Anzeige: Wie die BWI künstliche Intelligenz in der Praxis testet
Die BWI hat Teilnehmer in einem Hackathon smarte KI-Anwendungen mit hohem Praxisbezug entwickeln lassen, darunter ein Modell mit Superheldenpotenzial. Interessiert? Der Digitalisierungspartner der Bundeswehr ist auf der Suche nach engagierten IT-Profis.
Deutsche Unternehmen tun sich noch schwer mit künstlicher Intelligenz - das zeigt eine repräsentative Umfrage des deutschen Digitalverbands Bitkom. Die Mehrheit deutscher Unternehmen hält künstliche Intelligenz (KI) aber für eine wichtige Zukunftstechnologie. Die BWI zählt sich auch dazu und erprobt die Potenziale von KI bereits seit 2018.
Damit aus Zukunftstechnologien Chancen für die Unternehmensentwicklung werden, sind Experimente in der Praxis notwendig. Vor dem Hintergrund der Pandemie ist das jedoch kein leichtes Unterfangen. Die Lösung: ein Hackathon, der wie ein digitales Event organisiert ist und in virtuellen Arbeitsräumen und im Homeoffice stattfindet.
Data Analytics Hackathon der BWI
Mit dem zweiten Data Analytics Hackathon hat die BWI als Digitalisierungspartner der Bundeswehr die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz erprobt. Das Service Package Data Analytics ist der zentrale Ansprechpartner bei allen Daten- und KI-getriebenen Projekten und zuständig für die Organisation des Hackathon. Unter dem Motto #KIistKeinHexenwerk entwickelten 50 Teilnehmende - 30 Mitarbeiter*innen der BWI und 20 Soldat*innen aus unterschiedlichen Organisationsbereichen - zu insgesamt zehn Themenfeldern smarte KI-Anwendungen mit hohem Praxisbezug. Das Ziel: die Lösung konkreter Anwendungsfälle, mit Hilfe eines funktionierenden Prototyps.
Die drei Gewinner-KI-Modelle aus dem Data Analytics Hackathon in der Übersicht:
1. Mit Hilfe von KI Cyber-Angriffe erkennen und analysieren
Welche Möglichkeiten bietet KI im Bereich der Cyber-Sicherheit? Eine Antwort auf diese Frage lieferte eine Lösung mit dem Titel BroAI, die mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren Cyberangriffe auf das eigene Netzwerk erkennt und analysiert. Es werden Verfahren der neuronalen Netzwerke und Ensemble-Modelle, wie RandomForest, kombiniert eingesetzt. Anomalien im Netzwerkverkehr oder Angriffsversuche in Form von Portscans erfasst das System innerhalb von Sekundenbruchteilen. So können unmittelbar Schutz- und Gegenmaßnahmen ergriffen werden.
Die IT-Sicherheit kann zudem den Netzwerkverkehr geospatial auf einem virtuellen Globus abbilden und hat dadurch stets den Überblick über die Herkunft der Datenpakete oder einen ersten Anknüpfungspunkt für die Analyse des Datenverkehrs, falls die Herkunft der Daten verschleiert wird. Ein KI-Modell, das dabei unterstützen kann, der vermehrt auftretenden Gefahren aus dem Cyberraum Herr zu werden.
2. Ein KI-Modell mit Röntgenblick
Seit Ausgabe Nr. 11 aus dem Jahr 1939 kann der Comicheld Superman durch physische Objekte hindurchsehen, indem er Röntgenstrahlen durch seine Augen projiziert. Außerhalb des Comic-Universums ist für diese Fähigkeit allerdings mehr Kreativität und technischer Sachverstand gefragt: Welche Möglichkeiten ergeben sich, wenn KI mit einem Radiowellen-Sendeempfänger verbunden wird?
Mit Hilfe einer Senderempfängerbox, eines sogenannten "Walabot", kann KI beispielsweise Bewegungen hinter Wänden sichtbar machen. Das System, das sonst Kabel, Leitungen oder Rohre in Wänden visuell darstellt, sendet unterschiedliche Radiowellen aus, die von Oberflächen reflektiert und wieder zurückgesendet werden. Interferenzen in dieser Datenübertragung geben dabei Hinweise auf Bewegungen und Bewegungsmuster.
Die generierten Daten nutzte das Team in unterschiedlichen Versuchsaufbauten. Auf diese Weise wurde das KI-Modell fortlaufend trainiert. Um dem System Feedback für das Modelltraining zu geben, wurden die Sensordaten zusätzlich mit Videomaterial angereichert. Die Anwendungsmöglichkeiten der KI mit Röntgenblick sind vielfältig. Rettungs- und Spezialkräfte könnten nicht einsehbare Bereiche wie Schuttberge oder Räume aufklären und so beispielsweise dabei helfen, Verschüttete zu finden. Ein KI-Modell mit Superhelden-Potenzial.
3. Mit Deep Learning zum 3D-Modeling
Die Entwicklung von 3D-Landschaften und -Objekten ist häufig sehr zeitintensiv. Zeitaufwand, der durch den Einsatz von KI reduziert werden kann. Welche Optionen bieten künstliche neuronale Netze für die Modellierung von 3D-Landschaften und -Objekten? Das Hackathon-Team untersuchte vor diesem Hintergrund das Potenzial, das künstliche neuronale Netze für die 3D-Modellierung bieten.
Dazu wurden 3D-Objekte mit einem sogenannten GAN (Generative Adversarial Networks) erstellt. GANs bestehen aus zwei künstlichen neuronalen Netzen, die ein Nullsummenspiel durchführen und auf unüberwachtes Lernen setzen, also maschinelles Lernen ohne Trainingsdaten aus der Umwelt oder vorab bekannte Zielwerte.
Dieses KI-Modell könnte zukünftig Geo-Daten aus Sensor- und Bilddaten dreidimensional visualisieren oder Trainingsgelände für Virtual-Reality-Übungen generieren. Ein KI-Modell, das Zeit spart und zur Darstellung von dreidimensionalen Umgebungen verwendet werden könnte.
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