Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktentwicklung – invenio
Posted by Julia Werner •
Künstliche Intelligenz: Zehn Unternehmen an der Weltspitze
Künstliche Intelligenz: Zehn Unternehmen an der Weltspitze
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Weltweit gibt es mehr als zehntausend Unternehmen, die KI-Anwendungen für Industriekunden, staatliche Einrichtungen oder für jedermann entwickeln. Die folgenden zehn Unternehmen gehören bei Künstlicher Intelligenz zur Weltspitze.
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Alibaba Group
Der Tech-Riese Alibaba gilt als das chinesische Amazon und ist im E-Commerce, Retail- und Technologie-Sektor tätig. Das Unternehmen ist eines der zehn wertvollsten Unternehmen der Welt und betreibt seit 2009 Chinas größte Cloud-Computing-Plattform Alibaba Cloud.
Alibabas Forschungsabteilung DAMO Akademie forscht an KI-Anwendungen für Sprachassistenten, Robotik, intelligente Fertigung und industrielles Design. Ende 2018 kündigte Alibaba die Entwicklung eines eigenen KI-Chip an, der im September 2019 unter dem Namen Hanguang 800 vorgestellt wurde und unter anderem Nvidia Konkurrenz machen soll.
Alphabet
Googles Mutterkonzern lebt von den KI-gestützten Softwareangeboten der Tochterunternehmen: KI hilft Google bei relevanten Suchergebnissen, Spracherkennung, dynamischen Werbeanzeigen, Spam-Filtern, Empfehlungsalgorithmen für YouTube, Bilderkennung mit Google Lens oder dem digitalen Helfer Google Assistant.
Waymo nutzt KI für autonome Autos. Jigsaw, X und Wing nutzen KI etwa für Robotik- und Drohnentechnologie. Kurz: Künstliche Intelligenz steht im Mittelpunkt des Konzerns. CEO Sundar Pichai bezeichnete KI sogar als wichtiger als Feuer oder Elektrizität.
Abseits der Produktentwicklung betreiben Google Brain und die KI-Spezialisten von Deepmind Grundlagenforschung, die Alphabet-Produkte verbessert, KI-Anwendungen in bisher unerschlossene Industriezweige wie das Gesundheitswesen bringt und langfristig zu einer generellen Künstlichen Intelligenz führen soll.
Google produziert seit 2015 auch eigene KI-Chips und stellt die dritte Generation TPUv3 seit 2018 als Teil der Google-Cloud-Plattform Dritten zur Verfügung. Der kleinere KI-Chip Edge TPU wurde 2018 vorgestellt und als Pixel Neural Core in Googles Smartphone Pixel 4 verbaut.
Google entwickelt außerdem das weit verbreitete KI-Framework TensorFlow, das vom Konzern und Forschern weltweit für die KI-Entwicklung genutzt wird und die Grundlage zahlreicher KI-Anwendungen wie Deepfakes ist.
Amazon
Das E-Commerce-Unternehmen Amazon nutzt Empfehlungsalgorithmen, um Kunden passende Produkte im Online-Shop anzubieten. In den kassenlosen Amazon-Go-Märkten erkennt KI (alle News) mit Hilfe zahlreicher Sensoren, welches Produkt ein Kunde aus dem Regal nimmt und bucht es direkt ab.
Amazon bietet außerdem mit Alexa einen weit verbreiteten KI-Assistenten in den Echo-Lautsprechern an. Im B2B-Markt setzt Amazon seit 2006 auf die eigene Cloud-Computing-Plattform Amazon Web Services (AWS), die etwa von Siemens, Netflix und der NASA genutzt wird. Für AWS entwickelte Amazon auch den KI-Chip Inferentia.
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Inferentia und große GPU-Cluster ermöglichen es Amazon, Kunden der eigene Cloud-Computig-Plattform AWS vorgefertigte KI-Services zur Verfügung zu stellen wie Bilderkennung, Empfehlungsalgorithmen, Lokalisierung oder Prognosen.
