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Data Researchers

Data Researchers

Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST 17 Episoden Neueste vor 1 Monat

Die Videoreihe mit Prof. Dr.-Ing. Boris Otto, Institutsleiter am Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST

Bildung Technologie Wirtschaft
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Episoden

Edge-Cloud-Continuum für smarte Datenökosysteme I Data Researchers #37

14 Minuten
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Wie sieht die technische Grundlage für Smart Data Ecosystems aus? Darum geht es beim Edge-Cloud-Continuum. Es verbindet unterschiedliche Rechen- und Speicherressourcen, von großen Cloud-Rechenzentren über mittlere Infrastrukturen bis hin zu Edge-Geräten wie Industriekameras, Fahrzeugen oder Maschinen. Diese verteilte Infrastruktur ermöglicht es, Daten und KI-Anwendungen dort zu nutzen, wo sie gebraucht werden. So können KI-Modelle beispielsweise direkt auf einer Industriekamera ausgeführt werden, wenn geringe Latenzen und schnelle Reaktionen erforderlich sind. Größere Modelle oder datenintensive Prozesse benötigen dagegen leistungsfähige Cloud-Ressourcen.Damit das Edge-Cloud-Continuum als Grundlage für Smart Data Ecosystems funktionieren kann, sind vor allem drei Punkte entscheidend: Vertrauen, Interoperabilität sowie die Koordination und das Management der verteilten Ressourcen. Akteure müssen sicher identifiziert und autorisiert werden, Dienste unterschiedlicher Anbieter müssen zusammenarbeiten können und Rechenlasten müssen passend zu Kapazitäten, Ressourcenbeschränkungen und Latenzen verteilt werden. Das Edge-Cloud-Continuum bildet damit die infrastrukturelle Basis, um Daten und KI in Smart Data Ecosystems zuverlässig und anbieterübergreifend nutzen zu können.

Agentic AI in smarten Datenökosystemen I Data Researchers #36

8 Minuten
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Wie kann KI in der Industrie vorausschauende Wartung ermöglichen und automatisch wirksame Prozesse anstoßen? Darum geht es bei Smart Data Ecosystems. Sie basieren nicht auf KI-Modellen, die mit breit verfügbaren Daten trainiert werden können, sondern auf industriellen Anwendungsfällen künstlicher Intelligenz. Wenn KI hier ihr gesamtes Potenzial entfalten soll, braucht sie qualitativ hochwertige und domänenspezifische Daten aus Produktions- und Wartungsprozessen, spezifisches Fachwissen und eine ausreichende Datenmenge, um beispielsweise Wartungsprozesse automatisch anstoßen zu können (Agentic AI).

Eine zentrale Herausforderung dabei ist die sogenannte Data Scarcity: Fehlerfälle und Anomalien treten in industriellen Prozessen vergleichsweise selten auf, sind für das Training von industriellen KI-Systemen jedoch besonders wertvoll. Um robuste und zuverlässige KI-Modelle zu entwickeln, müssen daher Daten aus unterschiedlichen Anwendungsszenarien und Unternehmen zusammengeführt werden. Kurz gesagt: Unternehmen müssen ihre sensiblen Daten teilen.

Hier kommen Datenräume (Dataspaces) ins Spiel: Sie ermöglichen Vertrauen, Datensouveränität, Interoperabilität und klare Regeln für die Datennutzung. Zusammen mit einer hohen Datenqualität sind das die Grundlagen, um wertschöpfende KI-Systeme in der Industrie aufsetzen zu können. Denn gerade für KI gilt: »Garbage in, garbage out«. Datenräume bilden damit einen wichtigen Baustein für den europäischen Weg in die industrielle KI-Nutzung.

Digitale Zwillinge in smarten Datenökosystemen I Data Researchers #35

1 minute
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Digitale Zwillinge sind ein digitales Abbild aller Objekte der realen Welt, mit denen wir uns umgeben. Die Idee eines baugleichen Modells entstand in der Raumfahrt: Bei Mondmissionen sollte sich ein identisches Raumschiff für Tests und Fehleranalysen auf der Erde befinden. Digitale Zwillinge sind ein nächster Schritt: Sie bilden das Produkt nicht mehr physisch, sondern digital von der Konstruktion bis zur Nutzung ab.

Doch digitale Zwillinge können noch viel mehr: Sie stellen nicht nur Daten aus der realen Welt zur Verfügung (z.B. Routen, Ladezyklen u.ä. bei einem E-Auto), sondern ermöglichen bidirektionale Kommunikation. So können sie Aktionen in der realen Welt anstoßen.

In diesem Video der »Data Researchers«-Reihe erläutert Boris Otto, was digitale Zwillinge in smarten Datenökosystemen der Zukunft leisten: Sie schaffen Transparenz über den Zustand der Welt und ermöglichen Simulationen bei Veränderungen in der Realwelt (z.B. bei einer Veränderung der Medikation eines Patienten). Dadurch können Digitale Zwillinge Vorschläge machen oder warnen, wenn Probleme drohen. Neu ist, dass sie auch autonom anstelle realer Objekte Entscheidungen für die reale Welt treffen. Sie verschmelzen in smarten Datenökosystemen mit KI-Agenten. Daraus ergeben sich spannende Forschungsfragen: Wie vertraue ich den Entscheidungen digitaler Zwillinge? Wie vertraue ich ihren Datenquellen? Wie fließen ihre Daten in (dezentrale) KI-Modelle ein?

