750.000 Euro vom Land OÖ
Oö. Forschungsprojekt soll KI-Anwendung effizienter machen

V.l.: Christian WASSERMAYR, Leiter R&D Solar Energy, Fronius International GmbH, Sepp HOCHREITER, Leiter Institute für Machine Learning an der JKU, Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus ACHLEITNER und FERSCHA, Scientific Director Pro2Future & Leiter Institut für Pervasive Computing an der JKU. | Foto: Land OÖ/Haag
  • V.l.: Christian WASSERMAYR, Leiter R&D Solar Energy, Fronius International GmbH, Sepp HOCHREITER, Leiter Institute für Machine Learning an der JKU, Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus ACHLEITNER und FERSCHA, Scientific Director Pro2Future & Leiter Institut für Pervasive Computing an der JKU.
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Ein Forschungsprojekt aus Oberösterreich soll die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Industrie nachhaltiger und effizienter gestalten. Das Land OÖ investiert 750.000 Euro.

OÖ. „KI hat viele Innovationssprünge ermöglicht und ist aus der industriellen Praxis nicht mehr wegzudenken. Das große Potenzial von KI gilt es, mit nachhaltigen und effizienten Prozessen weiter auszuschöpfen. Dieses Ziel verfolgt das neue Forschungsprojekt Streaming AI, welches vom Forschungszentrum Pro2Future aus dem UAR Innovation Network geleitet wird“, erläutert Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner (ÖVP).

Kooperation mit JKU

Der Projekttitel „Streaming AI“ steht für ein innovatives Konzept, das sich auf eine effiziente und umweltfreundliche Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie konzentriert. Das Forschungszentrum Pro2Future aus dem UAR Innovation Network leitet das Projekt und arbeitet mit zwei Instituten der Johannes Kepler Universität Linz zusammen – mit dem Institut für Pervasive Computing unter der Leitung von Alois Ferscha und mit dem Institut für Machine Learning von KI-Pionier Sepp Hochreiter.

KI verursacht CO2-Emissionen

Herkömmliche KI-Systeme werden bisher mit großen Mengen an Trainingsdaten „gefüttert“ und auf leistungsstarken Servern vortrainiert, bevor sie in der Praxis zum Einsatz kommen. So sind die Systeme auf große Datenmengen angewiesen, benötigen viel Rechenleistung und Speicher und verursachen so auch einen beachtlichen Anteil an CO2-Emissionen. Das Projekt Streaming AI verfolgt einen neuen, innovativen Ansatz und will einen Paradigmenwechsel einleiten.

„Die von Pro2Future entwickelte KI ist menschenzentriert, vernetzt lernintensiv und ressourcenschonend. Anstatt einer zentralen, monolithischen Supercomputer- bzw. Superdatenzentrums KI untersuchen wir eine in alle Produkte und Produktionssysteme eingebettete KI“,

erläutert Alois Ferscha.

750.000 Euro vom Land OÖ

Das innovative Konzept konzentriert sich vor allem auf die effizientere Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der industriellen Praxis – es ist allerdings nicht unwahrscheinlich, dass die Erkenntnisse auf Konsumentenebene spürbar werden. KI-Modelle sollen künftig direkt auf Geräten und Systemen im industriellen Alltag zum Einsatz kommen. In den Geräten eingebettet wird die KI im realen Betrieb trainiert. Die KI lernt „on the job“. Durch die Verlagerung des Lernens und der Datenverarbeitung direkt auf die Geräte, die täglich im Einsatz sind, könnten zukünftige Anwendungen von KI weitaus effizienter, autonomer und umweltfreundlicher gestaltet werden. Das Land Oberösterreich finanziert das Projekt mit 0,75 Millionen Euro.

„Insgesamt fördert das Forschungs- und Wissenschaftsressort des Landes OÖ KI-Forschung im engeren Sinn im Zeitraum von 2019-2026 mit 26,5 Millionen Euro. Betrachtet man die KI-Forschung auch im weiteren Sinn, also auch KI-unterstützte Forschung, so fördert das Forschungs- und Wissenschaftsressort des Landes OÖ das Thema „KI“ im Zeitraum 2019-2026 mit knapp 37,9 Mio. Euro und hebelt damit Projekte mit einem Gesamtvolumen von insgesamt mehr als 130 Mio. Euro“,

erläutert Landesrat Achleitner.

Konkrete Anwendungsfälle bei Fronius

Als Industriepartner im Projekt fungiert Fronius – bekannt für Schweißtechnik einerseits und für Wechselrichter andererseits. In beiden Bereichen gibt es konkrete Anwendungsbereiche. So etwa die Qualitätskontrolle von Schweißnähten bzw. die Analyse fehlerhafter Nähte und die anschließende Datenweitergabe und -verarbeitung. Use Case Nr. 2 soll eine selbst-lernende und automatisierte Erkennung von Software-Fehlern am Wechselrichter, dem Herzstück einer jeden Photovoltaikanlage, ermöglichen.

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