Mit Rekognition hat Amazon eine umstrittene KI-Software für die Gesichtserkennung in Entwicklung, die lange Zeit von US-Behörden bei der Strafverfolgung eingesetzt wurde. Derzeit gibt es einen Verkaufsstopp, da Amazon nach vielen Protesten zunächst auf einen gesetzlichen Rahmen für behördlichen Gesichtserkennung pocht.
Baidu
Der chinesische Technologiekonzern Baidu betreibt die zweitgrößte Suchmaschine der Welt und gehört zu den größten KI- und Internet-Unternehmen überhaupt.
Wie Google nutzt Baidu KI für bessere Suchergebnisse und forscht seit 2013 in einer im Silicon Valley ansässigen KI-Abteilung an Spracherkennung, KI-Übersetzung, KI-Assistenten, dem autonomen Fahren und KI-Anwendungen für das Gesundheitswesen. 2018 trat Baidu als erstes chinesisches Unternehmen der US-basierten KI-Ethik-Allianz Partnership on AI bei.
Das soziale Netzwerk generierte 98,5 Prozent seines Umsatzes 2019 mit Werbung – fast 70 Milliarden US-Dollar. Zu Facebooks Produkten gehören neben dem sozialen Netzwerk der Messenger, Instagram, Oculus und WhatsApp.
2013 entschied Facebook-Gründer Mark Zuckerberg, dass Facebook bessere KI-Systeme benötigt, um bestehende Inhalte zu verwalten, vorhandene Daten besser zu nutzen und langfristig neue Produkte zu entwickeln.
Facebook wollte das Londoner KI-Labor Deepmind kaufen, musste sich aber Google geschlagen geben. Der Social-Konzern gründete daher die eigene KI-Abteilung Facebook AI Research (FAIR) mit dem renommierten Turing-Preisträger Yann LeCun an der Spitze.
FAIR betreibt Grundlagenforschung, Facebooks Applied Machine Learning Gruppe versucht anschließend, FAIRs Ergebnisse in neue Produkte oder Features für bestehende Facebook-Angebote zu verwandeln.
Im sozialen Netzwerk und auf Instagram nutzt Facebook KI, um die News-Feeds mit Beiträgen und Werbung zu personalisieren und zu überwachen: KI soll Hassrede, Fake-News und Deepfakes eindämmen oder sogar suizidale Tendenzen bei Nutzern erkennen.
Facebook benutzt KI außerhalb des sozialen Netzes zum Beispiel für leistungsfähige Trackingsysteme für VR- und AR-Geräte oder für die Verkörperung von KI in Robotern in der echten Welt.
IBM
Das Urgestein unter den Tech-Firmen hat eine lange Geschichte der KI-Entwicklung: Seit 1950 forschen IBM-Wissenschaftler an Künstlicher Intelligenz.
1997 schrieb IBM weltweit Schlagzeilen durch den Sieg des Schachcomputers Deep Blue gegen den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow. 2012 gewann IBMs Watson-KI die Quiz-Sendung Jeopardy und Anfang 2019 führte die KI Debater ausführliche Debatten mit menschlichen Gegnern.
IBM hat Watson mittlerweile zur eigenen KI-Plattform ausgebaut, über die das Unternehmen etwa Gesprächsassistenten für Unternehmen und KI-gestützte Werkzeuge zur Verhinderung von Finanzbetrug oder für das Gesundheitswesen anbietet.
IBM bietet außerdem kostenlose KI-Modelle und Datensätze über den „Model Assets Exchange“ (MAX) und den „Data Assets Exchange“ (DAX) an. In einer Studie der Weltorganisation für geistiges Eigentum lag IBM mit etwas mehr als 8.000 neu angemeldeten KI-Patenten auf Platz eins.
