt beendet.

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Fraunhofer-Lösungen für Kunden werden in Zukunft anders aussehen: Wo die konventionelle Programmierung bisher an ihre Grenzen stößt, untersucht das Institut jetzt KI-Ansätze. Lesen Sie hier, wie KI die Forschung am Fraunhofer IIS auf ein neues Niveau hebt.

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»Das genaue Gegenteil des bloßen Datensammelns,« nennt Dr. Norman Uhlman die Entwicklung und den Einsatz sensornaher KI, kurz SNKI. Warum und wozu das Fraunhofer IIS Lösungen entwickelt, die künstliche Intelligenz direkt am Sensor einsetzen, erklärt er in diesem Expertengespräch.

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Serie: KI – Prof. Albert Heuberger und Dr. Bernhard Grill, die Leiter des Fraunhofer IIS, erläutern im Interview, warum die Zeit reif ist für Künstliche Intelligenz und warum Technologieentwicklungen für Kunden mit KI noch besser werden können.

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