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Heft 1: Metrologie und KI: Die KI-Strategie der PTB

PTB-Mitteilungen 1/2022
Inhaltsverzeichnis/Abstract

Zusammenfassung

Der zunehmende Einsatz von Verfahren künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert die Wertschöpfung aus (Mess-)Daten, eröffnet dabei gänzlich neue Geschäftsfelder und verändert praktisch sämtliche Lebens- und Wirtschaftsbereiche. In Smart Homes und Smart Cities ermöglichen intelligente Zähler und Controller eine bedarfszentrierte Steuerung und effiziente Abrechnung der Energie- und Wasserversorgung sowie eine Optimierung der Netzauslastung. Predictive Maintainance, d. h. vorausschauende Instandhaltung mittels KI, reduziert in der Industrie 4.0 Produktionsausfälle und Wartungsaufwendungen um ein Vielfaches. Und auch im Gesundheitssektor verbessern KI-gestützte Diagnosen und Therapieplanungen die Behandlung der Patientinnen und Patienten und vermindern somit maßgeblich Ausfallzeiten und vermeidbare Belastungen des Gesundheitssystems. Gerade aus der Kombination aus breit eingesetzter Messtechnik und Verfahren der künstlichen Intelligenz entsteht also ein enormer wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Mehrwert.

Autorinnen und Autoren und ihre Zugehörigkeit zu PTB-Fachbereichen

Autorinnen und Autoren und ihre Zugehörigkeit zu PTB-Fachbereichen

Sascha Meyne (1.3)

David Auerbach (3.1)

Tobias Klein (5.2)

Matthias Neuwirth (5.2)

Ulrike Ankerhold (6.2)

Mathias Anton (6.2)

Stefan Pojtinger (6.2)

Steffen Ketelhut (6.3)

Tobias Schäffter (8)

Hans Rabus (8.01)

Lukas Winter (8.1)

Andreas Kofler (8.1)

Christoph Kolbitsch (8.1)

Patrick Schünke (8.1)

Markus Bär (8.4)

Clemens Elster (8.4)

Lara Hoffmann (8.4)

Sebastian Heidenreich (8.4)

Stefan Haufe (8.4)

Martin Nischwitz (8.5)

Marko Esche (8.5)

Andreas Barthel (9.11)

Dirk Ratschko (9.2)

Harry Stolz (9.2)

Sascha Eichstädt (9.4)

Daniel Hutzschenreuter (9.4)

Julia Tesch (9.4)

Giacomo Lanza (Q.11)

Holger Israel (Q.11)

Daniel Lübbert (Q.4)

Einleitung

Einleitung

Mit steigender Verfügbarkeit großer Datenmengen in allen Lebensbereichen und den enormen technologischen Fortschritten in der Messtechnik im Zuge der Digitalisierung nimmt auch der Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) stetig zu. Die Schlüsseltechnologie KI revolutioniert das Produkt- und Dienstleistungsverständnis grundlegend [1, 2] und wirkt damit als Katalysator für digitale Innovationen. Nicht nur in der Industrie 4.0 lassen sich durch vorausschauende Instandhaltung (sogenannte Predictive Maintenance) von Maschinen und Anlagen mittels KI erhebliche Ressourcen einsparen. Auch bei der intelligenten Steuerung der Versorgungssysteme in Smart Homes und Smart Cities, bei selbstlernenden Diagnosetools für die personalisierte Medizin bis hin zum autonom fahrenden Fahrzeug eröffnen sich stetig neue Einsatzfelder für KI. Durch ihre Vielseitigkeit und inhärente Anpassungsfähigkeit an Problemstellungen aller Art, bieten KI-Systeme als Bestandteil von Produkten oder als eigenständige Artikel herausragende wirtschaftliche Potenziale, die – frühzeitig erkannt und nutzbar gemacht – die Stellung Deutschlands auf dem Weltmarkt entscheidend stärken und in der Breite, von Startups über KMU zu großen Konzernen, signifikante Wettbewerbsvorteile bedeuten können.

