Künstliche Intelligenz: ADA Lovelace Center in Nürnberg eröffnet
In Nürnberg wurde am 4. Dezember 2019 das ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications der Öffentlichkeit vorgestellt. Die Forschungseinrichtung ist in Kooperation zwischen dem Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS mit seiner Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS, der FAU Erlangen-Nürnberg und der LMU München sowie unter Beteiligung der Fraunhofer-Institute für kognitive Systeme ESK und Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB entstanden. Wie der Leiter des ADA Lovelace Centers, Prof. Dr. Alexander Martin, in seiner Eröffnungsrede erläuterte, beschäftigt sich die Kooperationsplattform mit Fragen rund um künstliche Intelligenz: Welche Fortschritte gibt es in der KI-Forschung und welche Möglichkeiten bietet künstliche Intelligenz in konkreten Anwendungen? Zu den Forschungsfeldern der Nürnberger zählen unter anderem die mathematische Optimierung, semantische Datenmodelle, automatisches und erfahrungsbasiertes Lernen, aber auch Lernmodelle, die mit wenigen oder unzureichend aufbereiteten Daten auskommen. „Insbesondere die mathematische Optimierung, die mir sehr am Herzen liegt, könnte dazu beitragen, große, bisher nicht auflösbare Probleme in Industrie und Logistik zu überwinden“, so Martin.
Modell für Datenlebenszyklus gefordert
Besonderes Anliegen war es dem Wirtschaftsmathematiker in seinem Eröffnungsvortrag herauszustellen, dass es im Rahmen von künstlicher Intelligenz und Machine Learning nicht darum gehe, wahllos möglichst viele Daten zu sammeln, sondern sich zu überlegen, wie man mit den Informationen umgehen möchte. „Wir benötigen analog zum Lebenszyklus von Produkten ein ähnliches Modell für Daten. Es sollte sich damit auseinandersetzen, wie Daten gespeichert, strukturiert und übertragen werden, aber auch welche Mehrwerte mit Informationen erzeugt werden können und was mit Daten geschieht, die keinen Zuwachs an Erkenntnis ermöglichen. Dazu müssen wir uns auch die Frage stellen, welche Daten wir zukünftig sammeln und speichern möchten. Denn bereits heute erzeugt das Aufbewahren großer Datenmengen einen nicht unerheblichen CO2-Ausstoß“, erläuterte Martin weiter.
Darüber hinaus möchte das Center dem Wissenschaftler zufolge ergründen, wie eine gelungene Vernetzung innerhalb von Forschung und Wissenschaft aussehen kann, um KI-Anwendungen gewinnbringend weiterzuentwickeln.
Zusammenarbeit mit Universitäten und Unternehmen
Dazu, so Martin in seinem Vortrag, ist eine enge Zusammenarbeit des ADA mit nationalen und internationalen Universitäten, außeruniversitären Einrichtungen wie dem Fraunhofer Josephs sowie Unternehmen aus Industrie, Handel, Logistik, Medizin und weiteren Wirtschaftsbereichen geplant. Ziele des Centers seien außerdem Kooperationen zwischen Forschung und Industrie sowie die Förderung von Nachwuchs, insbesondere im Bereich Data Science.
Coworking-Space eingerichtet
Um diese Ziele zu erreichen, gehören zum ADA Lovelace Center auch Räumlichkeiten für die Durchführung von sogenannten Joint Labs – festen Forschungskooperationen zwischen dem Fraunhofer IIS und Wirtschaftsunternehmen. Angedockt an diese „Entwicklungslabore“ ist der neue Co-Working-Space „CoWIS“, der nach Angaben des Fraunhofer IIS dazu dienen soll, den Austausch zwischen Forschern und Unternehmensentscheidern zu fördern. Dort können alle, die über einen Vertrag mit dem Fraunhofer IIS verfügen, Räume für Besprechungen und Workshops oder Arbeitsplätze zum Analysieren und auswerten von Daten nutzen.
Kooperation mit BHS Corrugated
Erster Kooperationspartner in den Joint Labs ist dem Fraunhofer IIS zufolge BHS Corrugated, ein Anbieter von Maschinen zur Herstellung von Wellpappe. Nach Angaben des Unternehmens sei es in der Zusammenarbeit mit Fraunhofer gelungen, BHS auf den Weg in die digitale Transformation zu bringen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. So plant der Anbieter nach eigenen Aussagen in die Herstellung handelsfähiger Verpackungen aus Wellpappe einzusteigen und bei seinen Kunden vor Ort sogenannte „Konsignationslager“ einzurichten. Das sind, so BHS, kleine Distributionszentren, die sich direkt beim Kunden befinden und benötigte Ersatzteile für die Maschinen beinhalten. Die Teile gehen jedoch erst bei Herausnahme in den Besitz der Nutzer über und müssen auch erst dann bezahlt werden. Die Bestückung der Lager erfolgt über ein Machine-Learning-Tool, das im Rahmen des Joint Labs erarbeitet wurde.
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