Oft werden wir gefragt, ob Data Mining mit künstlicher Intelligenz gleichzusetzen wäre. Denn Data Mining könne man inzwischen mit Open Source Tools aus dem Internet machen. Welche Aufgaben hat dann Softarex als Anbieter und Entwickler von individueller Software mit künstlicher Intelligenz?
In einem Punkt können wir zustimmen: ja, Data Mining kann man auch mit recht guten Standardtools erledigen. Denn Data Mining dient primär dazu, bisher nicht erkannte Muster in großen Mengen von Daten zu erkennen und die Daten in verwertbare Informationen zu transformieren und diese wiederum in geschäftliche Werte zu verwandeln. Data Mining Tools arbeiten den Batch Schritt für Schritt ab, um Einblicke für einen bestimmten Zeitpunkt zu ermitteln. Einige Tools enthalten auch ML Komponenten. Dies eignen sich für einmalige oder gelegentliche Analysen, wenn Realtime Datenverarbeitung und Realtime Feedback bei der Anwendung nicht nötig sind.
Daneben nutzen Machine Learning (ML) bzw. künstliche Intelligenz (KI) und Data Mining grundsätzlich ähnliche Algorithmen. Bei Anwendung der Algorithmen und dem Nutzen der Anwendung unterscheiden sich KI bzw. ML und Data Mining aber beträchtlich. Das ML-System lernt die Parameter der Modelle aus den Daten. Nach möglicherweise manuellen Anlernphasen werden selbstlernende Methoden genutzt. Die Genauigkeit steigt mit der Zeit. Damit kann ML/KI/AI nach einiger Zeit fast in Echtzeit Ergebnisse berechnen und Feedback geben. Beim (vernetzten) und selbstfahrenden Auto wird so z.B. das Erkennen der Ampel per Videosensoren und KI und die damit angepasst betätigte Bremse möglich. Somit lernt das Internet der neuesten Generation auf aktuelle Ereignisse oder Bedürfnisse von Usern zu reagieren. Wenn dann noch nach Ergebnis und anschließender Aktion das User Feedback abgefragt wird, geht das Lernen der Maschine weiter.
Hier ein Beispiel aus der Produktion: Im ersten Schritte können Data Mining Tools genutzt werden, um Informationen über Zusammenhänge in der Produktion zu erkennen. Darauf aufbauend kann Software mit KI entwickelt und genutzt werden, um in Echtzeit Produktionsmaschinenlogs auszuwerten und Feedback zu geben über z.B. die Qualität des gegenwärtig in Produktion befindlichen Teils. Wenn das Teil fertig produziert ist, erfährt man auch mit entsprechender Sicherheit (je nach Fortschritt des Anlernens), ob das Teil den Qualitätsansprüchen genügt oder nicht. Die KI sorgt in diesem Fall im ersten Schritt nicht für die bessere Qualität. Man erhält aber Wissen, welches produzierte Teil wahrscheinlich nicht den Qualitätsanforderungen entspricht. Nur noch die produzierten Teile werden aufwendig kontrolliert, die von der KI als problematisch markiert werden. Hier eingebautes Nutzer-Feedback nach der Kontrolle erlaubt weiteres maschinelles Lernen. Wenn dann die Genauigkeit hoch genug ist (80-90%) kann in einem zweiten Schritt begonnen werden, mit der KI-Software gezielt Umgebungsparameter in Realtime zu verändern. Ziel: bessere Qualität zu produzieren, ohne zu kontrollieren. Das ist ein langer, aber oft lohnenswerter Weg.
Software-Anwendungen mit KI wurden und werden von Softarex entwickelt, z.B. bei bildgebenden Verfahren im Gesundheitswesen oder zur Log- und Videoüberwachung der Produktion in der Prozessindustrie zur Qualitätssteigerung bzw. Produktionssteuerung und vielem mehr. Die mögliche Anwendungszahl ist wirklich sehr groß, wir stehen hier noch ganz am Anfang. Das erhöht gerade jetzt die Erfolgschancen für KI Investitionen, um sich im neuen digitalen Wettrennen abzusetzen oder zumindest aufzuholen.
Wie bringt man das alles nun in die Praxis? Da die jeweilig entwickelte und angelernte schwache künstliche Intelligenz nur für einen sehr schmalen Anwendungsbereich genutzt werden kann, ist für jeden Anwendungsfall anwendungsbezogene, individuelle Software zu entwickeln und zu betreiben, die Realtime Daten erfasst (Logs, Sensoren, Apps, …), normalisiert, auswertet und Feedback zurück zum User, Maschinen und sich selbst gibt. Für diese individuellen Anwendungen können je nach Präferenz u.a. auch verwaltete Services oder Open Source Bibliotheken eingebunden werden, oder auch Anwendungen komplett neu entwickelt werden. Softarex kombiniert durch jahrelange Erfahrungen in den USA und Europa als Spezialist beide Gebiete: Data Science und individuelle Software Entwicklung.