Status quo

Status quo

Die disruptive Schlüsseltechnologie KI hat längst das Nischenstadium in der Forschung verlassen (siehe Abb. 1 zur historischen Entwicklung) und drängt in Form verschiedenster Produkte und Dienstleistungen auf den Markt und damit in sämtliche Lebens- und Wirtschaftsbereiche. Um entsprechende Leitplanken für diese dynamisch fortschreitende Entwicklung festzusetzen, veröffentlichte die EU-Kommission im Februar 2020 ein Weißbuch zur künstlichen Intelligenz [4], welches auf die europäische KI-Strategie von 2018 aufbaut und eine innovative, aber – in Abgrenzung von den Entwicklungen in den USA und China – unbedingt menschenzentrierte KI in den Fokus der weiteren Handlungen stellt. Dieses Leitbild bedeutet, dass die KI dem Menschen und der Gesellschaft nutzen und dabei ein selbstbestimmtes Handeln stärken sollte, und wird oft als „KI mit europäischer Prägung“ bezeichnet. Auch von Seiten der Bundesregierung wird die Thematik KI mit der KI-Strategie von 2018 [5] und deren Fortschreibung 2020 [3] sowie der Stellungnahme zum KI-Weißbuch der EU [6] hoch priorisiert und in das strategische Handeln eingebettet.

Themenkomplexe

Themenkomplexe

Köpfe

Die PTB setzt es sich zum Ziel, ihr hohes metrologisches Domänenwissen um entscheidende KI-Kompetenzen zu erweitern, um als starke und kompetente Instanz im Zusammenspiel mit anderen Partnern Vertrauen in KI zu schaffen und langfristig zu sichern.

 

Forschungsfragen

Die PTB setzt es sich zum Ziel, geeignete Metriken zur Bewertung von KI und Daten in ihrem metrologischen Forschungsauftrag zu erarbeiten, bestehende Mess- und Prüfprozesse auf den Einsatz von KI anzupassen und gleichzeitig die sichere Anwendung von KI für metrologische Forschung und Dienstleistung zu prüfen und auszubauen.

Qualitätsinfrastruktur für KI (QI4AI)

Die PTB versetzt sich mit ihren Forschungsaktivitäten im Bereich KI in die Lage, ihrem gesetzlichen Auftrag auch in Zukunft gerecht werden zu können. Dazu gehören die durch Normen und Standards gesetzten Vorgaben für Qualitätsmerkmale von KI ebenso wie Anforderungen aus Verordnungen und Gesetzen für die Zertifizierung und Konformitätsbewertung von Qualitätssicherungsmethoden für Trainings- und Testdaten.

KI für die Metrologie (AI4Metrology)

KI für die Metrologie (AI4Metrology)

Wie in zahlreichen anderen Wissenschaftsbereichen bietet der Einsatz von KI-Verfahren auch für die Metrologie erhebliche Potenziale, die es gezielt auszuschöpfen gilt. Nach einer Umfrage des EMN4 Mathmet mit Antworten aus 13 nationalen Metrologieinstituten liegen folgende Einsatzbereiche von KI für die Metrologie besonders im Fokus:

 

  • Verbesserung der Datenauswertung
  • Neue Messmöglichkeiten
  • Virtuelle Messgeräte
  • Umgang mit großen Datenmengen (Big Data)
  • Entstehung neuer Technologiebereiche im Zuge der digitalen Transformation
  • Neue Dienstleistungen

Infrastruktur & Daten

Infrastruktur & Daten

Die PTB setzt es sich als Ziel, sorgfältig aufeinander abgestimmte maschinennutzbare Daten und KI-Methoden als Vertrauensanker für Zukunftstechnologien in der Messtechnik zu etablieren, digitale Normale (z. B. Referenzdatensätze) für das Messwesen zu entwickeln und bereitzustellen sowie die dafür benötigten Infrastrukturen einzurichten.

Recheninfrastruktur

Recheninfrastruktur

Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Befassung mit KI-Themen ist, wie eingangs erwähnt, die Verfügbarkeit ausreichend dimensionierter Rechenkapazitäten und HPC-Ressourcen für alle Beschäftigten in Forschung und Dienstleistung. Die PTB kann dabei auf eine gut zehnjährige Vorgeschichte aufbauen: Seit 2009 wurde am Standort Berlin-Charlottenburg ein Cluster aus Linux- Rechnern für das Hochleistungsrechnen aufgebaut, zu dem alle PTB-Beschäftigten auf Antrag Zugang erhalten. Die Kapazitäten wurden in bisher drei Investitionsrunden sukzessive erweitert. Die letzte Generation von Servern, die 2017/2018 in Betrieb genommen wurde, umfasst 60 Rechen- Knoten mit insgesamt knapp 1.700 CPU-Kernen (Prozessor-cores).

