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AI und ML leonardo.report 18Q4

Künstliche Intelligenz – Mehr Wissen

Künstliche Intelligenz ist keine neue Wissenschaft innerhalb der Informatik. Aber jahrzehntelang schlummerten die Innovationen, weil es keine adäquate Hardware gab. Man könnte auch behaupten, dass die Grafikkarten von Nvidia die KI/AI (Artificial Intelligence) und hierbei besonders Machine und Deep Learning wachgeküsst haben.

Nvidia ist nicht der einzige Pionier, der durch revolutionäre Hardware-Architektur vielen AI-Algorithmen zu echtem Leben verholfen hat. Neben den Cloud-Anbietern AWS und Microsoft gilt Google als Speerspitze der internationalen AI-Bewegung, wo es neben dem ­Framework TensorFlow auch die selbst entwickelte Hardware Tensor Processor Unit (TPU) gibt.

Mitte dieses Jahres gab SAP-Partner Atos in Paris dann auch seine Kooperation mit Google bekannt. Während SAP offensichtlich Nvidia bevorzugt, die erstmalig im vergangenen Jahr auf der Sapphire in Orlando waren.

   

SAP verlässt sich nicht auf Nvidia allein, um das eigene Framework für die digitale Transformation auszustatten. Für Leonardo AI und Machine/Deep ­Learning (ML) geht SAP-Technikvorstand Bernd Leukert mehrere Partnerschaften ein – bis hin zu Übernahmen:

SAP hat vergangenes Jahr das in Paris ansässige Start-up Recast.AI übernommen. Das Unternehmen stellt eine Entwicklungsumgebung für Software­anwendungen bereit, bei denen Nutzer die natürliche Sprache zum Beispiel in Form von Chatbots verwenden können.

Die leistungsfähige Technologie von Recast.AI unterstützt mehr als 20 Sprachen. Mit der Übernahme schafft SAP die Voraussetzungen, die Spracherkennung und -ausgabe der eigenen Softwarelösungen weiter zu verbessern.

Recast.AI wurde 2015 gegründet und ist aus der Programmierschule „42“ hervorgegangen. Das Unternehmen bedient heute internationale Kunden mit Sitz in Frankreich, darunter große Banken, Versicherungen und Technologieunternehmen. Recast.AI hat eine moderne ML-basierte Architektur entwickelt und nutzt eigene Algorithmen zur Sprach­erkennung.

Das Team aus erfahrenen Datenwissenschaftlern und Ingenieuren wird sich verstärkt in die Entwicklung von SAP im Bereich maschinelles Lernen einbringen. Ziel ist, dass Nutzer mit SAP-Lösungen sprechen und sich somit komplexe geschäftliche Interaktionen und Prozesse vereinfachen. SAP hat dazu in Paris ein Leonardo-Center mit Fokus auf Technologien wie AI und ML eröffnet.

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Carlo Ruiz, Nvidia-Manager (linkes Bild, stehend), erklärt die AI-Revolution seit der Verfügbarkeit von adäquater Hardware. Bild Mitte: die akustische Analyse als neuronales Netzwerk (CNN und RNN), darunter das Ablaufdiagramm eines klassischen Algorithmus. Rechts der akustische Input für ML.

Laut einer SAP-Umfrage aus diesem Jahr unter 2500 Spitzenmanagern sind neun von zehn Führungskräften davon überzeugt, dass Artificial Intelligence (AI) in den kommenden fünf Jahren für das Überleben ihres Unternehmens entscheidend sein wird.

Die Umfrage, die von SAP in Australien, Frankreich, Deutschland, Großbritannien und den USA durchgeführt wurde, zeigte, dass Führungskräfte bereit sind, entsprechend zu handeln, und dass eine wachsende Nachfrage nach Innovationen auf Basis künstlicher Intelligenz besteht.

Sechs von zehn Führungskräften gaben an, dass sie künstliche Intelligenz eingeführt haben oder dies im nächsten Jahr planen. Ein Drittel der befragten Führungskräfte plant in den nächsten zwölf Monaten erhebliche Investitionen (zwischen 500.000 und 5 Mio. US-Dollar) in AI.

„Wir möchten in den nächsten drei Jahren die Hälfte aller ERP-Geschäftsprozesse mit KI-gestützten Funktionen automatisieren“

sagte Bernd Leukert, der als Mitglied des Vorstands der SAP den Bereich Products & Innovation verantwortet.

