Künstliche Intelligenz Fujitsu bringt KI-Plattform „Kozuchi“ auf den Markt

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Fujitsu hat unter dem Codenamen „Kozuchi“ eine KI-Plattform vorgestellt. Sie verfügt über mehrere zentrale KI-Engines und über KI-Komponenten, die sich für verschiedene Anwendungsbereiche eignen. Zwei dieser Komponenten analysieren menschliches Verhalten.

Mit „Kozuchi“ will Fujitsu das schnelle Entwickeln und Testen neuer KI-gestützter Anwendungen fördern. Die „AI Innovation Components“ sind KI-Technologien, die aus der Open Source Community und von Fujitsu-Partnern beigetragen werden. Weil sie standardisiert und koordiniert sind und nur „bescheidene“ Systemressourcen benötigen, sollen sie die Erstellung von Proof of Concepts beschleunigen – eine Phase, an der viele KI-Projekte scheitern.

Die unterstützten Branchen sind bislang Fertigung, Retail und Behörden. Geplant sind auch die Unterstützung für den Finanzsektor und das Gesundheitswesen. Die Plattform soll ab sofort in der Azure-Cloud und on-premises frei verfügbar sein, später soll sie auch auf AWS bereitstehen. Die von Kunden entwickelten Lösungen will der Hersteller in seine Uvance-Strategie und -Plattform aufnehmen.

Wie der Kunde Amadeus Code schreibt, ein Unternehmen für Musikkompositionen, sei es im Hinblick auf Datenschutz und Urheberrechte sehr zu begrüßen, dass ein Kunde im eigenen Haus (on-premises) mit eigenen Daten KI-basierte Anwendungen und Produkte erstellen könne.

Smart Factory

Workflow-Analyse und -Visualisierung dienen der Umsetzung der Developer Experience (DX) an Fertigungsstätten. Das dient zu deren Optimierung, indem Arbeitsabläufe bei einzelnen Fabrikarbeitern analysiert und Fehler oder Mängel korrigiert werden.

Ein weiterer wichtiger Bereich ist die QA-orientierte Inspektion von Produktmängeln. Mit einer KI lässt sich eine kontinuierlich hohe Erkennungsgenauigkeit zu niedrigen Kosten realisieren. Die Quality-Assurance-Erkennung basiert auf Bilddaten, die mit hoher Treffsicherheit interpretiert werden. Der KI-Einsatz soll eine zeitbedingte Verminderung verhindern helfen, so etwa dann, wenn die Fertigungsumgebung verändert wird. Die Vorteile sollen eine erhöhte Produktivität und Produktqualität sein.

Die KI-gestützte Defektanalyse verbessert die Produktqualität, indem sie die Daten von vereinzelt auftretenden Defekten analysiert. So soll sie herauszufinden, unter welchen Bedingungen des Herstellungsprozesses Defekte auftreten und sie korrigieren.

Smart Retail Store

Bei der Analyse des Verbraucherverhaltens soll Kontextmarketing in physischen Ladengeschäften umgesetzt werden. Eine KI-gestützte, detaillierte Visualisierung des Verbraucherverhaltens im Laden soll das Kundenerlebnis personalisieren und verbessern. So löblich die Absicht auch erscheinen mag, so steckt vielleicht auch Personalmangel dahinter.

Offenbar kommt es immer wieder zu absichtlichen oder versehentlichen Fehlberechnungen der Kunden im Selbst-Checkout-Bereich eines Ladengeschäfts. Durch den Einsatz von Videokameras, deren Videoanalyse und der Verbindung zum Point of Sale soll es der KI gelingen, in unterbesetzten Läden Betrug zu verhindern. Diese Überwachung von Selbstbedienungskassen befindet sich noch in Vorbereitung.

Smart City

Bekanntermaßen sind auch japanische Städte nicht von Terroranschlägen und Naturkatastrophen verschont geblieben. Um wenigstens verdächtiges Verhalten im öffentlichen Raum zu erkennen, werden Videokameras und Überwachungssysteme eingesetzt. Um eine sichere, geschützte Bevölkerung zu erreichen, muss das KI-Modell aber darauf trainiert werden, wie es menschliches Verhalten als „verdächtig“ oder „riskant“ einstufen kann.

AI Core Engines

AI Core Engines sind laut Fujitsu „Werkzeuge und Software-Komponenten“, die auf Fujitsus KI-Technologien wie etwa Algorithmen und Deep-Learning-Modellen basieren. Kunden können diese Engines auch ganz direkt bei sich im Rechenzentrum installieren, ohne eine Cloud bemühen zu müssen. Bis dato bietet Fujitsu drei Engines an.

Mit „Fujitsu AutoML“ sollen sich Machine-Learning-Modelle auf der Grundlage von Datenbanktabellen automatisch erstellen lassen. Zu diesen Modellen zählen Versuch-und-Irrtum-Ausführungsprogramme.

Die Engine „Fujitsu AI Ethics for Fairness“ soll in der Lage sein, die Fairness und Unvoreingenommenheit von KI-Modellen, ihren Trainingsdaten und Entscheidungen zu verifizieren und nötigenfalls zu verbessern.

Ursachenfindung ist ein bedeutender Zweig der Analyse in vielen Anwendungsbereichen. Fujitsus KI-Engine soll in der Lage sein, „unter allen Bedingungen“ aus sehr umfangreichen Datenmengen kausale Beziehungen einerseits zu berechnen und zum anderen individuelle Kausalbeziehungen zu entdecken, welche meist übersehen werden. Das klingt nach einer idealen Anwendung für eine Graph-Engine.

Wer sich mit den technischen Details befassen möchte, findet hier eine Reihe von Artikeln des Herstellers. Die drei Bereiche sind Explainable AI, Discovery AI und Human Sensing. Unter Explainable AI (XAI) versteht Fujitsu vor allem „Wide Learning”, das sich in vielerlei Hinsicht von „Deep Learning“ unterscheidet. Drei Case Studies sollen das demonstrieren. Zu „Discovery AI“ liefert Fujitsu lediglich eine umfangreiche Case Study an der Tokyo Medical and Dental University.

Es gibt kaum ein komplizierteres Anwendungsfeld als das Verstehen menschlichen Verhaltens. Der Fujitsu Actlyzer soll dieses Verhalten verstehen, beurteilen und sogar vorhersagen. Diese Technologie sei bereits im Einsatz.

„Mit der AI Core Engine von Kozuchi und Computing-Plattform werden Start-ups in der Lage sein, ihre Produktivität zu steigern, bessere Kundenerlebnisse zu schaffen und schließlich erfolgreichere Unternehmen aufzubauen“, sagt Mikihiro Yasuda, Founding Partner vom Venture-Capital-Unternehmen Hike Ventures, das seinen Sitz in Kalifornien hat.

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