04. November 2020

SCCH: Mensch und KI - Teamkollegen der Zukunft

Auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Systeme sind die neuen Teamkollegen der Zukunft. Sie sollen den Menschen am Arbeitsplatz tatkräftig unter die Arme greifen – insbesondere da, wo hohe Flexibilität gefragt ist, wie z.B. bei der Fertigung von individuellen Produkten in Losgröße 1. Wichtig ist, dass der Mensch seinem „künstlichen“ Teamkollegen vertraut und diese gut miteinander kommunizieren können. Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) hat dazu das internationale Forschungsprojekt TEAMING.AI initiiert und leitet dieses auch. Gemeinsam mit europäischen Top-Partnern aus Forschung und Industrie wird das visionäre Konzept anhand von Demonstratoren in den Bereichen Qualitätsinspektion, Maschinendiagnostik und Unfallprävention realisiert und veranschaulicht.

„Das Potenzial der Künstlichen Intelligenz (KI) für die Industrie ist groß. Doch KI ist noch viel stärker im Team mit dem Menschen. Beide – Mensch und Maschine – haben Stärken, die sich optimal ergänzen können. Bei der Weiterentwicklung der Technologien muss daher der Mensch verstärkt im Mittelpunkt stehen. Dieses Horizon 2020 EU-Projekt zeigt, dass Oberösterreich am besten Weg ist, eine Vorreiterposition im Bereich ‚Human Centered AI‘ einzunehmen – ein Ziel, das im Strategischen Programm #upperVISION 2030 fest verankert ist“, sagt Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner zu dem herausragenden Erfolg.

"Mit SCCH und PROFACTOR bringen gleich zwei Forschungszentren aus dem UAR Innovation Network international ihre Expertise ein. Das erfolgreiche Teamwork innerhalb des UAR Innovation Network hat dazu beigetragen, mit diesem Projekt knapp 1,4 Millionen Euro an Fördergeldern nach Oberösterreich zu bringen – bei einem Gesamtbudget von etwas mehr als 5,7 Millionen Euro. Das SCCH ist federführend im Bereich von KI und PROFACTOR ist Experte im Manufacturing. Hier werden Stärken erfolgreich gebündelt“, erklärt Achleitner.

Flexibel fertigen mit Köpfchen

KI in der Produktion ist eine Schlüsselfrage für die globale Wettbewerbssituation von Gesamteuropa, denn in den USA und China ist KI im Industriebereich nicht so stark präsent. "Die EU fokussiert sich auf die Reindustrialisierung und die KI-gestützte Produktion, deshalb gab es auch den Call AI for Manufacturing", sagt der Initiator und Koordinator von TEAMING.AI, Priv.-Doz. Moser. In der Produktion wird sehr viel automatisiert, das funktioniert bei großen Losgrößen gut. Der Trend geht aber zu individualisierten Produkten, daher sollen die Fertigungsstraßen flexibler agieren können, mit dem Ziel, effizient in geringeren Losgrößen fertigen zu können.

KI lernt vom Know-how des Menschen

Durch die Produktion in geringeren Stückzahlen stehen allerdings auch weniger Daten für Maschinelles Lernen zur Verfügung. Es braucht daher das Know-how und die Unterstützung von erfahrenen Fachkräften mit ihrem Wissen zu Prozessen und Zusammenhängen. Für kleine Losgrößen und generell bei Wartungsarbeiten oder beim Umrüsten auf eine neue Produktionslinie braucht man vor allem Kontextinformationen – diese spielen eine wichtige Rolle beim Erkennen von Mustern. "Wir haben es mit statischen und dynamischen Daten zu tun. Das können technische Dokumentationen, System-Logs oder Sensordaten von Maschinen und das Feedback von Menschen sein. Diese Vielfalt an Daten gilt es zu nutzen und auf einen Nenner zu bringen, um Teamwork zwischen Mensch und KI zu ermöglichen. Dazu bieten sich sogenannte Knowledge-Graphen an. Darunter versteht man ganz allgemein eine Systematik, anhand derer Informationen gesucht und miteinander verknüpft werden. Diese werden in Sozialen Medien wie etwa Facebook erfolgreich eingesetzt. Dabei gibt es jedoch einen Haken! Denn, für Soziale Medien genügt eine Aktualisierung dieser Daten-Strukturen im Bereich von mehreren Stunden. Für industrielle Zwecke aber brauchen wir Aktualisierungsraten im Bereich von Minuten oder sogar Sekunden!“, erklärt Priv.-Doz. Moser. 

