Moderation beim Machine Learning-Workshop
Digitalisierung

Projekt maschinelles Lernen gestartet

"Noch nie waren Menschen so wichtig wie im Zeitalter der Algorithmen" (Hannah Fry). Verstehen was maschinelles Lernen ist, welche Potentiale es für die Kolumbus-Unternehmen hat und erste Anwendungen in den Betrieb zu bringen ist Ziel unseres Projektes.

Experten erwarteten den Sieg eines Computers im asiatischen Brettspiel Go etwa 2030 - der Computer gewann aber schon 2019. Algorithmen erkennen Brusttumoren in medizinischen Aufnahmen besser als Ärzte, und viele von uns sprechen mit Siri oder Alexa. Hinter den Technologien, die wir längst nutzen, steckt künstliche Intelligenz, meist in der Form des "Maschinellen Lernens". Gleichwohl ist es keine Wundertechnologie - jeder weiß wie unvollkommen die Spracherkennung ist und medizinische KI funktioniert nur in genau definierten Fällen. Trotzdem gehen die meisten Experten und Studien davon aus, dass KI mehr ist als ein kurzfristiger Trend und dass KI gar zu "einem Betriebssystem unserer Welt" (Miriam Meckel) werden wird.

Obwohl die Idee der künstlichen Intelligenz schon vor etwa 70 Jahren entstand, kommen heute drei Aspekte zusammen, die für die rasante Entwicklung der letzten Jahre gesorgt haben: Schnelle Hardware, große Mengen von Daten in der Cloud sowie neuere Entwicklungen der Mathematik und der entsprechenden Algorithmen. So entsteht die Möglichkeit komplexe mathematische Berechnungen automatisch auf enorme Datenmengen anzuwenden – immer wieder, immer schneller und dabei zu lernen.

Wir werden akzeptieren müssen, dass Computer nicht mehr nur stur Regeln abarbeiten, sondern dass sie bestimmte Fragen besser beantworten können als wir Menschen. Entscheidungen können dann beliebig oft am Einzelfall orientiert auf der Grundlagen von Fakten getroffen werden, anstatt pauschalen Regeln oder dem Baugefühl zu folgen. Voraussetzung für einen verantwortungsvollen Umgang mit Entscheidungen ist aber, dass wir die Methoden verstehen und richtig anwenden können. Und genau das wollen wir erreichen.

Wir sind überzeugt, dass der nutzenbringende Umgang mit Daten eine Kernkompetenz ist und wir uns als Energieversorger mit diesem Thema intensiv auseinandersetzen müssen! Dafür werden wir in Pilotprojekten Erfahrungen mit Machine Learning machen, statt Folien zu produzieren.

Illustration Mensch im Datenstrom -  Foto Mahdis Mousavi

Projektplanung

Kolumbus führt dazu ein breit angelegtes Machine Learning-Projekt mit unseren vier Häusern durch. Wir beginnen mit den Kunden: Denn getreu unserer agilen Prinzipien wollen wir am Kundenbedürfnis entlang schnell "Produkte" ausliefern - in diesem Fall erste Machine Learning-Anwendungen.

  • In mehreren Workshops mit über 60 Teilnehmern wurde Knowhow aufgebaut: Was ist überhaupt KI und maschinelles Lernen?
  • Mit den Teilnehmern und weiteren Kollegen wurden dann Ideen und Anwendungsfälle aus den einzelnen Fachbereichen entwickelt. So kamen über 100 Ideen zusammen, die dann sortiert und priorisiert wurden.
  • Anhand der Priorisierungen wurden in jedem Haus konkrete Use-Cases entwickelt, die nun in Projekten umgesetzt werden.

Ziele des Projektes

  • Thema entmystifizieren
  • Verständnis für Nutzen und Grenzen der Technologie entwickeln
  • Einsatzzwecke identifizieren
  • Prototypische Anwendungsbeispiele in Fachbereichen umsetzen
  • IT-Rahmenbedingungen für eine mögliche weitere Nutzung beschreiben
  • Know-how-Voraussetzungen identifizieren

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