KI-Zentrum Kaiserslautern: Forscher bringen Maschinen das Sehen bei

KI-Zentrum Kaiserslautern: Im Trainingscamp für Roboter

Forscher bringen Maschinen das Sehen bei

Möglichst anwendungsnah soll sie sein, die Arbeit in Kaiserslautern. Schon in den Neunzigerjahren arbeiteten DFKI-Forscher im Projekt Verbmobil an der maschinellen Übersetzung von Texten . Die Ergebnisse wurden zur Grundlage für Googles Übersetzungsdienst Translate. Auch bei der Kunst, Maschinen ein Verständnis für ihre Nutzer beizubringen – dem sogenannten User Modeling – leistete das DFKI wesentliche Arbeit. Den Begriff Industrie 4.0 prägte Instituts-Chef Wahlster als Co-Autor eines Zeitschriftenbeitrags.

Im größten aktuellen Boomthema, dem sogenannten Deep Learning, waren es allerdings kanadische Forscher, die die Grundlagen legten. Die Technik befähigt Computer beispielsweise dazu, Objekte in Fotos oder Wörter in Tonaufnahmen zu erkennen. Dank Massen von Daten und neuer superschneller Rechner hat Deep Learning die KI-Forschung in den vergangenen fünf Jahren so schnell vorangebracht wie seit Jahrzehnten nicht. Selbstfahrende Autos, autonome Drohnen – das alles wird jetzt damit möglich. Mit der Gründung des Kompetenzzentrums Deep Learning vor drei Jahren stärkte auch das DFKI seine Arbeit an dem Thema. Dessen Leiter, der Informatiker Damian Borth, ist in der Industrie gerade ein gefragter Mann, der Unternehmern erklärt, wie Deep Learning ­ihre Industrie umkrempelt. „Es ist verrückt“, sagt er, „wie schnell sich KI gerade in der Wirtschaft verbreitet.“

An seinem Zentrum in Kaiserlautern, in hellen Büroräumen mit offenen Türen, entwickelt ein Team von 14 Experten neue Anwendungen für schlaue Computer. Mithilfe von Deep Learning entwickelten sie zum Beispiel eine Software, die aus Satellitendaten Brandherde und Überschwemmungen erkennt. Rettungsdienste und Versicherer seien daran interessiert, sagt Borth, um etwa schnell zu erkennen, wie viele Häuser betroffen sind.

Vor ein paar Monaten veröffentlichte Borths Team den größten verfügbaren Bilddatensatz für die KI-Forschung weltweit, geschöpft aus 100 Millionen Fotos der Onlineplattform Flickr. Mit dem Datenschatz können Wissenschaftler Computern beibringen, Objekte in Bildern zu erkennen. Der Algorithmus erkennt mittlerweile sogar, ob ein freundlicher oder wütender Hund auf dem Foto ist, eine schöne Landschaft oder eine verschandelte. So werden Maschinen Stück für Stück schlauer – und menschlicher.

Der Chiphersteller Nvidia spendete Borths Team kürzlich einen Hochleistungscomputer, mit dem komplexe Berechnungen nur noch zwei Stunden dauern statt zwei ­Monate. Damit, sagt Broth, könne seine Truppe auf Augenhöhe mit internationalen Topuniversitäten wie Stanford arbeiten.

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Die Deutschen konkurrieren auf dem Feld ­allerdings auch mit den größten Konzernen der Welt, die sich riesige KI-Forschungsabteilungen leisten. 20 bis 30 Milliarden Dollar stecken Google und Baidu, der Konkurrent aus China, 2017 in die KI-Entwicklung, schätzen Marktbeobachter von McKinsey. Dagegen erscheinen die Finanzmittel des DFKI, 40 Millionen Euro, teils vom Staat, teils von der Industrie, bescheiden.

Laut Recherchen der „New York Times“ verdienen KI-Entwickler bei Google zwischen 300.000 und 500.000 Dollar. Am DFKI liegen die Gehälter eher auf Universitätsniveau. Einige Mitarbeiter sind darum schon ins Silicon Valley gewechselt. Wenn er Doktoranden auf seiner Webseite präsentierte, sagt Borth, seien einige davon bald darauf nicht mehr am Institut.

Bitkom-Geschäftsführer Rohleder fordert ­eine massive Forschungsförderung: Mindestens eine Milliarde Euro pro Jahr sollten für die KI-Forschung bereitgestellt, 40 zusätzliche Professuren an Hochschulen geschaffen werden. „Dabei geht es nicht nur um die Forschung“, sagt Rohleder, „es geht ebenso darum, durch beste Lehre den absehbar ­hohen Bedarf an KI-Spezialisten zu decken.“

Einen Bonus hat das DFKI gegenüber Google und Co.: die wissenschaftliche Freiheit. Er sei kein Zahnrad im Gefüge wie in manchem Konzern, sagt Deep-Learning-Experte Borth, sondern könne eigene Ideen verfolgen und publizieren: „Ich kann Themen angehen, die mir wichtig sind.“

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