Rechenzentren als KI-Drehscheiben
Von Dietmar Keßler, Equinix
Seit einigen Jahren bewegen wir uns allerdings mit Riesenschritten auf die KI-Ära zu. Bereits heute begegnet uns künstliche Intelligenz regelmäßig in unserem Alltag: Wir nutzen digitale Assistenten wie Siri, um nach Restaurantempfehlungen zu fragen, verwenden Übersetzungsservices, wenn wir an sprachliche Grenzen stoßen. Streaming-Dienste wie Spotify oder Netflix kennen Musik, Filme und Serien, die uns gefallen – oft schon bevor wir es tun. Das Thema künstliche Intelligenz wird uns also so schnell nicht loslassen. Im Gegenteil: KI ist einer der maßgeblichen Trends der Digitalisierung.
Vernetzung in Echtzeit
In den letzten Jahren haben vor allem Unternehmen weltweit immer größere Summen investiert, um uns den Alltag zu erleichtern und ihre Geschäftsabläufe effizienter zu gestalten. KI-Lösungen finden dabei in nahezu allen Branchen Anwendung: Im Online-Handel wird KI beispielsweise genutzt, um Kunden Produkte und Angebote zu empfehlen, die ihren Interessen entsprechen. Zudem testen große Online-Händler wie Amazon bereits, wie Drohnen künftig unsere Lieferungen autonom bis zur Haustür fliegen können, sobald wir die Bestellung abgeschickt haben. In der Finanzbranche übernehmen Algorithmen täglich Investmententscheidungen oder helfen dabei, den Kundenkontakt zu optimieren.
Auch in der industriellen Fertigung kommt KI zum Einsatz: Bei Anwendungen wie der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) erfasst eine Vielzahl von intelligenten Sensoren fortlaufend Produktions- und Maschinendaten (etwa Geräusche und Vibrationen) und übermittelt sie an ein Netzwerk von externen IT-Dienstleistern und Logistikpartnern. Diese werten die Daten in Echtzeit aus und können so vorhersagen, wann Maschinenbauteile repariert oder ersetzt werden müssen. Dies optimiert Produktionsprozesse und verhindert Ausfälle und Lieferengpässe – dank KI lässt sich also ein Defekt verhindern, bevor er überhaupt auftritt.
Momentan dreht sich alles um ChatGTP. Für die Zeit davor gibt eine Einführung einen ersten Überblick über den Stand der Technologien, die Fortsetzungen skizzieren praktische Einsatzgebiete für KI, insbesondere in der Industrie. Für den Lebenslauf könnten die Ratgeber zur KI-Studienstrategie bzw. zum KI-Studium (auch in Kombination mit Robotik) sowie zum Berufsbild Machine Learning Engineer und zum KI-Manager nützlich sein.
Extrabeiträge untersuchen, wie erfolgreich Computer Computer hacken, ob und wann Vorbehalte gegen KI begründet sind und warum deshalb die Erklärbarkeit der Ergebnisse (Stichwort: Explainable AI bzw. Erklärbare KI) so wichtig ist. Hierher gehört außerdem der Seitenblick auf Maschinenethik und Münchhausen-Maschinen. Als weitere Aspekte beleuchten wir das Verhältnis von KI und Vorratsdatenspeicherung sowie die Rolle von KI in der IT-Sicherheit (KI-Security), fragen nach, wie Versicherungen mit künstlicher Intelligenz funktionieren, hören uns bei den Münchner KI-Start-ups um und sehen nach, was das AIR-Projekt in Regensburg vorhat. Ein Abstecher führt außerdem zu KI-Unternehmen in Österreich.
Auf der rein technischen Seite gibt es Berichte zu den speziellen Anforderungen an AI Storage und Speicherkonzepte bzw. generell an die IT-Infrastruktur für KI-Anwendungen. Außerdem erklären wir, was es mit AIOps auf sich hat, und im Pressezentrum des MittelstandsWiki gibt es außerdem die komplette KI-Strecke aus dem Heise-Sonderheft c’t innovate 2020 als freies PDF zum Download.
