KI-Umsetzung in der Produktion leicht gemacht
Einsatz von OMA-ML in der Praxis
Aufgrund der Komplexität von KI-Anwendungen schrecken viele potentielle KI-Nutzer aus dem Klein- und Mittelstand noch vor einem Einsatz zurück [1]. Auch die Nutzung von AutoML-Ansätzen, mit denen KI-Modelle automatisch erstellt werden sollen, ist aufgrund individueller Besonderheiten teilweise nur mühselig umzusetzen. Aus diesem Grund soll mit dem Konzept von Meta AutoML hierfür ein automatisiertes Vorgehen geschaffen werden, welches auch von Nicht-KI-Experten eingesetzt werden kann.
Zuvor wurde bereits in einem Beitrag das Konzept von Meta-AutoML und OMA-ML vorgestellt.
Im Zuge eines Projekts wurde nun das Konzept auf Praxistauglichkeit getestet. Studierende aus dem Bereich der Automatisierungstechnik ohne Vorkenntnisse in dem Bereich KI und Maschinellem Lernen setzten unter anderem OMA-ML ein, um Algorithmen zu entwickeln, welche Anomalien in einer Sortieranlage erkennen soll.
Positiv aufgefallen ist die sehr intuitive Bedienung der Benutzeroberfläche von OMA-ML. Man wird durch alle relevanten Felder des Maschinellen Lernens durchgeleitet, sodass Wissen über den prinzipiellen Projektablauf eines KI-Projekts aufgebaut wird. Auch ist es nicht mehr notwendig Datensätze vorab für jede verwendete AutoML-Bibliothek neu umzuformatieren. Es reicht dabei ein standardisiertes Datenformat zu nutzen und OMA-ML wandelt dieses automatisch in die richtigen Formate für alle eingebundenen AutoML-Bibliotheken um.
Für den Anwendungsfall war die Nutzung von Zeitreihendaten notwendig, was erst als Betaversion in OMA-ML integriert war. Es traten eine Reihe von Fehlern auf, welche mit dem neuen Release von OMA-ML behoben wurden.
Somit schafft OMA-ML für Nicht-KI Experten eine sinnvolle Alternative, um erste Schritte und Projekte im Bereich von Maschinellem Lernen durchzuführen.
OMA-ML wird als Open Source-Lösung unter GitHub [2] entwickelt und stetig um neue Features erweitert.
[1]: Leuteritz, J.-P. (2022) KI-Anwendungen in KMU: Umgang mit bekannten Hindernissen. Blogbeitrag – Fraunhofer-Institut für Arbeitswissenschaft und Organisation (IAO). Verfügbar unter: https://blog.iao.fraunhofer.de/ki-anwendungen-in-kmu-umgang-mit-bekannten-hindernissen/ (Zuletzt aufgerufen: 10.10.2023)
