Fraunhofer-Studie zu Machine Learning: Deutschland hinkt bei Umsetzung hinterher

Machine Learning (ML) ist eine der Schlüsseltechnologien für die Entwicklung künstlicher Intelligenz. Auch in Deutschland wächst dieses Forschungsfeld rasant. Beim Transfer von der Wissenschaft in die Wirtschaft gibt es hierzulande jedoch noch Nachholbedarf – so das Ergebnis einer aktuellen Studie der Fraunhofer-Gesellschaft.
Die Autoren der Studie „Maschinelles Lernen: Kompetenzen, Forschung, Anwendung“ untersuchten, welche Rolle ML-basierte Verfahren in Deutschland heute bereits spielen. Dazu beleuchteten sie die Grundlagen der Technologie, betrachteten Herausforderungen und Einsatzmöglichkeiten und werteten eine Vielzahl von Zahlen und Fakten zum Thema aus.
Die gute Nachricht für den Standort Deutschland: Die Ausgangslage ist vielversprechend. In einigen Bereichen – beispielsweise bei Verfahren zur automatischen Mustererkennung – haben deutsche Wissenschaftler Pionierarbeit geleistet und damit gute Voraussetzungen für die Weiterentwicklung der Technologie geschaffen. Handlungsbedarf gibt es allerdings bei der konkreten Anwendung. Bei Patentanmeldungen im Bereich Machine Learning liegt Deutschland weit hinter Ländern wie China, Japan, Südkorea und den USA.
Die für die Studie befragten Experten empfehlen daher, vor allem in folgende Felder zu investieren, um Deutschland erfolgreich im internationalen Wettbewerb zu positionieren:
- „Erklärbare KI“ für bessere Transparenz und Verlässlichkeit ML-basierter Entscheidungsprozesse
- Maschinelles Lernen mit wenigen Daten
- „Informed ML“ – Maschinelles Lernen mit zusätzlichem Wissen von Experten
- Verbesserung der Betriebs-, Cyber- und Datensicherheit sowie der Robustheit von ML-Systemen
Das Interesse an ML-basierten Lösungen sei in Deutschland grundsätzlich hoch – gerade auch bei kleinen und mittleren Unternehmen. Allerdings fehle es häufig an Informationsangeboten. Den Entscheidern müssten mehr Best Practices und konkrete Einsatzmöglichkeiten mit unternehmerischem Mehrwert aufgezeigt werden.
Die gesamte Studie der Fraunhofer-Gesellschaft können Sie sich hier herunterladen.
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