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Kann Europa die KI-Revolution mitgestalten?

deevios CEO und Mitbegründer Donato Montanari erklärt, wie Künstliche Intelligenz und Deep Learning funktionieren, wie verschiedene Märkte und Branchen sie auf unterschiedliche Weise anwenden und warum Europa der richtige Ort für ein KI-Unternehmen wie deevio ist.


Wir sind heutzutage überall von Künstlicher Intelligenz umgeben. Könntest du eine kurze Definition geben und erklären, warum es einen solchen Hype um KI gibt?

KI ist ein sehr allgemeiner Begriff. Er bezieht sich auf Maschinen, die Entscheidungen treffen. Was im Bereich der KI ziemlich neu ist und in den letzten 10 Jahren besonders erfolgreich war, ist das Konzept des Machine Learning: Die Maschine trifft nicht nur Entscheidungen, sondern lernt durch die getroffenen Entscheidungen dazu. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Machine Learning zu betreiben, aber eine der erfolgreichsten ist Deep Learning. Bei Deep Learning handelt es sich um Algorithmen, die versuchen, die Struktur des Gehirns nachzubilden. Diese Entwicklungen waren nur möglich aufgrund des unglaublichen Durchbruchs auf dem Gebiet der Rechenleistung, den wir erst kürzlich erlebt haben.


Und in welchen Kontexten und Branchen können KI und Deep Learning eingesetzt werden?

Immer wenn eine wichtige neue Technologie entwickelt wird, versucht man sie überall anzuwenden. Das Gleiche ist auch hier passiert. Jeder Markt und jede Branche versucht herauszufinden, wie diese Technologie von Nutzen sein kann. Die Verbraucherindustrie ist in vielen Bereichen der Motor dieses Prozesses. Wenn wir zum Beispiel in unser Handy sprechen und das Handy das, was wir sagen, in Text übersetzt, dann ist das Deep Learning. Dabei können wir beobachten, dass die Ergebnisse am Anfang nicht sehr präzise sind. Man muss die Worte und Sätze wiederholen, weil viele Fehler entstehen. Aber je öfter man die Anwendung nutzt, desto genauer wird sie, weil sie lernt, wie man spricht. Das ist wahrscheinlich das momentan produktivste Beispiel für Deep Learning, weil es von allen verwendet wird. Deshalb wird die Anwendung so schnell besser und besser. Aus diesem Grund sind die Unternehmen mit der besten Software in diesem Bereich diejenigen mit den meisten Benutzern, weil sie von ihnen die Daten bekommen, mit denen sie wiederum die Software trainieren können. Das macht Unternehmen wie Google, Apple, Microsoft und Facebook zu den wichtigsten Akteuren auf diesem Markt.


Wer sind die treibenden Kräfte, wenn wir über KI auf globaler Ebene sprechen? Du hast bereits Unternehmen wie Google und Facebook erwähnt. Letztendlich ist es also eine Frage der Daten?

Die grundlegende Wissenschaft hinter KI und Deep Learning ist relativ alt. Dann haben wir die technologische Umsetzung, die Rechenleistung der Computer, die es in dieser Form erst seit Kurzem gibt. Und der wichtigste Teil sind die Daten. Also stellen sich folgende Fragen: Wer hat die Daten? Wie verwendet man die Daten? Und gibt es Einschränkungen für die Daten? Schaut man sich die Verbraucherindustrie an, dann sind global betrachtet die meisten Daten dort, wo die meisten Menschen leben. Das bedeutet, dass die Länder, in denen Deep Learning besonders erfolgreich ist, die bevölkerungsreichsten Länder sind. Wenn man Erfolg daran misst, wie umfassend Deep Learning angewendet wird, wie viele Patente ein Land auf die Technologie hat oder wie viele Aufsätze zu diesem Thema geschrieben wurden, dann liegt China mit großem Abstand vor allen anderen, weil dort Milliarden von Menschen leben, von denen sie die Daten verwenden können. Das ist der größte Vorteil, den China auf dem Konsumgütermarkt im Moment hat; gepaart mit einer Regierungspolitik, die es den Unternehmen ermöglicht, mit den Nutzerdaten zu tun, was sie wollen. Die Kombination aus vielen Menschen und kaum Datenschutz führt dazu, dass die Maschinen extrem schnell lernen können.