Daten und KI

Daten und KI

Als Daten-getriebene Verfahren sind KI-Systeme mit hoher Qualität auf qualitativ hochwertige wie auch umfangreiche Datensätze für das Training angewiesen. Während die KI-Verfahren auf geeigneten Trainingsdaten trainiert werden, benötigt es von diesem Datensatz unabhängige Validierungsdaten zur Verbesserung des KI-Modells und ebenso unabhängige (und für die Entwickelnden unbekannte) Testdaten zur schlussendlichen Überprüfung und Bewertung der KI-Funktionalität.

Ordnungsrahmen

Ordnungsrahmen

Die PTB setzt es sich zum Ziel, ihre Rolle als wichtige Säule der Qualitätsinfrastruktur innerhalb eines Ordnungsrahmens für KI proaktiv zu gestalten, Prozessabläufe auf Grundlage der neuen Anforderungen und Möglichkeiten zu überarbeiten und in der Standardisierung sowie der Bewertung und Zertifizierung von KI ihre metrologische Expertise engagiert einzubringen.

Standardisierung und Regulierung von KI

Standardisierung und Regulierung von KI

Der neue Rechtsrahmen der EU für KI spricht der Standardisierung eine Schlüsselrolle zu [55]. Auf nationaler Ebene werden die Fragen der Normung, Prüfbarkeit und Auditierbarkeit federführend von DIN und DKE adressiert und auf europäischer Ebene in CEN, CENELEC und ETSI sowie international in ISO, IEC und ITU vertreten. Im Positionspapier [60] von DIN und DKE zum Entwurf der europäischen KI-Verordnung wird diese gewichtige Rolle betont und eine entsprechende Repräsentation der Standardisierungsbehörden im vorgesehenen europäischen KI-Board gefordert. Zudem drängen die Organisationen darauf, zeitnah Standardisierungsanfragen zu formulieren, da Vorarbeiten in der Standardisierung für die Umsetzung des Rechtsrahmens unabdingbar sein werden.

Zertifizierung von KI

Zertifizierung von KI

Im Whitepaper des Fraunhofer IAIS [17] wird eine durch akkreditierte Prüfer operativ durchführbare Zertifizierung für KI-Anwendungen diskutiert. Demzufolge soll ein Zertifikat für KI

 

  • einen gewissen Qualitätsstandard bescheinigen,
  • dabei helfen, KI-Anwendungen überprüfbar rechtskonform zu gestalten und
  • KI-Anwendungen vergleichbar machen.

Schlussfolgerungen für die Zuständigkeit der PTB

Schlussfolgerungen für die Zuständigkeit der PTB

Entsprechend ihres gesetzlichen Auftrags führt die PTB bereits in großem Umfang Konformitätsbewertungen und Prüfungen von Messgeräten und Software durch. Durch die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI in Messgeräten und Sensoren aller Art ist abzusehen, dass KI zukünftig ein neuer und wesentlicher Bestandteil vieler Produkte wird. Die Verantwortlichkeit für die Anpassung der zugehörigen Prüfungs- und Bewertungsprozesse formuliert die Plattform Lernende Systeme sehr klar:

„Für die Konformitätsbewertung sollte auf bestehende nationale Strukturen und Verfahren zurückgegriffen werden. Sofern es keine solche Behörden gibt, sollte es eine Pflicht zum Aufbau einer solchen Behörde oder zum Aufbau von Zuständigkeiten in bestehenden Behörden geben.“

Forschungskooperationen

Forschungskooperationen

Die PTB wird auch auf lange Sicht nicht mit dem Umfang der Arbeiten und den Möglichkeiten anderer großer Forschungsverbünde konkurrieren können – und das auch nicht müssen. Für einen möglichst effektiven Einsatz der verfügbaren Ressourcen wird die PTB daher gezielte Kooperationen mit nationalen, europäischen und internationalen Forschungspartnern eingehen. Eine gute Übersicht über die aktuelle Forschungslandschaft Deutschlands im Bereich KI bietet u. a. die „Landkarte KI“ der Plattform Lernende Systeme.

Empfehlungen

Empfehlungen

Aus den Zielsetzungen der vorangegangenen Kapitel ergeben sich umfassendere strategische Überlegungen für die praktische Ausgestaltung. Grundsätzliche Leitplanken für die Entwicklung der PTB-Aktivitäten in Bezug zu KI finden sich in verschiedenen Themenfeldern: