Können Maschinen kreativ sein? Was sich zunächst skurril anhört – Design wurde immer als Inbegriff der individuellen Schöpfung verstanden – erobert uns mittlerweile im Sturm. Künstliche Intelligenz hat nicht nur die Produktion mit seinen unzähligen Branchen wie etwa der Fahrzeug- und Maschinenbau, Bauwesen oder die Architektur für sich gewonnen. Auch in Galerien sind Algorithmen mittlerweile im Aufwind. „KI im Design“ meint vor allem die Anreicherung von Designprozessen mit künstlicher Intelligenz, welche die gestalterischen Aktivitäten entscheidend unterstützen soll.
Gerade die Optimierung von Prozessabläufen in der Produktion profitiert erheblich von künstlicher Intelligenz, denn Firmen sehen sich in Zeiten rapider Digitalisierung mit diversen Herausforderungen konfrontiert. Sie müssen vor allem schneller, effizienter und ressourcenfreundlicher produzieren, inklusive verkürzter Produktzyklen und einer weitreichenden Individualisierung von Produkten. Und auch für kreative Künste ergeben sich neue Potenziale durch künstliche Intelligenz. Wie KI im Design helfen kann und welche aktuellen Beispiele sich anführen lassen, erfahren Sie im letzten Beitrag unserer Miniserie „Wo KI punktet“.
Ingenieure: Wie unterstützt sie KI im Design?
Große Firmen wie Siemens, NVIDIA, Microsoft, Tesla und Co. setzen alle auf Investitionen für Ansätze im maschinellen Lernen und künstliche Intelligenz. Doch wieso ist KI in der Produktion so wichtig? Es soll langfristig alle Bereiche der Produktion verbessern und die Effizienz dabei um ein Vielfaches steigern. Echtzeit-Pflege von Equipment und virtuelles Design, welches neue, verbesserte und individualisierte Produkte erlaubt, sind weitere Merkmale von KI im Design. Ein smarteres Supply Chain und die Schaffung neuer Business-Modelle gehören ebenfalls dazu. Die Vorteile liegen auf der Hand: KI-Technologien sollen u.a. die Arbeitskosten senken, Produktfehler reduzieren, ungeplante Ausfallzeiten vermeiden und die Produktionsgeschwindigkeit erhöhen.
Siemens
Siemens setzt bereits seit einigen Jahrzehnten auf neuronale Netzwerke, um sein Stahlwerk zu kontrollieren und die Effizienz zu steigern. Die Firma gab 2017 an, bereits 10 Milliarden Euro in US-amerikanische Softwareunternehmen für maschinelles Lernen in den letzten Jahren investiert zu haben. Im März 2016 führte das Unternehmen MindSphere ein, ein offenes IoT-Betriebssystem, welches cloudbasiert ist. Es hilft industriellen Kunden ihre Systeme, Maschinen, Produkte und Anlagen miteinander zu verbinden. Das System kann Daten umfangreich analysieren und digitale Services entwickeln. Auch sonst setzt die Firma auf AI-basierte Tools und Programme, wie etwa zur Verbesserung der 4000 Gasturbinen mittels smarter Software. Diese sollen Emissionen reduzieren und Verschleiße vermindern. Bereits nach wenigen Minuten können Emissionen um 20% reduziert werden, sobald die KI die Brennsteuerung übernimmt und die Verteilung des Brennstoffes ändert. Click2Make ist eine weitere KI-Anwendung. Sie kann u.a. die einzelnen Produktionsschritte ausrechnen und die jeweiligen Aufgaben zwischen Menschen und Robotern unterteilen.
Fanuc
Während sich einige Unternehmen auf die Verbesserung von Produktionsprozessen mittels künstlicher Intelligenz spezialisieren, fokussieren sich wiederum Firmen auf die Weiterentwicklung smarter Roboter. Hierzu gehört auch das japanische Unternehmen Fanuc, ein Pionier in industrieller Robotik weltweit. Im Jahr 2015 erwarb Fanuc 6% der Unternehmensanteile am Startup Preferred Network für $7,3 Mio., um Deep Learning in seine Roboter zu implementieren. Anfang 2016 wurde eine Kollaboration mit Cisco und Rockwell Automation verkündet, um das KI-basierte System FIELD (Fanuc Intelligent Edge Link and Drive) zu entwickeln, eine industrielle IoT-Plattform für den Bereich Produktion. Nur einige Monate später schloss Fanuc eine Kooperation mit NVIDIA ab, um dessen AI-Chips für das Projekt ‚Factories of the Future‘ zu nutzen. Das Unternehmen nutzt zudem Deep Reinforcement Learning (DRL) mit dem sich industrielle Roboter selbst trainieren können. Schnelleres Lernen bedeutet zugleich auch weniger Produktionsausfallzeiten und die Fähigkeit, mehrere Produkte in derselben Firma zu bedienen.
Bosch
Auch Bosch widmet sich zunehmend künstlicher Intelligenz und Deep Learning. So sollen bis 2025 alle Bosch-Produkte KI beinhalten und mittels künstlicher Intelligenz hergestellt werden. Investitionen von etwa 300 Millionen Euro in das Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI) sind bis 2021 geplant. Das Stichwort lautet hier Industrie 4.0, seit 2012 hat das Stuttgarter Unternehmen bereits 1,5 Milliarden Euro in KI-Anwendungen investiert. Besonders selbstfahrende Autos stehen im Fokus. Ein Beispiel für überlegende selbstlernende KI Systeme, ist ein System welches mittels einer einzigen Kamera das autonome Fahren der Stufe 2 beherrschen. Folglich benötigt das System 50mal weniger Berechnungen als herkömmliche Systeme, was die Reaktionszeit und erforderliche Rechenleistung erheblich reduziert. Erst kürzlich gab Bosch bekannt, dass die Firma in Tübingen einen „AI-Campus“ plant. Rund 700 Experten sollen künftig dort forschen.
General Electric (GE)
General Electric wurde 1897 von Thomas Edison mitbegründet und ist heutzutage einer der größten und vielfältigsten Hersteller weltweit – von großem industriellen Equipment bis hin zu Haushaltsgeräten. Mit global über 500 Produktionsstätten hat GE in den vergangenen Jahren gezielt begonnen auf KI und Big Data zu setzen, um seine Fabrikanlagen smarter zu machen. Allein 2016 investierte das Unternehmen $7 Milliarden in KI-basierte Software, um sich in Richtung ‚digitale Industrie‘ zu spezialisieren. Im Jahr 2015 startete GE sein ‚Predix Manufacturing Execution Systems‚ für industrielle Kunden, welches zuvor in den eigenen Produktionsstätten getestet wurde. Ziel ist es, Design, Konstruktion, Produktion, Supply Chain, Vertrieb und Service in einem global anpassbaren, intelligenten System zu verbinden. Das System wird dabei von der industriellen IoT-Plattform Predix unterstützt und nutzt einen ganzheitlichen Ansatz. Dies hilft um möglichst alles im Produktionsprozess zu tracken und bestimmte Probleme zu identifizieren, bevor diese sich ausbreiten.
Wie Künstler von KI im Design profitieren
Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Co.: All diese Trends spiegeln den Zeitgeist der Gegenwart und der Zukunft wider. KI soll keinen Bereich auslassen, doch wie sieht es im künstlerischen Bereich aus – dem Inbegriff für Individualität? Fakt ist, dass Künstler am wenigsten vom Verlust ihrer Arbeit durch Automatisierung betroffen sind – auch wenn KI-angereicherte Tools mittlerweile professionelles Malen und Zeichen beherrschen. Diese Anwendungen haben bereits angefangen, zeitaufreibende, manuelle Prozesse zu automatisieren. Doch der Trend schreitet vielmehr in Richtung kreativer Impact für Künstler statt potenzieller „Job-Killer“.
AICAN
Gigantische Bilder, die abstrakt und grotesk wirken und zugleich schaurige Emotionen hervorrufen: Die Gemälde sind Teil der Ausstellung „Faceless Portrait Transcending Time„, die bis März 2019 in der HG Contemporary Gallery in Chelsea präsentiert wurden – dem Zentrum für Gegenwärtige Kunst in New York schlechthin. Doch anders als angenommen, wurden all diese Bilder mit künstlicher Intelligenz geschaffen. Der Katalog nennt es eine „Kollaboration zwischen künstlicher Intelligenz, auch AICAN genannt, und seinem Erfinder, Dr. Ahmed Elgammal“. Laut HG Contemporary war es die erste Solo-Ausstellung, die einem KI-Künstler gewidmet war. AICAN selbst ist ein komplexer Algorithmus, der mittels psychologischer Theorien des Gehirns als Antwort auf Kunst generiert wurde und welcher Wissen aus der Kunstgeschichte nutzt. Der Algorithmus soll etwas neues ohne menschliche Intervention kreieren. AICAN ist bereits mit über 100 000 Bildern angereichert, die den Kanon westlicher Kunst über die letzten fünf Jahrhunderte repräsentieren. Das soll helfen, um die Ästhetik existierender Werke und ihre Evolution über die Zeit zu erlernen. Wenn das System alleine arbeitet, wählt es selbst Stil, Thema, Bildkomposition, Farben und Textur der Arbeit aus. Mit der Kombination aus Wissen und gegenwärtiger, kreativer Prozesse, schafft es AICAN, Gegenwart und Vergangenheit innovativ zu verbinden und einen Dialog über die Jahrhunderte hinweg zu schaffen.
GauGAN: Von der Skizze zur Fotografie
Erst vor kurzem stellte NVIDIA seine neue Bildgenerator-Software GauGAN vor. Mit dieser können Nutzer mittels Paint-ähnlicher Skizzen mit wenigen Klicks ein foto-realistisches Ergebnis erzeugen. Die Software nutzt hierfür Generative Adversial Networks (kurz: GAN; zu Deutsch: Erzeugende gegenteilige Netzwerke), ein neuartiges Modellierungssystem, welches auf Deep Learning basiert. Die Software GauGAN hat drei Tools – einen Farbeimer, Stift und Bleistift. Am unteren Teil des Bildschirms werden verschiedene Objekte angeführt, aus denen der Nutzer auswählen kann. Daraus kann im Anschluss ein Bild generiert werden. Das sind allerdings keine Bildstempel, sondern einzigartige Ergebnisse im Verhältnis zum Input. Um das System darauf zu trainieren, hat NVIDIA über 1 Mio. Bilder auf Flickr genutzt. Die Software ist zudem multimodal, d.h. wenn sogar zwei oder mehrere Nutzer exakt die gleichen Komponenten nutzen, so ist der Output dennoch unterschiedlich.
Weiteres Video: Interactive Demo App „GauGAN“
Prisma.AI
Für Menschen, die von Künstlern wie Picasso und Van Gogh nicht genug bekommen, ist Prisma.AI eine ideale App. Wie der Name schon verrät, nutzt sie künstliche Intelligenz, um Fotos zu machen und transformiert sie im Anschluss – als hätte ein Künstler sie gezeichnet. Es ist eine interessante Möglichkeit, um alltägliche Eindrücke in einzigartige Bildkreationen zu verwandeln. Basierend auf neuronalen Netzwerken und künstlicher Intelligenz, nutzt die App verschiedene Filter und bildet im Gegensatz zu anderen Fotobearbeitung-Apps die Fotos stufenweise nach, anstatt sie mit Filtern zu überdecken.
KI im Design: Paradigmenwechsel für Ingenieure und Künstler
In der Industrie…
Künstliche Intelligenz in Bereichen wie Industrie-Design oder schaffenden Künsten gewinnt immer mehr an Popularität und wird sich künftig noch weiter etablieren. Es ist ein essentielles Hilfstool und Paradigmenwechsel zugleich, welcher die gestalterischen Fähigkeiten von Ingenieuren und Künstlern grundlegend mitprägt und sogar neudefinieren kann. Im Industriebereich leitet KI im Design einen wichtigen Wandel ein, von schwer-codierten, teuren und inflexiblen Lösung zu anpassbaren und selbstlernenden Alternativen, die auf großen Mengen an Daten und Algorithmen maschinellen Lernens basieren. Firmen, die das Potenzial von KI bereits früh erkannt haben, heben sich deutlich von der Konkurrenz ab und wachsen rasant.
In der Kunst…
Im künstlerischen Bereich wird KI derweil als Hilfsmittel betrachtet, das Künstler eher in geringfügigen Aufgaben unterstützt. Es gibt aber auch hier erste Tendenzen, in denen KI-Software komplett selbstständig arbeiten und somit eigene Kunstwerke ohne menschliche Eingriffe erzeugen kann. Allerdings herrschen noch immer heikle Debatten darüber, inwiefern von Maschinen produzierte Werke „Kunst“ genannt werden dürfen.
Darüber hinaus zeigt sich aber in beiden Bereichen, also künstlerisches Design und Design von produktiven Lösungen, vor allem die Wichtigkeit von KI als innovatives, flexibles und handhabbares Tool, das den Konzeptionsprozess wesentlich revolutioniert und vereinfacht.
Rückblick: Wo KI punktet
In unserer Miniserie „Wo KI punktet“ haben wir exemplarisch diverse Produktbereiche vorgestellt. Diese verdeutlichen sowohl eine steigende Tendenz zu künstlicher Intelligenz als auch Produktpersonalisierungen für jedermann. Fakt ist allerdings, dass künstliche Intelligenz stets mit innovativen Produktideen und einer Modifikation interner Firmenprozesse stets einhergeht. In diesem Sinne reicht es nicht, bestehende Produkte lediglich mit ‚etwas KI‘ anzureichern, um den Trend im Unternehmen durchzusetzen. Daher ist Künstliche Intelligenz eine umfangreiche und zukunftsträchtige Lösung, die schon jetzt für Unternehmen erforderlich ist, damit sie dauerhaft wettbewerbsfähig bleiben.
Wo KI punktet, die Miniserie
Bisher erschienen:
- Mächtige Medien (1/4)
- KI-Dienstleistungen, die individuelle Vorteile bringen (2/4)
- Personalisierung durch KI in der Konsumgüterindustrie (3/4)
- KI im Design für Künstler und Ingenieure (4/4)
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