Unterstützung für KI-Pilotprojekte

Vorgesehen ist eine enge Begleitung der Umsetzung der Projektidee durch die KI-Ideenwerkstatt, Geldleistungen sind nicht möglich. Die KI-Ideenwerkstatt unterstützt entlang des gesamten Projektzyklus, der je nach Projekt sehr unterschiedlich aussehen kann.

Gemeinsam legen wir ein realistisches Projektziel fest und identifizieren zu Beginn alle notwendigen Arbeitsschritte sowie die benötigten Ressourcen. Darunter fallen zum Beispiel die technische Ausrüstung wie etwa Sensoren oder Computer, aber auch die personellen Ressourcen. Welche datenwissenschaftlichen Methoden zum Einsatz kommen könnten, welche Daten benötigt werden und welchen Mehrwert der Einsatz künstlicher Intelligenz schaffen könnte, schätzen die Mitarbeitenden der KI-Ideenwerkstatt gern gemeinsam mit euch ein. 

Nachdem wir gemeinsam bestimmt haben, welche Daten benötigt werden, hilft die KI-IW bei der Recherche und gegebenenfalls dem Einkauf von Datensätzen, die das Herzstück eines jeden KI-Projekts sind. Außerdem steht die Ideenwerkstatt bei der Erhebung neuer Umweltdaten zur Seite. Die technischen Gerätschaften, zum Beispiel Sensoren, stellt die KI-IW zur Verfügung und unterstützt bei der Inbetriebnahme dieser. Für die eigentlichen Messungen kann die KI-Ideenwerkstatt allerdings kein Personal bereitstellen, das gilt es bei der Projektplanung zu beachten.

Um herauszufinden, ob wir genügend und ausreichend gute Daten gesammelt haben, kommen statistische Methoden zum Einsatz. Wurden beim Audio-Monitoring von Vögeln wirklich nur Vogelstimmen aufgenommen oder auch Verkehrslärm? Habe ich 500 Audiodateien von der Elster, aber nur drei von der Lerche und daher ein Ungleichgewicht in meinem Datensatz? Die Datenwissenschaftler*innen der KI-IW unterstützen euch bei der Analyse und Bereinigung der Daten. Wie bei allen Schritten im Projektzyklus streben wir dabei einen Wissenstransfer an, sodass die nötigen Techniken zukünftig auch ohne unsere Hilfe genutzt werden können.

Nachdem wir einen guten Datensatz zusammengestellt haben, kümmern wir uns um das Labeln der Daten. Denn bevor ein KI-Modell eine Elster anhand ihrer Stimme identifizieren kann, müssen wir dem Modell erst einmal beibringen, wie eine Elster klingt. Dazu müssen die Daten gelabelt beziehungsweise annotiert werden, das heißt, dass ich der Elster-Audiodatei das Label „Elster“ zuordne. Anschließend trainieren wir gemeinsam das KI-Modell, testen, wie gut es funktioniert, und finden die richtigen Stellschrauben, um es zu verbessern. Wie das auch ohne große Vorkenntnisse möglich ist, zeigen die Mitarbeitenden der KI-IW. 

Bereits während der Projektentwicklung wollen wir die Idee und die Zwischenergebnisse der interessierten Öffentlichkeit präsentieren, um andere zu informieren und inspirieren. Zudem kann das Netzwerk der KI-Ideenwerkstatt genutzt werden, um weitere Kooperationspartner*innen zu finden und das Projekt gemeinsam voranzubringen.