„SAP S/4 Hana Cloud ist das einzige Produkt auf dem ERP-Markt, das Unternehmen die umfassende Intelligenz bietet, die sie benötigen, um ihre Wettbewerber zu überflügeln und weiterhin Spitzenleistungen zu erzielen.“

AI und ML ohne Leonardo

Offensichtlich kommt die digitale Transformation an Artificial Intelligence nicht vorbei, aber Leonardo ist noch lange nicht die bevorzugte Plattform für Machine/Deep Learning.

Wie fast immer: Der Digitalisierungsbaukasten Leonardo ist richtig eingenordet, aber es gibt zahlreiche – bessere und preiswertere – Alternativen.

Ein Beispiel: SAP-Bestandskunde Trumpf zeigte auf einer Tagung des Handelsblatts eine Remote/Predic­tive-Maintenance-Lösung auf Basis von Microsoft Azure: Im Sinne von vorausschauender Wartung und Fehlerbehebung werden die Geräusche einer CNC-Maschine mittels Smartphone aufgenommen und an einen Machine-Learning-Algorithmus in der Azure-Cloud gesandt.

Das neuronale Netzwerk liefert eine Analyse des Maschinenzustands. Neben der innovativen Nutzung des AI-Frameworks in der Microsoft-Wolke zeigt dieses Projekt von Trumpf sehr deutlich, was unter digitaler Transformation auf Basis aktueller Technologien gemeint sein kann: die Optimierung und Adaptierung von Prozessen.

Traditionell hätte man sich vielleicht per Datenleitung mit der CNC-Maschine verbunden, um den Status abzufragen. Dieser Weg birgt aber die Gefahr von „Datenmissbrauch“ in sich.

Eine direkte, physische Verbindung zwischen den Maschinen und der Serviceorganisation liegt weder im Interesse des Anwenders noch in dem von Trumpf. Die Schnittstelle „Akustik“ entschärft das Problem eines möglichen Missbrauchs von CNC-Daten.

AI ist über Open-Source-Frame­works heute jedem zugänglich. Kleinere AI-Konzepte können bei AWS, Google und Microsoft nahezu kostenfrei evaluiert werden. Wie das Beispiel des SAP-Bestandskunden Trumpf zeigt, braucht es das proprietäre Framework SAP Leonardo nicht.

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Eine Akustik-Schnittstelle anderer Art entwickelte Cambridge Consulting (siehe Bilderfolge), beheimatet im Trinity-Wissenschaftspark nahe Cambridge, UK. Die Eingabe sind nicht die Geräusche einer CNC-Maschine, sondern die Tonfolgen eines Klavierspielers.

Das Ergebnis ist eine musikalische Klassifizierung. Cambridge Consulting baute dieses Szenario, um den Unterschied zwischen Machine Learning und manuell erstellten Algorithmen aufzuzeigen.

Das Resultat vorweggenommen: Das neuronale Netzwerk aus einer Kombination von Convolu­tional Neural Network (CNN oder ConvNet) und Recurrent Neural Network (RNN) ist besser und preiswerter. Nach einer Lernphase ist die Erkennungsgenauigkeit des neuronalen Netzwerks höher als die des Algorithmus, dessen Erstellung von mehreren Programmierern etwa dreimal so viel Zeit in Anspruch nahm.

Und noch ein Faktor war hierbei wichtig: Das neuronale Netzwerk konnte unter Anleitung selbstständig lernen. Die Programmierer mussten umfangreiches Wissen über Musiktheorie besitzen.

Intelligentes ERP als Ziel

Seit der Einführung vor einem Jahr sollen die technischen Möglichkeiten von SAP Leonardo zahlreichen Kunden bei ihren Innovationen geholfen haben. Genauso viele SAP-Bestandskunden sind wahrscheinlich den „Leonardo-Weg“ gegangen, ohne sich aus dem SAP’schen Digitalisierungsbaukasten zu bedienen.

Mit Leonardo hofft SAP, dass die Bestandskunden die modernste Technologie in ihre Prozesse integrieren können und so ihre Arbeitsabläufe verbessert und die Effizienz gesteigert werden. SAP optimiert ihre Produktangebote somit grundlegend mit künstlicher Intelligenz und will damit eine Vorreiterrolle einnehmen.

Oft wird hierbei argumentiert, dass im Gegensatz zu anderen Anbietern, die ebenfalls intelligente Funktionen bereitstellen, die SAP-S/4-Hana-Cloud die einzige bewährte intelligente ERP-Lösung am Markt ist.

Kuratiert von Peter M. Färbinger mit Texten von SAP und Nvidia

leonardo.report

Das Zukunftsmagazin der SAP®-Community zur digitalen Transformation.

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