History
Wie aus einem Entwicklerteam ein Unternehmen wurde, das sich auf KI für den Mittelstand festgelegt hat.
ab 01.04.2013
Die Geschichte der KI ist jung, und ihr Tempo hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen. Unser Team arbeitet seit dem 1. April 2013 in diesem Feld — zu einer Zeit, als von Sprachmodellen noch kaum jemand sprach.
2013–2015
Die ersten Projekte befassten sich mit dem Vorbereiten und Einlesen von Daten in KI sowie auf die Entwicklung eines neuralen Kernels, also einer Zentraleinheit der künstlichen Intelligenz, die Daten wie in heutigen LLMs verarbeitet und zu diesem Zweck künstliche Neuronen und Synapsen erzeugt.
damals
Damalige Vorläufer zu heutigen KI-Systemen waren noch lokal und verfügten nur über eingespieltes Wissen. Sie waren die Wegbereiter zu den heutigen modernen KIs.
heute
Die Arbeiten an der KI wurden durch das Kernteam im Unternehmen Neuro-Soft GmbH durchgeführt. Die Projektgruppe wechselte in der Folge in das Unternehmen Osmium-World-Council OWC GmbH. Auch heute noch heißt die Projektgruppe deshalb Neuro-Soft. Der aktuelle Fokus liegt darauf, KI-Systeme aus dem heute verfügbaren Bestand an Modellen und Werkzeugen für konkrete Anwendungen zusammenzuführen.
Media GRID — Projekt EP130303
Die Unternehmen Science-TV GmbH und GRID-TV Deutschland GmbH wurden aus dem Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) hat das Projekt mit dem Förderkennzeichen EP130303 durch einen Zuschuss unterstützt. Die Entwicklungen und die Projektzusammenarbeit wurden in gemeinsamer Arbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS mit Sitz in Sankt Augustin bei Bonn sowie der DLR durchgeführt.
Es soll erreicht werden, Eingangsdaten in den neuralen Kernel einerseits zu beschränken auf Datengruppen, die sich „auffällig“ verhalten, also für eine Entscheidung der KI notwendig sein könnten, und andererseits mit Attributen über deren Veränderung im zeitlichen Ablauf zu versehen. Auf diese Weise fällt es der KI leichter, trotz einer Momentaufnahme der Datengruppen bereits das Verhalten von Parametern in der Vergangenheit zu interpretieren.
Es soll der Weg weitergeführt werden, der durch das Projekt media GRID zu sehr guten Auslesedaten aus Bilderkennungs- und Audioerkennungssoftwares im vorangegangenen Projekt beschritten wurde. Diese Daten müssen nun lesefertig vorbereitet werden, um in einem neuralen Kernel eingesetzt zu werden. Der neurale Kernel ist im Patenttext beschrieben und steht in der weiteren Entwicklung des Projektes zur Programmierung an.
Es werden Daten aus verschiedenen technischen Systemen ausgelesen und bereits vor der Nutzung in einer KI auf definierte Kriterien hin bearbeitet. So werden große Mengen an Daten gar nicht erst weiter gegeben. Das Verhalten der Software ähnelt dem Vorgehen der Amygdala im menschlichen Hirn.
Aktuell wird in KI-System-Datenvorbereitungen vor allem auf die Verarbeitung von mehr und mehr Eingangsdaten gesetzt, die in der Regel wie bei Schachcomputern alle möglichen Optionen für ein technisches System empirisch zu finden suchen. Auf diese Weise wird es nötig, auch für einfache Systeme mit einem großen Aufwand an Hardware und Technik zu arbeiten. Kleine Systeme kommunizieren deshalb bereits zur Auswertung ihrer Daten auf dem Funkweg mit Rechenzentren. Reißt die Verbindung ab, kann das System nicht weiterarbeiten. Ziel ist deshalb, dass ein kleines Gerät seine Entscheidungen mit der Rechenleistung an Bord trifft. Aus diesem Grund dürfen nur absolut neuralgische Daten zur Verarbeitung zugelassen werden.
Vor allem die Veränderungen, wie sie über die Infinitesimalrechnung entstehen, sind für die Beurteilung von Daten wichtig. In der Regel entstehen schnell komplexe Differentialgleichungen, um einfache Vorgänge zu erklären. Die Lösung solcher Gleichungen ist erst recht komplex. Und natürlich werden in der Empirik keine Gleichungen aufgestellt. Wir müssen eine Zuordnung von Daten und deren Veränderungsmerkmalen gleichzeitig in einem Vektor für eine Messreihe abbilden und gleichzeitig erreichen, dass diese Datenreihe nur dann gespeichert und bewertet wird, wenn sie neuralgisch ist. Zu diesem Zweck muss bereits bei der Auswahl der Parameter entschieden werden, ob Veränderungsprozesse auch in anderen Zielwertvektoren beeinflussend wirken.
Alle Arten von KI, die in systemisch von Rechneranlagen nicht erreichbaren embedded Technologien eingesetzt werden, benötigen eine Vorauswahl von Daten, die in die Systemverarbeitung gelangen. Eingesetzt werden solche Systeme schlussendlich in Drohnen, Robotern mit kleinen Steuerungseinheiten, Mobiltelefonen zur verbesserten Nutzersteuerung, Bedienungsverbesserung von Userinterfaces für Internetseiten und Programmplanung in Fernsehsystemen. Zusammenfassend sind die Systeme überall dort einsetzbar, wo sensorische Daten auf die Option der Handlung durch ein technisches System treffen.
Low Rated Consciousness
LRC ist eine technologische Ausrichtung von KI-Systemen, die auf ganzheitliche Betrachtung von Datengruppen und der parallelen Veränderung mehrerer Variablen setzt. Dabei werden nur begrenzt Daten eingesetzt, die durch das System als neuralgisch interpretiert werden. Die Datenverarbeitung wird aus diesem Grund durch das System eigenständig in seiner Taktung verändert, die jedoch immer nur im Hz-Bereich liegt.