Mit dem Mangel an Data Scientists haben nicht nur die Hidden Champions im Bayerischen Wald zu kämpfen, sondern auch kleine und mittelständische Unternehmen in Ballungsgebieten. "Nur die ganz Großen bekommen die Fachkräfte, die Kleinen haben das Nachsehen", fasst Prof. Dr. Michael Granitzer, Inhaber des Lehrstuhls für Data Science an der Universität Passau, die Situation zusammen.
Hier setzt das Projekt "Cross-Domain AI - Domänenübergreifende Entwicklung und Anpassung maschineller Lernprozesse" an. Das Team um Prof. Dr. Granitzer entwickelt gemeinsam mit dem Passauer IT- und Data-Science-Startup One Data GmbH eine intelligente Toolbox, mit der sich maschinelle Lernprozesse und datenanalytische Workflows systematisch entwickeln, anpassen und untersuchen lassen.
"Die heutige Situation in der Entwicklung von intelligenten Anwendungen lässt sich mit den Anfängen der Software-Entwicklung vergleichen", sagt Granitzer. Und zwar mit jenen Zeiten, in denen die Software-Entwicklerinnen und -Entwickler sich noch mühsam selbst auf Fehlersuche begeben mussten, weil es noch keine Programme wie Debugger gab. Das bremste Innovationen aus.
Heute sind es fehlende unterstützende Werkzeuge, die die Entwicklung maschineller Lernprozesse verlangsamen. Das geplante KI-Toolkit soll die Arbeit der Data Scientists in Unternehmen effizienter gestalten und einen schnellen, breitflächigen Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz ermöglichen. Dazu zählen etwa automatisierte Prozess-Analysen und die Optimierung von Unternehmensabläufen.
"Eine Art Empfehlungsmaschinerie"
"Wir entwickeln mit unseren Methoden eine Art Empfehlungsmaschinerie", erklärt Granitzer. Die Maschine soll den Entwicklerinnen und Entwicklern aus vorhandenen Datensätzen erste Empfehlungen geben, was gute, weitere Analysemethoden wären, um Probleme zu lösen.
Die One Data GmbH ist ein Tech-Unternehmen in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz mit Sitz in Passau und München. Geschäftsführer und Gründer Dr. Andreas Böhm hat an der Universität Passau Betriebswirtschaftslehre studiert und über statistische Prognosen promoviert.
Das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie fördert das Projekt drei Jahre lang im Rahmen des Forschungs- und Entwicklungsprogramms "Informations- und Kommunikationstechnik".