So finden viele Branchen Verwendung für KI, egal ob im Handel, der Finanzwirtschaft, dem Kundenservice oder der Industrie. All diese Anwendungen helfen Unternehmen und Nutzern, tägliche Prozesse entscheidend zu vereinfachen und effizienter zu gestalten. Um effektive KI-Lösungen zu ermöglichen, müssen allerdings zwei entscheidende Herausforderungen bewältigt werden: Erstens müssen riesige Datenmengen übertragen und in Echtzeit verarbeitet werden, damit die KI autonom Situationen einschätzen und Entscheidungen treffen kann. Im Online-Handel gibt es beispielsweise bereits heute digitale Assistenten, die das Shopping-Erlebnis der Kunden individualisieren und vereinfachen, indem sie sie über spezifische Kaufempfehlungen, Angebote und alternative Produkte informieren. Dazu benötigen digitale Assistenten jedoch Zugriff auf eine Fülle von Daten, z.B. Lagerbestände, Lieferdaten oder Produktinformationen, die möglichst zeitnah ausgewertet werden müssen.
Zweitens müssen verschiedenste Partner und Unternehmen auf einer Plattform zusammengebracht werden, um Informationen auszutauschen und einen integrierten Service anzubieten. Ein gutes Beispiel dafür ist der Einsatz von KI bei der Unterstützung medizinischer Diagnosen: So können KI-Anwendungen Ärzte bei der Diagnose von Krankheitsbildern unterstützen, indem sie die Daten der Patienten mit umfassenden medizinischen Datenbanken und den Gesundheitsdaten größerer Vergleichsgruppen abgleichen. Dazu muss ein solches Programm jedoch auf die Daten verschiedener Institutionen und Partner wie Krankenhäuser, Krankenkassen oder Medizinverlage zugreifen können. Die zugrundeliegende IT-Infrastruktur muss also hohe Latenzzeiten vermeiden, Ausfallrisiken minimieren und die hochsensiblen Daten verschiedener Partner zugleich vor externen Zugriffen und Ausfällen schützen.
Infrastruktur ist Voraussetzung
Beide Herausforderungen können auch von den innovativsten Unternehmen, App-Entwicklern und Produzenten nicht alleine bewältigt werden. Der Aufbau eigener IT-Kapazitäten ist jedoch mit hohen Investitionen verbunden und traditionelle, zentralisierte und auf Silos basierende IT-Infrastrukturen, in denen die Daten über das Internet übertragen werden, sind wenig flexibel und oft anfälliger für Verzögerungen und Ausfälle. Damit innovative KI-Lösungen in Zukunft möglich sind, müssen Unternehmen daher einerseits klug in die richtige IT-Infrastruktur investieren, um das wachsende Datenvolumen sicher, schnell und flexibel verarbeiten zu können. Andererseits müssen sie sich über eine gemeinsame neutrale „Plattform“ direkt und abseits des öffentlichen Internets mit Partnern vernetzen und austauschen, um zusammen zukunftsweisende KI Projekte zu realisieren.
Dieses Zusammenspiel von Akteuren bietet den tatsächlichen Mehrwert und ermöglicht KI oft erst. Auf einer solchen „Plattform“, die außerdem auch die notwendigen technischen Möglichkeiten bietet, können innovative Unternehmen in Kooperation künftig große Fortschritte verwirklichen und den Schritt in die Ära KI gemeinsam wagen. Das Fundament dieser „Plattform“ wächst stetig: Rechenzentren, Carrier oder auch Cloud-Provider leisten alle einen Beitrag zur Bereitstellung der nötigen IT-Infrastruktur.
Dietmar Keßler ist Marketing Director bei Equinix DACH & Italien. Der RZ- und Interconnection-Dienstleister Equinix verbindet Unternehmen mit ihren Kunden, Mitarbeitern und Partnern in über 50 Märkten auf fünf Kontinenten, damit sie neue Geschäftsmöglichkeiten wahrnehmen, ihren Erfolg steigern oder ihre IT- und Cloud-Strategien ausbauen können. In Deutschland betreibt Equinix Datacenter in München, Düsseldorf und vor allem in Frankfurt, wo sich auch die Unternehmenszentrale befindet.
Equinix (Germany) GmbH, Kleyerstraße 88–90, 60326 Frankfurt am Main, Tel.: 069-92042-0, servicedesk.de@eu.equinix.com, www.equinix.de
