Volkswagen: Wie Maschinen in Zukunft lernen werden

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Spannende Einsichten in das Volkswagen DataLab und wie Maschinen in Zukunft lernen werden.

Volkswagen betreibt in München mit dem Data-Lab eine Forschungseinrichtung für künstliche Intelligenz, die zeigt, dass man unter Machine-Learning mehr versteht als autonomes Fahren. Das Bürogebäude erinnert eher an Wolfsburg als ans Valley, es liegt unspektakulär an einer Ausfallstraße im Norden von München. Immerhin: In Laufweite liegen die deutschen Zentralen von Microsoft und Amazon, daneben sitzen MAN und Osram. Und in der Tat trifft auch in dem eher unscheinbaren Bürogebäude mit dem Volkswagen-Data-Lab die alte Industrie auf die neue Digitalwirtschaft.

Wer bei KI und Volkswagen zuerst einmal an selbstfahrende Autos denkt, wird im Data-Lab enttäuscht. „Es geht im Data-Lab vornehmlich um künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Zusammenhang mit Unternehmensprozessen und Produktionsverfahren“, erklärt Barbara Sichler, Head of Project Development. So werde im Data-Lab unter anderem Grundlagenforschung in Bezug auf Machine-Learning betrieben und auch das komplexe Feld des Einsatzes von Quantencomputern sei ein wichtiger Forschungsbereich.
Besser erklären, warum künstliche Intelligenz einerseits auf Befürchtungen bei Mitarbeitern und auf große Hoffnungen bei Firmenlenkern trifft, kann Prof. Patrick van der Smagt. Der aus den Niederlanden stammende Leiter der KI-Forschung bei Volkswagen war Professor für biometrische Robotik und maschinelles Lernen an der TU München, bevor er 2016 als Direktor für KI-Forschung zum Volkswagen-Konzern kam und sich gegen die Hochschulkarriere entschied. „Das Problem an künstlicher Intelligenz ist, dass jeder darunter etwas anderes versteht“, fasst van der Smagt zusammen. Ziel sei es, bei Unternehmensentscheidungen auf der Basis datengetriebener Verfahren und mit Hilfe der Stochastik die optimale Entscheidung zu treffen. Die Gebiete, auf denen das Data-Lab forsche, reichen von Advanced-Language-Analysis, also dem Erkennen von Stimmungen in gesprochenen Dialogen über Deep Learning bis hin zu Advanced Analytics.

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Quelle: t3n.de