Kapitel

00:00 Einführung & Bedeutung digitaler Zwillinge

00:29 Smart Data Ecosystems – Grundidee

02:01 Was ist ein digitaler Zwilling und woher kommt die Idee?

04:03 Zentrale Eigenschaft: Bidirektionale Kommunikation

05:20 Praxisbeispiel Logistik

07:35 Anwendung im Gesundheitsbereich

08:29 Funktionen digitaler Zwillinge & Rolle von KI

11:32 Herausforderungen: Vertrauen, Daten & Systeme

Smart Data Ecosystems I Data Researchers #34

1 minute
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Next Level-Wertschöpfung mit Ökosystemlogik, Digitalen Zwillingen und KI-Agenten

Smart Data Ecosystems sind der nächste Evolutionsschritt auf Basis von Datenökosystemen. Was daran smart ist? Smart Data Ecosystems verbinden Ökosystemlogik, Digitale Zwillinge und KI zu einem neuen Modell intelligenter, datengetriebener Wertschöpfung. Denn während klassische Datenökosysteme den vertrauensvollen Austausch und die gemeinsame Nutzung von Daten ermöglichen, geht es nun um deren intelligente und zunehmend autonome Nutzung durch Künstliche Intelligenz.

In diesem Video der »Data Researchers«-Reihe erläutert Boris Otto die drei zentralen Bausteine, die Smart Data Ecosystems ausmachen:

- Ökosysteme als Organisationsmodell: Dynamische Netzwerke mit gemeinsamer Innovationsausrichtung bilden die Grundlage verteilter Wertschöpfung.

- Digitale Zwillinge & Datenräume: Vertrauenswürdiges Datenteilen schafft eine gemeinsame, lebenszyklusübergreifende Datenbasis.

- KI-Agenten: Auf Basis dieser Daten ermöglichen KI-Agenten autonome Entscheidungen – von prädiktiver Wartung bis zur flexiblen Produktionssteuerung.

Die Industrialisierung der KI I Data Researchers #33

1 minute
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Die Industrialisierung der Künstlichen Intelligenz: So gelingt der Sprung vom Pilotprojekt zur produktiven KI-Nutzung.

Europa diskutiert intensiv über große Sprachmodelle und generative KI – doch in der Praxis zeigt sich ein klarer Trend: Unternehmen betrachten diese Modelle zunehmend als austauschbare Basis, während der echte Mehrwert entsteht, wenn eigene Daten intelligent integriert werden. Methoden wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglichen es, KI-Modelle gezielt mit domänenspezifischen Informationen anzureichern und so kontextrelevante Ergebnisse zu liefern. Studien zeigen enormies Potenzial, doch viele Unternehmen stecken noch im »Tal der Piloten«: spannende Demos und Proof-of-Concepts, aber keine flächendeckende Umsetzung.

In diesem Video seiner »Data Researchers«-Videoreihe zeigt Boris Otto drei zentrale Erfolgsfaktoren auf, die es braucht, um KI wirklich zu industrialisieren:

1. Architekturmanagement: Ein klarer Ordnungsrahmen verhindert ein Chaos aus einzelnen Tools und Anwendungen. Nur wer KI sinnvoll in Geschäftsprozesse und IT-/Fertigungssysteme integriert, kann sie breit nutzbar machen.

2. Datenintegration: Ohne eine durchgängige Daten- und KI-Pipeline bleiben Potenziale ungenutzt. Boris Otto erklärt, wie Unternehmen Daten aufbereiten, indexieren und in KI-Modelle einbinden können, um echte Effizienzgewinne zu erzielen.

3. Mitarbeiterkompetenz: KI ersetzt nicht den Menschen. Erfolgreiche Unternehmen fördern Generalisten, die Domänenwissen mit KI- und Datenkompetenz verbinden – das neue Rollenprofil des Business & Industrial Engineers.

Für die Industriealisierung der KI gilt also der Dreiklang: Enabled by architecture, fueled by data, powered by expertise.
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Über diesen Podcast

In seiner Videoreihe »Data Researchers« beleuchtet Prof. Dr.-Ing. Boris Otto aktuelle Digitalisierungsthemen – knapp, informativ und fundiert. Er ordnet ein, welche Chancen sich aus der digitalen Transformation ergeben und zeigt konkrete Beispiele auf, wie Digitalisierung die Welt und insbesondere die Industrie von morgen verändern wird.
Webseite
Videoreihe - Fraunhofer ISST
Urheberangabe
Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST
Durchschnittliche Länge
Ø 13 Min.
Erscheinungsweise
Unregelmäßig
Letzter Check
vor 6 Std.
Zuerst veröffentlicht
vor 2 J.
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„Data Researchers“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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