Ziele und Vorgehen
Die Hochschulen der angewandten Wissenschaften Aalen, Esslingen und Reutlingen adressieren im Forschungsprojekt accelerateKI die Hemmnisse von KMU beim Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz durch die Erforschung und Entwicklung einer servicebasierten und plattformunabhängigen KI-Konfigurationsunterstützung. Durch das Vorhaben soll die Anwendbarkeit von KI-Algorithmen signifikant erhöht und damit die Hemmschwelle und Entwicklungszeit beim Einsatz von KI in KMU gesenkt werden.
Die aus Vorarbeiten herangezogene Datenakquisition ist heterogen in Plattformen ausgestaltet und bildet mit standardisierten Schnittstellen die Basis für die geplante KI-Konfigurationsunterstützung. Dadurch können Daten von realen und virtuellen Assets (z.B. Maschinen, domänenspezifischen Simulationstools, Hardware-in-the-Loop Simulationen) integriert und für den KI-Konfigurationsservice nutzbar gemacht werden. Der KI-Konfigurationsservice wird zur Steigerung der Wiederverwendbarkeit und Verbreitung plattformunabhängig gestaltet und im Rahmen der Anbindung an drei Softwareplattformen (ScaleIT, VAL Edge Cloud und AX NLG Cloud) evaluiert.
Bei der rechenintensiven Verarbeitung der Daten soll der KI-Konfigurationsservice auf das High Performance Cluster der Hochschule Esslingen zugreifen können und damit die Trainingsphase durch den Zugriff auf rechenleistungsstarke Hardware beschleunigen. Die KI-Konfigurationsunterstützung wird parallel zur Projektlaufzeit in einem iterativen Prozess anhand definierter Use-Cases zusammen mit den KMU evaluiert.