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Institute für Hochschulen : Künstliche Intelligenz für den Mittelstand

Künstliche Intelligenz: Wissenschaftler der Goethe-Uni forschen an einem System zum automatisierten Fahren. Bild: cityscapes-dataset / Matthias Ochs

Im Rhein-Main-Gebiet forschen Experten zum maschinellen Lernen. Der Frankfurter Oberbürgermeister möchte sie vernetzen und ihr Wissen für den Mittelstand urbar machen.

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          Frankfurt soll ein Institut für Künstliche Intelligenz (KI) bekommen. Jedenfalls, wenn es nach Oberbürgermeister Peter Feldmann (SPD) geht. Schon im Juni hatte er vorgeschlagen, ein „AI Frankfurt“ zu gründen: „Ich möchte, dass ein Anlaufpunkt für alle Fragen rund um das Thema ,künstliche Intelligenz‘ beziehungsweise ,Artificial Intelligence‘ entsteht – das ,AI Frankfurt‘ “, so Feldmann im Juni bei einer Veranstaltung an der Frankfurt School of Finance & Management.

          Tobias Schrörs

          Redakteur der Frankfurter Allgemeinen Woche.

          Feldmann hat Unternehmen, Stiftungen und Hochschulen eingeladen, einen Verein zur Gründung des „AI Frankfurt“ ins Leben zu rufen. Im frühen Herbst sei mit einer ersten Zusammenkunft zu rechnen, teilte nun ein Sprecher mit. Das Institut solle besonders dem Mittelstand Zugang zu wissenschaftlicher KI-Expertise verschaffen. In der Vergangenheit sei im Rhein-Main-Gebiet mit Projekten wie dem Internet-Knoten DE-CIX die notwendige Infrastruktur geschaffen worden. Nun trete Frankfurt in eine neue Phase ein.

          Eingrenzung der Datenflut

          Offenbar hält die Politik viel vom Potential der hiesigen Hochschulen und Institute. In der Tat befassen sich viele hiesige Wissenschaftler seit Jahren mit KI, andere Hochschulen springen erst seit kurzem auf den vielversprechenden Mega-Trend auf. Nach Gregory Wheeler von der Frankfurt School gewinnt besonders ein Verfahren der KI immer mehr an Bedeutung: das maschinelle Lernen.

          Kristian Kersting von der Technischen Universität Darmstadt nutzt maschinelles Lernen, um ein System zu entwickeln, das Pflanzen-Krankheiten möglichst frühzeitig erkennen soll. So könnten Pflanzenphysiologen Züchtungen anpassen und Krankheiten ausmerzen. Sein Team programmiert Algorithmen, die von erhobenen Daten lernen und dann Entscheidungen fällen. Hyperspektrale Kameras, die ein breites Wellenspektrum erfassen und tief in Pflanzen hineinsehen, erkennen für das Auge kaum sichtbare kranke Stellen auf den Blättern und geben diese Information an das System weiter. Allerdings ist die Flut der Daten so groß, dass sie kanalisiert werden muss. Dazu nutzt Kersting eine Spielart des maschinellen Lernens, „Deep Learning“ genannt. Die Software ordnet bestimmte Bildmuster thematisch, so dass einem bestimmten Muster ein spezifischer Stresszustand entspricht.

          Das System ist lernwillig

          Das Besondere: Die Themen erkennt das System von allein. Damit kommt Kersting seinem Ziel näher, „besser zu verstehen, wie Pflanzen auf Stress reagieren“. Die menschliche Intelligenz wäre mit den Datenmassen überfordert, die Künstliche bewältigt die Analyse der Daten. Dadurch würden mittelbar viele Experimente eingespart und Züchtungs-Prozesse beschleunigt, sagt Kersting. Angesichts der Tatsache, dass die globale Nachfrage nach Nahrungsmitteln der Welternährungsorganisation zufolge bis 2050 um 70 Prozent steigen soll, sei die Optimierung landwirtschaftlicher Prozesse notwendig.

          An der Universität Frankfurt widmet sich Rudolf Mester einem anderen Problem, das jedoch auch mit der Verarbeitung von Daten aus Kamerabildern zu tun hat: dem automatisierten Fahren. Mester arbeitet an einem System, durch das ein Auto anhand von Kamerabildern selbständig verschiedene Klassen von Objekten unterscheiden soll. Stehende Fahrzeuge etwa werden so von bewegten unterschieden. Zudem lernt das System, Distanzen einzuschätzen. Auch Mester nutzt dazu eines der vielen Deep-Learning-Verfahren.

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