Deutsche KI-Startups

Diese jungen Unternehmen bringen KI nach vorne

Im ersten Teil der kleinen Serie über KI-Startups in Deutschland geht es um das Anlernen der Maschinen.

Die meisten Startups in der künstlichen Intelligenz sind erst in den letzten Jahren gegründet worden und viele davon beschäftigen sich mit der Entwicklung von Machine-Learning-Verfahren für sehr unterschiedliche Anwendungen. Ganz an der Spitze in diesem Bereich stehen diejenigen Startups, die eigene Plattformen und Frameworks entwickeln. Einige davon werden in diesem Artikel vorgestellt.

Autumn AI

http://autumnai.com/

Das Berliner Startup Autumn AI bietet Entwicklern praxisorientierte Algorithmen für das Machine Learning. Dafür dienen die Plattform Autumn und das Open-Source-Framework für Machine Learning Leaf. Die Entwickler des Frameworks nutzen die Hochsprache Rust und betonen, dass sie Leaf nicht aus der Perspektive von KI-Forschern, sondern aus der von „Hackern“ designt haben. So ist die API des Frameworks einfach gehalten und nutzt lediglich zwei Konstrukte, mit denen Deep Learning und andere KI-Verfahren verwirklicht werden können.

Ein weiterer Vorteil des Frameworks ist die Portabilität der trainierten Modelle. Sobald die Lernphase abgeschlossen ist, können sie auch auf Kleincomputern im Internet der Dinge oder anderen Embedded-Systemen eingesetzt werden. Dadurch ist es möglich, KI auch ohne Cloud-Anbindung im Edge Computing oder für gerätenahe Security-Lösungen zu nutzen.

Heurolabs

http://heurolabs.com/

Das Startup ist im Deep Learning aktiv und hat dafür eine modularisierte und skalierbare Plattform entwickelt. Das Unternehmen möchte die KI-Verfahren in erster Linie im Gesundheitsbereich einsetzen. So ist mit der Plattform des Startups der Einsatz von „Intelligent Image Recognition“ möglich, etwa für die Analyse und Klassifikation von radiologischen Scans.

Das Ziel des Unternehmens ist unter anderem, Systeme auch aus kleineren Datensätzen lernen zu lassen und dabei weniger Rechner einzusetzen. Bisher basiert Deep Learning auf dem Prinzip „so viel Rechenleistung wie möglich“, was den Einsatz der Verfahren allerdings recht Ressourcen aufwendig macht. Das Ziel von Heurolabs: „Ausgelernte“ Modelle innerhalb weniger Minuten aufbauen zu können.

Lastmile

http://golastmile.com/

Das Berliner Startup hat sich auf sogenannte „Conversational AI“ spezialisiert, also auf KI-Algorithmen, die für natürlichsprachliche Dialoge eingesetzt werden. Dazu gehören zum Beispiel Sprachsteuerung, virtuelle Assistenten und die populären Chatbots. Die von Unternehmen entwickelte Technologie basiert auf den neuesten Erkenntnissen zum Machine Learning und ist vor allen Dingen mit Blick auf Skalierbarkeit entwickelt worden.

Lastmile hat mit rasa NLU (Natural Language Understanding) eine intern genutzte Bibliothek als Open Source Software freigegeben. Es arbeitet als API-Schicht für existierende Bibliotheken im Bereich der Sprachverarbeitung und des Maschinenlernens, sodass der Aufbau eines eigenen Parsers für die Sprachverarbeitung deutlich einfacher wird.

Micropsi Industries

http://www.micropsi-industries.com/

Micropsi Industries ist eines der wenigen deutschen KI-Startups, die sich auf die Industrie und hier in erster Linie auf den Maschinenbau spezialisiert haben. Das Unternehmen bietet eine Software an, die mit Deeo Learning Muster in großen Mengen an unstrukturierten Live-Daten erkennt. Ziel ist hierbei, Abweichungen vom normalen Geräteverhalten von Industrieanlagen zu erkennen. Bald sollen die von der Software erzeugten Modelle die Optimierung von Prozessen unterstützen. Zudem ist das Unternehmen in der Robotik aktiv und will die Interaktion zwischen Mensch und Maschine in der Industrie verbessern.

Mit beiden Geschäftsbereichen gehört das Startup in die Industrie-4.0-Welt und bietet KI-Anwendungen für die Smart Factory. Es generiert aus Sensordaten so etwas wie digitale Schatten für Industrieanlagen und ermöglicht damit detaillierte Einblicke in Produktionsprozesse. In erster Linie richtet sich das Unternehmen damit an mittelständische Unternehmen, denen häufig die Ressourcen für die Umsetzung aktueller KI-Techniken fehlen.

TwentyBN

https://www.twentybn.com/

Das Unternehmen spielt mit seinem ausgeschriebenen Namen „Twenty Billion Neurons“ an die gut 20 Milliarden Nervenzellen unserer Großhirnrinde und will die künstliche Intelligenz in die deutsche Industrie bringen. Ein Großteil des mehr als 10-köpfigenTeams stammt aus der Wissenschaft und arbeitet(e) an Universitäten und Fraunhofer-Instituten.

Kernprodukt des Startups ist das modulare KI-Framework TwentyBN Cortex. Es überträgt das Konzept des Deep Learning auf die Videobilderkennung. Das Unternehmen möchte dieses Verfahren besonders im Rahmen von industriellen Anwendungen einsetzen. Die Videoerkennung mit KI-Verfahren kann beispielsweise in selbstfahrenden Autos, der Robotik und bei der Videoüberwachung von Gebäuden eingesetzt werden.

Bildquelle: Thinkstock

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