Die Rolle des Menschen 

Neben vielen Herausforderungen aus der Produktion, behandelt das TEAMING.AI Projekt im Kern auch zentrale Fragen des sogenannten „Human Centered AI“ Paradigmas. Dabei geht es darum, sicherzustellen, dass KI Systeme ethischen Kriterien entsprechen. Entsprechende ethische Richtlinien wurden u.a. von der sogenannten High-Level-AI-Expert Group der Europäischen Kommission erarbeitet. Wie aber kann sichergestellt werden, dass KI Systeme solche textuell formulierten Richtlinien befolgen? Beispielsweise muss garantiert sein, dass der Mensch die Kontrollhoheit über KI Systeme hat. „Ein Schlüssel dazu ist, ähnlich wie oben im Zusammenhang mit der Flexibilisierung ausgeführt, ein schneller Mechanismus zur Aktualisierung und Konsistenzprüfung von verlinkten Daten, um zeitgerecht oder bereits im Vorfeld die Missachtung von etwaigen Richtlinien automatisch erkennen zu können“, so Moser.

Flexibilisierung in der Industrie und ethische Ansprüche müssen somit kein Widerspruch sein; eine Sichtweise, die von den äußerst positiven Gutachten des Konzeptes von TEAMING.AI untermauert werden. Das SCCH koordiniert dieses Projekt und trägt wesentlich zur technologischen Expertise des Projekts bei.

Die Kernidee von TEAMING.AI hat sich aus dem FFG Sondierungsprojekt AI@Work (Human Centered AI in Digitized Working Environment) unter Leitung von Priv.-Doz. Dr. Bernhard Moser, Research Director am SCCH, entwickelt. Mit der TEAMING.AI Engine, dem Herzstück des Projekts – einem ‚Mensch-KI-Teaming-Framework‘, schafft man es erstmals, dass die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI optimiert wird und nicht die KI den Menschen ersetzt. "Die KI lernt vom Menschen über Feedback direkt im Prozess und verbessert daher wiederum ihre Unterstützung für den Menschen. Dadurch soll eine Art "Vertrauensbasis" in diesem neuen Team entstehen“, sagt Dr. Mario Pichler, der am SCCH für internationale Kooperationen zuständig ist.

Geballte Forschungskraft aus OÖ

„Teaming.AI ist die Fortsetzung einer bereits etablierten Kooperation. Gemeinsam mehr erreichen trifft hier wirklich zu. Bei PROFACTOR sind wir stark in der Forschung zu allen Produktionsthemen. Das SCCH bringt seine Expertise in der KI ein. Der Erfolg gibt uns recht: Von 73 Einreichungen sind 8 genehmigt worden. Unser Konsortium wurde auf Rang vier gelistet", erklärt Dr. Christoph Breitschopf, der CEO von PROFACTOR.

Eckdaten:

  • Laufzeit: 3 Jahre (Jänner 2021 - Dezember 2023)
  • Gesamtbudget: 5.7 Mio. €
  • Projektpartner:

Software Competence Center Hagenberg (AT), Idea Soc. Coop (IT), Universität Mannheim (DE), Ideko (ES), Tyris Software (ES), Industrias Alegre (ES), Core Innovation and Technology (GR), Itunova Teknoloji Anonim Sirketi (TR), FARPLAS OTOMOTIV ANONIM SIRKET (TR), Global Equity & Corporate Consulting (ES), Time.Lex (BE), Goimek (ES), WU (AT), TU Dublin (IR) und PROFACTOR (AT).

(c) UAR / Fotografin Maria Kirchner

UAR Innovation Network INSIGHTS: Mensch und Maschine - Teamkollegen der Zukunft