Microsoft
Vor Googles Assistant und Amazons Alexa gab es den digitalen Assistenten Clippy – und davor den weniger bekannten Bob. Die Fähigkeiten der Microsoft-Helfer waren beschränkt, doch das Prinzip war ähnlich: Eine Art Chatbot sollte dem Nutzer das Ausführen komplizierter Aufgaben erleichtern.
Mit Office 2007 verschwand Clippy endgültig, doch die Idee lebte weiter: Microsofts Cortana-Assistent sollte das Betriebssystem Windows bereichern, scheiterte aber ebenso wie Clippy und davor Bob.
Abseits digitaler Assistenten hat sich Microsoft jedoch als KI-Riese etabliert: Über die 2010 gegründete Cloud-Computing-Plattform Azure bietet Microsoft KI-Werkzeuge etwa für Sprach- und Bilderkennung, Robotik oder das Gesundheitswesen an. Auch bei der Gesichtserkennung ist Microsoft aktiv und versorgt das US-Militär mit KI-Technologie.
Microsofts KI-Forschungsabteilung MSR AI verbessert diese Angebote laufend und betreibt Grundlagenforschung etwa bei der Verarbeitung natürlicher Sprache. Sofern möglich, integriert Microsoft KI-Technologie in die eigenen Softwareprodukte, um in Word KI-basierte Textvorschläge zu liefern oder MSN-Redakteure durch KI-Redakteure zu ersetzen.
2019 investierte Microsoft eine Milliarde US-Dollar in OpenAI. Eine Investition, die zeigt: KI ist auch für Microsoft ein wichtiger Baustein der Computerzukunft. Gemeinsam konstruieren die beiden Unternehmen unter anderem einen Azure-basierten Supercomputer für KI-Forschung.
Nvidia
Nvidias Grafikkarten sitzen schon lange nicht mehr nur in Spiele-PCs. Sie treiben autonome Fahrzeuge an, sind elementarer Bestandteil von Cloud-Computing-Plattformen und werden von Forschern für KI-Experimente genutzt.
Nvidias Vormachtstellung auf dem Markt für KI-Hardware ist mit den vielen spezialisierten KI-Chips von Google, Intel, Tesla oder Alibaba in Gefahr. Doch derzeit ist Nvidia noch das Schwergewicht bei der KI-Chipherstellung: Im Mai 2020 stellte Gründer und CEO Jensen Huang die neue Ampere A100 GPU vor, die in einzelnen KI-Berechnungen 2.000 Prozent schneller als das Vorgängermodell ist.
Nvidia betreibt außerdem eine KI-Forschungsabteilung, die an KI-Systemen für Bildgenerierung, Robotik, autonomes Fahren, Einzelhandel, Bildung und Gesundheitswesen arbeitet.
Auch die Spielergemeinde profitiert von Nvidias KI-Expansion: Mit den auf RTX-Karten verbauten KI-Chips Tensor Core rechnet das Deep Learning Super Sampling (DLSS) niedrige Auflösungen in bislang ungeahnter Qualität hoch bei deutlich reduziertem Rechenaufwand. Das könnte mittelfristig die Computergrafik und so das Gaming revolutionieren.
OpenAI
OpenAI startete 2015 als Non-Profit-Organisation mit der Vision, dass KI dem Wohl der Menschheit dienen muss. Das langfristige Forschungsziel ist die Entwicklung einer generellen Künstlichen Intelligenz, dem sich OpenAI über viele kleine KI-Einzelprojekte nähern will. Zu den Sponsoren gehören unter anderem Microsoft, Amazon und auch KI-Warner Elon Musk.
2019 gab es dann eine Kehrtwende vom reinen Non-Profit-Ansatz: OpenAI gründete das neue Unternehmen OpenAI LP, das Gewinne erwirtschaften und Gelder an Investoren ausschütten soll. Nur so könne man die teure KI-Forschung bezahlen, heißt es seitens OpenAI.