Spielt Europa überhaupt eine Rolle in der KI-Revolution?

Ich denke, es hängt davon ab, auf welchen Markt wir uns konzentrieren. Was die Bevölkerungszahl betrifft, so können wir nicht mit Asien konkurrieren. Bei verbraucherorientierten Anwendungen kann Europa also nicht die Führungsrolle übernehmen. Auch weil Datenschutz für die Europäer sehr wichtig ist. Insbesondere in Deutschland sind wir Vorreiter in diesem Bereich, was, meiner Meinung nach, ein positiver Aspekt ist. Wo ich dagegen eine Chance für Europa sehe, Marktführer zu werden, ist in der Industrie. Europa war der erste Kontinent, der industrialisiert wurde, es liegt also quasi in unserer DNA, repetitive Prozesse durchzuführen und das gleiche Produkt millionenfach auf die immer gleiche Weise herzustellen. Wir haben die Disziplin dafür. Und das Wichtigste: Wir wissen, wie man es nachverfolgt. Wenn wir jetzt an Daten in der Industrie denken, Daten, die für den Produktionsprozess, die Qualitätskontrolle, das Produkt und die benötigten Materialien relevant sind, dann ist Europa wahrscheinlich der Kontinent, auf dem die meisten dieser Daten gespeichert sind. Mit der Automobilindustrie in Deutschland als Vorreiter liegt das Hauptaugenmerk in Europa darauf, Prozesse zu optimieren. Prozessoptimierung basiert auf Statistiken und Statistiken beruhen auf Daten. Das bedeutet, dass es in Europa große Datenmengen in der Industrie gibt. Während China den Verbrauchermarkt anführt, weil es über die verbraucherbezogenen Daten verfügt, könnte Europa die Industrie anführen, weil dort die industriellen Daten sind. Wenn es darum geht, Deep Learning, Machine Learning und KI in der Industrie anzuwenden, ist Europa genau der richtige Ort. Nehmen wir zum Beispiel deevio. Wir führen Qualitätskontrolle am Ende der Produktionslinie mit Deep Learning durch und sind der Meinung, dass wir dafür bestens geeignet sind. Und wir haben uns entschieden, dies in Berlin zu tun.


Warum ist Deutschland und insbesondere Berlin ein interessanter Standort für deevio?

Ich war heute sehr beeindruckt, als ich diese Karte von Sachsen, das nicht unbedingt als Hightech-Region bekannt ist, gesehen habe, auf der alle dort ansässigen Automobilunternehmen verzeichnet sind.


Die Dichte der Fabriken im Dreieck Dresden-Leipzig-Chemnitz ist erstaunlich. Und das ist überall in Deutschland der Fall. Deutschland ist also ein attraktiver Standort, weil hier die Daten aus der Industrie vorhanden sind. Und warum Berlin? Jetzt braucht man Menschen, die mit diesen Daten arbeiten und daraus Schlüsse ziehen können: Data Scientists. Und dank Unternehmen wie Zalando und Spotify, die auf dem Konsumgütermarkt erfolgreich sind, gibt es in Berlin talentierte Data Scientists. Einer der Gründe, warum wir uns mit deevio für Berlin als Standort entschieden haben, ist die Möglichkeit, mit diesen Talenten zusammenzuarbeiten, denn es gibt nicht viele Regionen außerhalb Chinas und den USA, in denen man erfahrene und wirklich erstklassige Data Scientists findet. Die Kombination aus den relevanten Daten und den Data Scientists im selben Land ist sehr vielversprechend.


Im nächsten Interview wird Donato darüber sprechen, was ein KI-Unternehmen ausmacht und wie vertikale KI-Unternehmen in Zukunft erfolgreich sein werden.

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