Barrierefreie KI Die Demokratisierung der Künstlichen Intelligenz

Quelle: Altair Lesedauer: 3 min

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Altair hat Rapidminer als erste ganzheitliche Cloud-Plattform eingeführt. Damit will das Unternehmen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz demokratisieren. Was bedeutet das für die Fabrikautomatisierung?

KI in der Fabrikhalle: Altair Rapid Miner befähigt die Wissensträger – die qualifizierten Mitarbeiter, die den technischen und geschäftlichen Kontext durchdringen können –, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
KI in der Fabrikhalle: Altair Rapid Miner befähigt die Wissensträger – die qualifizierten Mitarbeiter, die den technischen und geschäftlichen Kontext durchdringen können –, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
(Bild: Copyright (c) 2020 Blue Planet Studio/Shutterstock/Altair)

Beim Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion stehen Unternehmen vor großen Herausforderungen. Dazu gehören der Personalmangel, fehlendes Vertrauen in die Technologie sowie die Inbetriebnahme.

Allein der Personalmangel macht es Unternehmen schwer: Viele, die in Datenanalyse investieren wollen, finden kaum Data Scientists. Wenn doch, bleiben diese Datenexperten häufig viel zu kurz im Unternehmen, um von deren Modellen zu profitieren. Kein Wunder also, dass die Datenmodelle es oft gar nicht erst in die Produktion schaffen und die Unternehmen mit ihrer Datenstrategie auf der Strecke bleiben. Eine kürzlich von Forrester durchgeführte Studie ergab, dass nur 13 Prozent aller Datenmodelle für maschinelles Lernen industriell umgesetzt werden; nur eines von acht Unternehmen ist also erfolgreich damit.

Den produktiven KI-Einsatz ermöglichen

Mit der KI-Plattform Altair Rapidminer will das Unternehmen nun den produktiven Einsatz von KI-Projekten in jedem Betrieb möglich machen. Zentraler Ausgangspunkt für die Organisation des gesamten Data-Science-Lebenszyklus ist die Cloud: vom Datenzugriff bis hin zur Verwaltung der Lernmodelle in der Produktion. Neben Werkzeugen für eine barrierefreie KI stehen mit der Altair Rapidminer Academy darüber hinaus Weiterbildungsmöglichkeiten für Fachleute aus der Belegschaft zur Verfügung, die mit ihrer Domain-Expertise die geschäftliche Relevanz durchdringen, den Daten Sinn verleihen und die KI so in den Betrieb bringen.

Rapidminer im Vergleich
  • Alteryx: Altair Rapidminer deckt nahezu 100 Prozent der Funktionen von Alteryx für die Datenaufbereitung ab; Alteryx dagegen nur einen Bruchteil der Funktionen von Altair Rapidminer für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Daher ist die Cloud-Plattform im Hinblick auf Entscheidungsfindung und Wertschöpfung aus den vorhandenen Daten dem Markt voraus.
  • Datarobot: Datarobot bietet eine End-to-End-Automatisierung. Allerdings versagt dieser Auto-ML-first-Ansatz oft in der Produktion. Im Gegensatz dazu unterstützt Altair Rapidminer den Einsatz von Automatisierungslösungen in allen Phasen der Entwicklung von KI; so lassen sich automatisierte Lösungen optimieren.
  • Dataiku: Im Gegensatz zur Serveranwendung Dataiku hat Altair seine Plattform von Anfang an als Cloud-native Plattform konzipiert. Sie verfolgt eine Software-as-a-Service-Strategie, die die Grenzen der Optimierung für Multi-Tenancy, Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Sicherheit ausreizt und gleichzeitig die Kosteneffizienz maximiert.
  • Knime: Altair Rapidminer bietet einen visuellen Workflow-Designer wie Knime und befähigt verschiedene Zielgruppen angefangen bei Anfängern bis hin zu Experten durch verschiedene Autorenmodi (von der Automatisierung über das visuelle Workflow-Design bis hin zur Code-Entwicklung).

Die Technologie ermöglicht einen ganzheitlichen Ansatz. Sie bietet sowohl Funktionen für die Aufbereitung von Daten und maschinelles Lernen als auch die Möglichkeit, automatisierte Lösungen zu optimieren. Als Cloud-native Plattform verfolgt Altair Rapidminer eine Software-as-a-Service-Strategie, die die Grenzen der Optimierung für Multi-Tenancy, Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Sicherheit ausreizt und gleichzeitig die Kosteneffizienz maximiert.

Da der Erfolg von KI-Projekten davon abhängt, dass Fachleute und Datenspezialisten zusammenarbeiten, verfügt die Cloud-Plattform über eine umfassende Automatisierung für Data-Science-Einsteiger, eine integrierte Jupyterlab-Umgebung für Experten und einen visuellen Workflow Designer, um die Lücke zu schließen und eine gemeinsame Sprache für die Erstellung von Datenmodellen zu finden. „Die Plattform kann jedem Mitarbeiter im Unternehmen Datenanalyse- und KI-Anwendungen zur Verfügung zu stellen“, erklärt Mirko Bromberger von Altair. „So hat immer die richtige Person Zugriff auf die richtigen Daten, um die richtige Entscheidung zur richtigen Zeit zu treffen.“

Verglichen mit anderen ML-Plattformen wie Microsoft Azure ML, die in hohem Maße auf individuelle Programmierung angewiesen sind, ermöglicht Altair Rapidminer mit der visuelle Modellierung und viele Workflow-Designer-Fähigkeiten einen ganzheitlichen Ansatz. Damit können Experten durchgängige KI-Lösungen für individuelle Anwendungen entwickeln und bereitstellen. „Das beschleunigt die KI-Projekte“, erklärt Bromberger.

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Maschinelles lernen im produktiven Einsatz

Seit Februar 2023 sind Rapidminer Studio und Rapid­miner AI Hub für alle Altair-Kunden über die patentierte Altair-Units-Lizenzierung verfügbar. Mit der Version 10.1 können Unternehmen nun ihre Daten erschließen – unabhängig davon, wie das unternehmensinterne KI-Team aufgestellt ist oder wie ausgereift ihre Data-
Science-Aktivitäten bisher waren. Darüber hinaus ist die Rapidminer Online Academy offen für jeden. Denn die Anwendung der Methoden und Algorithmen erfordert auch einen organisatorischen Sinneswandel.

Ergänzendes zum Thema

Altair zeigt die Cloud-Plattform auf der Hannover Messe 2023:
Halle 17, Stand E40.

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