Zu den ersten Großinvestoren gehört mit einer Milliarde US-Dollar Microsoft. Die Ausschüttung von Gewinnen ist auf das Hundertfache einer Investition begrenzt. Weitere Gewinne gehen an die weiter bestehende Non-Profit-Organisation OpenAI, die auch die Kontrolle über eine mögliche generelle KI behalten soll.
OpenAI forscht unter anderem an Sprach-KIs. Die neue Version GPT-3 ist die bislang mächtigste ihrer Art. Ein weiteres Forschungsthema ist die KI-Trainingsmethode bestärkendes Lernen (Erklärung), die schnelle KI-Fortschritte verspricht.
OpenAI untersucht auch die Überwindung der sim2real-Lücke – so bezeichnen KI-Forscher die Diskrepanz zwischen der Leistung eines KI-Agenten in einer Simulation und seines Scheiterns in der echten Welt. Wäre diese Lücke überwunden, könnten mächtige KI-Systeme entwickelt und beispielsweise in Roboter implementiert werden, die mit der echten Welt flexibel interagieren.
Tencent
Der Tech-Riese Tencent ist eines der weltweit größten Social-Media-Unternehmen, das größte Videospielunternehmen der Welt und eine der international größten Risikokapital- und Investment-Firmen.
Zu Tencents Services gehören soziale Netzwerke, E-Commerce, mobile Games und Online-Spiele, Bezahlsysteme, Cloud-Speicher und verschiedene Unterhaltungsangebote wie Musik oder Filme.
Tencent betreibt den Instant-Messenger Tencent QQ und die Mehrzweck-App WeChat, die in China über eine Milliarde aktive Nutzer hat und digitaler Fixpunkt ist im chinesischen Ökosystem.
2016 eröffnete Tencent eine KI-Forschungsabteilung in Shenzhen, China und 2017 eine weitere Abteilung in Bellevue, USA bei Seattle. Dort arbeiten Forscher an der Integration von KI-Verbesserungen in Tencents Online-Services und an Grundlagentechnologien wie der Spracherkennung und -verarbeitung und Bildanalyse beispielsweise für den Einzelhandel. Tencent investiert in KI- und Robotik-Startups wie die Robotikfirma UBTech und entwickelt KI-Anwendungen für das Gesundheitswesen.
Außerdem klärte Tencent Anfang des Jahres eine Grundsatzfrage – zumindest in China: Tencents Text-KI Dreamwriter schreibt Finanznachrichten, die nach einem chineischen Gerichtsurteil auch unter das Copyright-Gesetz fallen.
Titelbild: Facebook
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Gesetzliche Krankenkassen sollen Kosten für KI-Produkte übernehmen
Medizinprodukte mit künstlicher Intelligenz Gesetzliche Krankenkassen sollen Kosten für KI-Produkte übernehmen
Das Problem bei medizinischen Produkten mit künstlicher Intelligenz sind gerade für kleine und mittlere Unternehmen die Kosten. Diese sollten von den Krankenkassen übernommen werden, sagt ein Papier im Auftrag der Plattform Lernende Systeme.
Künstliche Intelligenz: Werden Medizinprodukte mit KI ausgestattet, dann ist oft die Finanzierung problematisch. Hier sollten die Krankenkassen einspringen. (Bild: (c) sdecoret -
Ein System auf Basis von künstlicher Intelligenz kann Gesundheitsdaten intelligent verknüpfen und hilft Ärzten, Krankheiten vorzubeugen, sie zu diagnostizieren oder auch zu behandeln. Doch der Weg aus der Forschung in die Gesundheitsversorgung ist kompliziert. Gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowie Start-ups sind Finanzierung und das Inverkehrbringen von KI-Medizinprodukten nicht einfach.
