Künstliche Intelligenz transparenter und nachhaltiger machen

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Kommentar

Beschreibung: v.l. Florian Schinnerling, Marco Trenti, Dr. Timo Felser und Dr. Niklas Rach mit dem Roboter Tenso auf der Automatica, der Leitmesse für intelligente Automation und Robotik

Fotograf: Tensor AI Solutions

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 Die Systeme sind individuell auf den Kunden zugeschnitten und erfüllen bereits jetzt zukünftige gesetzliche Anforderungen der EU nach dem sogenannten AI-Act. Die Technologie des Ulmer Startups erleichtert nicht nur Zertifizierungsprozesse, sondern sie hilft den Unternehmen auch dabei, wertvolle Ressourcen einzusparen.

Künstliche Intelligenz ist ein mächtiges Universalwerkzeug, als Technologie ist sie unumgänglich. Um KI sicher und vertrauenswürdig zu machen, hat die Europäische Union eine gesetzliche Regelung auf den Weg gebracht, die die Entwicklung und Nutzung von KI reguliert: den EU-AI-Act. Diese Verordnung, die voraussichtlich im nächsten Jahr in Kraft treten wird, verbietet Anwendungen, die mit inakzeptablen Risiken verbunden werden. Anwendungen, die mit hohen Risiken einhergehen, unterliegen strengen Auflagen, was die Transparenz und Nachvollziehbarkeit angeht. Genau hier setzt das Startup Tensor AI Solutions an: Das Ausgründungsunternehmen der Universität Ulm hat eine transparente und erklärbare KI-Technologie entwickelt, die den geforderten Transparenzpflichten bereits jetzt gerecht wird.

Anwendungsbereiche und -felder für den Einsatz Künstlicher Intelligenz, die unter diese „Hochrisiko“-Kategorie fallen, reichen vom autonomen Fahren über die automatisierte Kreditvergabe bis hin zu KI-basierten Diagnose- oder Therapieverfahren in der Medizin. „Sobald die KI-Verordnung in Kraft getreten ist, braucht es für die Entwicklung und den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Hochrisiko-Kategorie umfassende Qualitätssicherungs- und Risikomanagementsysteme. Konkret heißt dies: Entscheidungsvorgänge und Datenqualität müssen fortwährend dokumentiert und transparent gemacht werden“, erklärt Florian Schinnerling, CFO von Tensor AI Solutions.

In der Regel können herkömmliche KI-Methoden wie neuronale Netze Transparenz und Erklärbarkeit nicht gewährleisten. „Mit unserer KI-Technologie kann jederzeit nachvollzogen werden, auf welcher Grundlage das System Entscheidungen trifft und in welcher Weise einzelne Entscheidungen von verschiedenen Parametern beeinflusst wurden“, sagt Dr. Timo Felser, CEO von Tensor AI Solutions. So lassen sich unerwünschte Tendenzen oder „Voreingenommenheiten“ (Bias) von automatisierten Systemen transparent aufklären und unterbinden. Schon heute werden beispielsweise in Personalauswahlverfahren KI-gestützte Systeme eingesetzt, und nicht immer kann nachvollzogen werden, nach welchen Kriterien hier Auswahlentscheidungen getroffen wurden.

Der Schwerpunkt von Tensor AI Solutions liegt aktuell noch auf den Branchen Handel, Prozessindustrie und Produktion, wobei sich die KI-Technologie des Unternehmens problemlos in anderen Branchen anwenden lässt. Ein weiterer Nutzervorteil der KI-Lösungen des Startups ist die effiziente Ressourcennutzung. Die transparente KI-Analyse deckt auf, welche Daten für einen Prozess tatsächlich relevant sind, wodurch bis zu 80 Prozent an Ressourcen eingespart werden können. Für die gleiche Rechenaufgabe wird weniger Rechen- und Speicherleistung gebraucht, was Prozesse nicht nur beschleunigt, sondern auch Strom und Energie spart.

„Wir bieten unseren Kunden maßgeschneiderte Lösungen zur kontrollierbaren Automatisierung von Auswertungs- und Entscheidungsprozessen und helfen ihnen dabei, das Potenzial in ihren Daten effizient und transparent zu nutzen“, sagt Dr. Niklas Rach, COO von Tensor AI Solutions. Die Herausforderung besteht insbesondere darin, Wertschöpfu ngsideen in technische Lösungen zu übersetzen, und dabei den gesamten Digitalisierungsprozess durchschaubar zu gestalten. Zum Leistungspaket des Startups gehört außerdem die individuelle Systemintegration der maßgeschneiderten KI-Lösungen, bei der die Performanceleistung spezifisch an die Hardware angepasst und optimiert wird.

Die Gründer von Tensor AI Solutions Dr. Niklas Rach, Marco Trenti, Dr. Timo Felser und Florian Schinnerling sind Spezialisten für Datenanalyse, Machine Learning und High-Performance Computing. Ihr Startup wird seit Mai 2021 über das Hochtechnologie-Gründerprogramm EXIST-Forschungstransfer des Bundes und der EU gefördert. In diesem Jahr hat sich das junge Unternehmen bereits auf zwei großen Messen präsentiert, der Hannover Messe und der Automatica in München, der Leitmesse für intelligente Automation und Robotik.  

Unterstützt wird das Startup vom Ulmer Institut für Komplexe Quantensysteme, das den Gründern Räume zur Verfügung stellt. Darüber hinaus wird das Unternehmen vom Enterpreneurs Campus begleitet, der 2022 neu errichteten zentralen Gründungsplattform der Universität Ulm.