Das Jahr 2022 neigte sich für das Hasso-Plattner-Institut (HPI) in Potsdam mit einer äußerst frohen Nachricht dem Ende entgegen, denn im November wurde es offiziell vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) als Standort für das KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg vorgestellt. Als einer von vier deutschlandweiten Hubs soll es den Zugang zur Schlüsseltechnologie Künstliche Intelligenz für unterschiedliche Player erleichtern sowie die KI-Forschung und den KI-Wissenstransfer durch Kooperationen mit unterschiedlichen externen Partnern weiter stärken. #ki_berlin hat nun mit seinem Leiter Prof. Dr. Holger Karl über die konkrete Ausrichtung, Ziele und Herausforderungen sowie die Bedeutung des Ausprobierens und Experimentierens mit KI für Akteure in der Hauptstadtregion gesprochen.
Lieber Herr Prof. Dr. Karl, Sie leiten seit November das neue KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg am Hasso-Plattner-Institut. Wie sind Sie mit dieser neuen Aufgabe ins neue Jahr gestartet?
Wir sind ins neue Jahr gestartet, wie wir das vorherige Jahr aufgehört haben: mit der Suche nach Mitarbeiter*innen. Der Start des Zentrums kam recht plötzlich, sodass wir momentan noch mit dem Aufbau des Teams beschäftigt sind. Und es ist ja allgemein bekannt, dass IT-Expert*innen und insbesondere Expert*innen im Maschinellen Lernen derzeit stark nachgefragt sind.
Konkret stehen wir im Moment vor zwei wichtigen Aufgaben: Erstens planen wir die Infrastruktur, die wir unseren Nutzer*innen bereitstellen wollen. Zweitens sind wir dabei, Workshops und Beratungsangebote zu konzipieren.
Welchen Aufgaben nimmt sich das KI-Servicezentrum an? Welches Ziel steht dabei im Mittelpunkt?
Ich erkläre unser Angebot immer gerne als „Hilfe beim zweiten Schritt“. Es gibt bereits viele Anleitungen kostenlos im Netz, um erste Schritte in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen zu machen: Tutorials, Blogs, Videos und Einführungen in Werkzeuge. Es gibt auch eine ganze Reihe von Einführungskursen und Veranstaltungen, zum Beispiel für Unternehmen von unseren Kolleg*innen im Mittelstand-Digital-Zentrum. Damit kann man schon eine ganze Menge erreichen; damit ist man in der Lage, einfache Probleme mit ML zu lösen.
Aber meistens geht das Angebot nicht darüber hinaus. Was mache ich denn, wenn ich nicht mehr nur ein Problem habe, das auf meinen Laptop passt? Sondern wenn ich mich um größere Datenmengen kümmern muss, wenn ich mich frage, ob ich vortrainierte Modelle nutzen kann oder alles von Grund auf entwickeln muss? Oder wenn ich pragmatisch eine Investitionsentscheidung fällen muss: Baue ich eine eigene Infrastruktur für meine ML-Anwendungen oder lagere ich besser zu einem Hyperscaler aus? Woran mache ich diese Entscheidung fest? Generell: Wie kann ich Maschinelles Lernen verlässlich in meinen Anwendungen einsetzen. All diese Fragen des zweiten Schrittes werden kaum behandelt. Mit dem KI-Servicezentrum wollen wir einen Beitrag dazu leisten, ML in die Praxis zu bringen.
Dazu werden wir einerseits Forschungsfragen lösen müssen – etwa der effiziente Betrieb einer Infrastruktur, die gemischte Anwendungen, also sowohl ML als auch ganz normale Anwendungen, bewältigen muss. Andererseits brauchen wir Formate, um Anwender genau zu diesem zweiten Schritt zu befähigen. Dazu planen wir Workshops oder die gemeinsame Entwicklung kleiner Prototypen, sogenannter Proof of Concepts, kurz PoCs.
Das Angebot richtet sich unter anderem an Interessent*innen im Bereich des Maschinellen Lernens. Wo genau findet man diese Zielgruppe und wie kann sie mit Ihrem Zentrum interagieren?
Tatsächlich sind das sogar die primären Adressaten; KI wird ja heutzutage fast synonym mit ML benutzt, auch wenn das streng genommen natürlich falsch ist.
Aber die Zielgruppe ist auch für uns eine spannende Frage! Denn es gibt nicht die eine, homogene Zielgruppe, die wir ansprechen können. KI und ML kann in unterschiedlichsten Branchen und von ganz verschiedenen Akteuren genutzt werden. Mit unseren Angeboten wollen wir möglichst viele ansprechen. Zum Beispiel kleine und mittlere Unternehmen, die Daten besitzen, aus denen sie vermutlich einen Mehrwert schöpfen können, aber dazu Hilfe brauchen. Aber auch die öffentliche Verwaltung oder Forschungsinstitute, die etwas weiter weg von der Informationstechnik sind, stehen vor ähnlichen Herausforderungen. Wir sind hier sehr offen und ich glaube, dass sich die Anliegen solcher unterschiedlicher Organisationen auch gar nicht unbedingt stark unterscheiden. Unser Ansatz ist es daher, die Zielgruppe über Vorkenntnisse und Erwartungen zu verstehen. Wir wenden uns mit dem KI-Servicezentrum, wie gesagt, nicht primär an Einsteiger*innen, sondern wollen eher fortgeschrittenen Nutzer*innen bei den nächsten Schritten helfen.