Oft fehle es an KI-Expertise, den notwendigen Trainingsdaten und auch am Vertrauen in die entwickelten Produkte bei Ärzten und Patienten. Ein wichtiger Baustein für die Finanzierung von Medizintechnik ist vor allem die Aussicht auf Kostenübernahme durch die gesetzlichen Krankenkassen. Das sagen die Autoren des Whitepapers „KI-Geschäftsmodelle für die Gesundheit“.
Krankenkassen sollen Kosten übernehmen
Ein wichtiger Baustein für die Finanzierung von Medizintechnik ist vor allem die Aussicht, wenn die gesetzlichen Krankenkassen die Kosten übernehmen. Doch das ist noch der Flaschenhals. „Solange die Erstattung nicht geklärt ist, ist es für Hersteller ein großes Risiko, die hohen Kosten für die Entwicklung des Produkts vorzufinanzieren“, sagt Karsten Hiltawsky, Leiter des Bereichs Corporate Technology & Innovation bei Dräger und Co-Leiter der Arbeitsgruppe Gesundheit, Medizintechnik, Pflege der Plattform Lernende Systeme.
Damit die Kosten für eine Behandlung mit einem KI-Medizinprodukt erstattet werden, muss der Hersteller einen Nutzennachweis erbringen. Doch es gibt ein KI-spezifisches Innovationsproblem: Der eigentliche Nutzen lässt sich oft erst langfristig nachweisen, da die Qualität des Ergebnisses eines KI-Systems stark von den verfügbaren Trainingsdaten abhängt – die meist erst im Laufe des Betriebs eines neuen KI-Medizinprodukts in ausreichend großer Menge vorliegen. „Was uns helfen würde, ist eine befristete Erstattung bis zum endgültigen Nutzennachweis, nach dem Vorbild des Fast-Track-Verfahrens für digitale Gesundheitsanwendungen“, sagt Hiltawsky.
Förderprogramme für internationalen Wettbewerb
Die Daten und ihre Verfügbarkeit sind der Schlüssel für erfolgreiche KI-Geschäftsmodelle in Medizin und Pflege. Das datenschutzkonforme Sammeln von Patientendaten mache in Deutschland einen großen Teil der hohen Initialaufwände aus, heißt es in dem Papier. Die Autoren schlagen vor, die Aufwände zu erstatten und plädieren für spezialisierte Förderprogramme, um die internationale Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.
„In der Pflege und Rehabilitation stehen Geschäftsmodelle mit KI noch am Anfang – obwohl gerade hier die Patienten von Entwicklungen wie sensorischen Beinorthesen oder KI-Systemen zur Sturzprävention enorm profitieren könnten. Neben der unklaren Finanzierung sind vor allem die Schwierigkeiten, an die notwendigen Daten für das Training der KI-Systeme heranzukommen, eine große Hürde für Gesundheitsunternehmen und lassen sie vor der Investition in KI zurückschrecken“, sagt Susanne Boll, Professorin für Medieninformatik an der Universität Oldenburg und Co-Leiterin der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen der Plattform Lernende Systeme.
KI eröffnet neue Dienstleistungen und Services
Künstliche Intelligenz in medizintechnischen Produkten machen auch neuartige Erlösmodelle möglich. „Auch der zweite Gesundheitsmarkt bietet den Herstellern von KI-Entwicklungen alternative Erlösquellen, und hat darüber hinaus großes Potenzial für die Gesundheitsversorgung, von der Prävention über Intervention bis hin zur Nachsorge“, sagt Boll.
Insbesondere wenn der Einsatz von KI ein ganz neues Dienstleistungsangebot ermöglicht, etwa eine medizinische Entscheidungsunterstützung, empfehlen die Autoren die KI-Funktion als „Software-as-a-Service“ anzubieten – eine Art Mietmodell, bei dem Krankenhäuser und Praxen pro Nutzung der KI-Funktion bezahlen, statt einmalig eine Lizenz zu erwerben.
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Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktentwicklung – invenio
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