„No Data, no AI!?“ – IDaS-Symposium an der Hochschule Bielefeld beleuchtete die Rolle von Daten für Künstliche Intelligenz

Bielefeld (hsbi). Wie viele Daten braucht Künstliche Intelligenz (KI) eigentlich? Und wie können Unternehmen und Forschungseinrichtungen Daten erfolgreich nutzen, um innovative KI-Anwendungen zu entwickeln? Mit diesen und weiteren Fragen beschäftigte sich das Symposium „No Data, no AI!?“ des Institute for Data Science Solutions (IDaS) der Hochschule Bielefeld (HSBI). 100 Teilnehmende aus Wissenschaft, Wirtschaft und Praxis nutzten die Veranstaltung, um aktuelle Entwicklungen zu diskutieren und sich über neue Forschungs- und Transferprojekte auszutauschen.

„Dieser Austausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft ist eine wichtige Voraussetzung, um Innovationen im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz erfolgreich voranzubringen“, betonte der Sprecher des IDaS, Prof. Dr. Hans Brandt-Pook. „Das große Interesse und die intensive Beteiligung der Teilnehmenden haben gezeigt, wie relevant die Themen Datenmanagement und KI für Unternehmen und Forschungseinrichtungen sind.“

Vorträge aus Wissenschaft und Praxis

Im Mittelpunkt des Fachvortrags standen Einblicke in die KI-Entwicklung bei Miele. Dr. Felix Reinhart, Head of Machine Learning & AI, und Dr. Benedikt Engelbert, Product Owner AI, zeigten auf, wie das Unternehmen sowohl große als auch kleine Datenmengen für die Entwicklung intelligenter Produkte einsetzt. Dabei erläuterten sie die unterschiedlichen Reife- und Entwicklungsstufen KI-basierter Anwendungen und machten deutlich, dass neben der Menge vor allem die Qualität und Verfügbarkeit von Daten entscheidende Erfolgsfaktoren sind. Anhand praxisnaher Beispiele diskutierten sie die Potenziale und Grenzen von „Big Data“- und „Small Data“-Ansätzen.

Forschende des IDaS präsentierten ausgewählte aktuelle Forschungs- und Transferprojekte. Prof. Dr. Frederik Bäumer stellte das Projekt „DIS_ABLE“ vor, das die Zusammenhänge von Daten, Diskriminierung und gesellschaftlicher Teilhabe untersucht. Im Projekt „Smart Transform 5.0“ zeigte Prof. Dr. Christian Schwede, wie Unternehmen den Weg von Daten über Digitale Zwillinge bis hin zu KI-Anwendungen gestalten können. Prof. Dr. Stefan Berlik präsentierte Ansätze, um Erfahrungswissen aus bestehenden Datenbeständen nutzbar zu machen und damit Konfigurationsprozesse zu vereinfachen.

Es braucht Strukturen, Datenkompetenz und interdisziplinäre Zusammenarbeit

Bei der abschließenden Podiumsdiskussion zum Thema „Management vielfältiger Daten erfolgreich gestalten“ diskutierten Prof. Dr. Stefan Berlik, Dr. Sergej Schultenkämper, Prof. Dr. Christian Schwede und Dr. Felix Reinhart mit Moderatorin Julia Ures die Herausforderungen und Erfolgsfaktoren im Umgang mit heterogenen Datenbeständen. Dabei wurde deutlich, dass neben technologischen Lösungen insbesondere organisatorische Strukturen, Datenkompetenz und interdisziplinäre Zusammenarbeit entscheidend für den erfolgreichen Einsatz datengetriebener Technologien sind.

Prof. Dr. Hans Brandt-Pook resümiert: „Mit dem Symposium unterstrich das Institute for Data Science Solutions seine Rolle als Plattform für Wissenstransfer und Vernetzung. Die Veranstaltung bot nicht nur Einblicke in aktuelle Forschungsarbeiten und Praxisanwendungen, sondern schuf auch Raum für neue Kooperationen und gemeinsame Ideen für die digitale Zukunft.“

 Text: IDaS/she