Die Interaktion mit uns ist dabei ganz einfach: Schicken Sie bei Interesse einfach eine E-mail an tryai@hpi.de! Wir werden im Verlauf des Projektes auch unsere Social-Media-Präsenz ausbauen und dort dann zum Beispiel die Workshops ankündigen. Auch unsere Webseite wird noch umfangreicher werden.
Der Zugang zu KI soll durch das KI-Servicezentrum alles in allem erleichtert werden. Wie kann man sich Ihre Maßnahmen hierzu vorstellen? Was ist konkret geplant?
Zunächst planen wir eine Reihe von Workshops, die bei der Professionalisierung und dem verlässlichen Einsatz von ML und dem Betrieb entsprechender Infrastruktur helfen soll. Ich hoffe, dass wir zu Beginn des zweiten Quartals damit loslegen können, vielleicht auch schon früher. Zusätzlich werden wir einzelnen Teilnehmer*innen dieser Workshops anbieten, gemeinsam einen Proof of Concept, also einen Praxistest zu entwickeln. Zusammen mit unseren Kolleg*innen des Mittelstand-Digital-Projektes stellen wir uns eine Art Pyramide vor: Interessierte können zunächst die Einsteiger-Workshops des Mittelstandzentrums belegen. Davon werden dann einige bei unseren Workshops weitermachen, und ein kleinerer Kreis wird dann Prototypen mit uns gemeinsam bauen.
Zusätzlich planen wir noch ein zweites Angebot: das Ausprobieren von ML-Werkzeugen und Verfahren in unterschiedlichen Umgebungen. Dies ist ein wesentlicher Grund, warum wir eine signifikante Investition in eine ML-fähige Infrastruktur tätigen werden. Wir wollen Experimente ermöglichen. Dazu werden wir die Infrastruktur auch ungewöhnlich auslegen, nämlich recht heterogen, mit unterschiedlichen Anteilen an Grafikbeschleunigern, unterschiedlichen Prozessorarchitekturen, unterschiedlichem Hauptspeicherausbau und unterschiedlichen Speichersystemen. In einem produktiven System wäre das recht ungewöhnlich, aber für eine solche Experimentierumgebung ist das angemessen.
Und genau das ist es, was wir anbieten wollen und werden: eine Experimentierumgebung. Wir sind nicht in der Lage und vom Anliegen des Projektes wäre es auch gar nicht gedeckt, hier einen Produktivbetrieb anzubieten. Der kommerzielle Routinebetrieb sollte und kann nicht auf einer öffentlich geförderten Infrastruktur stattfinden.
Warum ist das Hasso-Plattner-Institut und der Standort Berlin-Brandenburg in Ihren Augen der ideale Ort für das KI-Servicezentrum? Welche Vorteile hat der Standort gegenüber anderen?
Das HPI – mit Sitz in Potsdam – ist als konkreter Standort für ein KI-Servicezentrum sehr gut geeignet, weil wir einerseits die notwendige Forschungsexpertise, sowohl in der Forschung zu ML-Methoden als auch zum Betrieb und der Effizienz von KI-Infrastrukturen, haben. Durch die langjährige Erfahrung mit dem SCORE-Lab sind wir außerdem gut aufgestellt, um mit externen Partnern in solchen Experimentierumgebungen zusammenzuarbeiten. In Berlin-Brandenburg, aber auch darüber hinaus. Generell ist die Kooperation mit externen Partnern und der Technologietransfer in die Praxis ein wichtiger und gelebter Teil der wissenschaftlichen Arbeit am HPI, der aber stets auf der eigenen wissenschaftlichen Expertise fußt. Und zusätzlich – als noch recht neuer Mitarbeiter des HPIs, darf ich das sagen – bin ich immer wieder vom Enthusiasmus unserer Studierenden und Mitarbeiter*innen beeindruckt.
Ich bin daher sicher, dass das HPI mit dem KI-Servicezentrum einen wichtigen Beitrag leisten kann, um KI und insbesondere ML in Berlin-Brandenburg und darüber hinaus weiter in die Praxis zu bringen.
Die Förderung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) läuft nun für drei Jahre. Welche Ziele wollen Sie nach Ablauf dieser Zeit erreicht haben?
Wir wollen diese drei Jahre dazu nutzen, ML in der Praxis weiter zu verbreiten und Best-Practice-Beispiele etablieren, mit denen es einfacher wird, von ersten Spielbeispielen zu einer produktiven Anwendung zu kommen. Bestimmt wird es dabei auch zu einigen Ausgründungen kommen, und unsere wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen werden zu interessanten Veröffentlichungen und Promotionen gelangt sein. Aber an erster Stelle wird unsere Aufgabe darin bestehen, interessierten Partnern aus unterschiedlichsten Organisationen beim Einsatz von KI und ML zu helfen.
