KI ist wichtiger Bestandteil der Digitalisierungsstrategie Künstliche Intelligenz: besser als ihr Ruf!

Der Einsatz von KI als Bestandteil der Digitalisierungsstrategie nimmt kontinuierlich zu.

KI als Unterstützer für den Datenschutz

Der Einsatz von KI muss im Hinblick auf die Verwendung von personenbezogenen Daten kritisch hinterfragt werden. Es gibt jedoch viele Anwendungsbeispiele von schwacher KI, in denen solche Daten nicht genutzt oder erst gar nicht erfasst werden. Werden beispielsweise während einer Datenaufnahme Personen miterfasst, lassen sich diese via KI anonymisieren. Andere Sensoren wie LIDAR-Systeme erfassen räumliche Daten sogar, ohne dass Personen identifiziert werden können. Die Umgebung wird nur als Raster aus Lichtpunkten abgebildet. So lässt sich die ­Bewegung von Personen in Räumen gut analysieren, ohne dass die DSGVO verletzt wird. Diese Form der schwachen KI ist bereits in vielen Anwendungsbereichen der öffentlichen Verwaltung zu finden, wie zum Beispiel bei modernen Verkehrsleitsystemen, bei denen der Verkehrsfluss so gesteuert wird, dass er bestmöglich verläuft.

Entwicklung und Einsatz basiert auf Schichten

Die Architektur für eine KI-Plattform lässt sich in drei Schichten unterteilen: Ausgangspunkt ist der spezifische Anwendungsfall. In der obersten, funktionalen Schicht werden KI-Modelle passend zu den Anforderungen entwickelt oder trainiert. Beispielsweise findet an einer Straße kontinuierliches Verkehrsmonitoring statt. Eine Kamera nimmt den Verkehrsstrom auf und identifiziert die Anzahl der Fahrzeuge über ein KI-Modell zur Objekterkennung. Das Ergebnis wird an eine Applikation weitergeleitet, die eine Geschwindigkeitsanzeige steuert. Wird ein Schwellenwert überschritten, wird die erlaubte Geschwindigkeit angepasst oder vor Stau gewarnt.

KI-Modell und Anwendungslogik der funktionalen Schicht benötigen unterstützende Funktionalitäten, die in der Serviceschicht bereitgestellt werden. Diese umfasst Tools und Prozesse, die zum einen die professionelle Entwicklung (Training) von KI-Modellen ermöglichen. Zum anderen werden Services für die Ausführung (Inference) bereitgestellt, mit deren Hilfe erkannte Objekte und Steuerungsaktionen abgeleitet werden. Die Serviceschicht wird als Enterprise-Umgebung häufig auf Basis von Containertechnologie realisiert. Dadurch können Entwickler-Frameworks (z.B. TensorFlow) flexibel bereitgestellt sowie KI-Modelle zuverlässig paketiert werden. Der gesamte Workflow erfordert Nachvollziehbarkeit und solide Governance-Prozesse.

Um die Serviceschicht bereitzustellen, ist eine geeignete Infrastrukturschicht notwendig. Neben leistungsstarken CPUs/GPUs erfordert diese eine schnelle Anbindung an die Datenschicht, in der Trainingsdaten im Tera- oder Peta­byte-Bereich liegen können. Eine entsprechende IT-Infrastruktur lässt sich in der Cloud oder auch On-Premises abbilden. Oftmals findet das Modell-Deployment als Edge Computing auch in der Nähe oder gar im Sensor statt.

Vorteile von künstlicher Intelligenz nutzen

Die deutsche Bundesregierung setzt auf die Vorteile von künstlicher Intelligenz und hat das Ziel, eine verantwortungsvolle, gemeinwohlorientierte und menschenzentrierte Entwicklung sowie Nutzung von KI voranzutreiben. Computacenter kann dabei über alle drei Schichten der KI-Plattform hinweg unterstützen, die notwendigen KI-Modelle zu entwickeln und zu trainieren sowie eine solide Serviceschicht zu realisieren. Gleichzeitig hat der IT-Dienstleister langjährige Erfahrung in Design, Implementierung und Betrieb von IT-Infrastrukturen in Rechenzentrum, Edge und Cloud und unterstützt alle gängigen Frameworks und Hersteller.

*Der Autor: Benjamin Ruland, Senior Consultant bei Computacenter

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