Service-Meister ist eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende, anlagen-, abteilungs-, und firmenübergreifende Serviceplattform für den deutschen Mittelstand. Sie soll Fachkräfte unterstützen und Mangel entgegenwirken. Ein wichtiges Ziel ist es, die Fachkräfte mithilfe von digitalen Ratgebern, wie KI-basierten ServiceBots und Smart Services, auch für komplexe Dienstleistungen und für das Geschäftsmodell „maschine-as-a-service” zu befähigen. Zudem soll Service unternehmensübergreifend skalierbar werden. Dadurch entsteht ein Serviceökosystem, das dem Fachkräftemangel in Deutschland begegnet und den Mittelstand langfristig wettbewerbsfähig macht.
Mit der Plattform Service-Meister gewann das Team beim KI-Innovationswettbewerb des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) stolze eine Million Euro, die dem Projekt 2020 zufließen werden. Hinter dem Projekt steht ein Konsortium unter Leitung des eco Verbands, Partner sind unter anderem die Beuth Hochschule, vertreten durch Prof. Dr. Alexander Löser (Fachbereich VI) sowie die USU Software AG, das Karlsruher Service Research Institute (KSRI), das Institut für Internet-Sicherheit if(is), das Institute for Web Science and Technologies (WeST), das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST und das Kompetenznetzwerk Trusted Cloud e. V.
Weitere Erfolge für das Data Science-Team
Neben Service-Meister ist das Data Science Team der Beuth Hochschule auch in zwei weiteren großen Projekten des BMWi von Mitte 2019 bis Ende 2022 vertreten: In Smart-MD geht es um die Unterstützung klinischer Prozesse mit KI für die Charité, Ada Health und Helios Kliniken und im Projekt PLASS um die Unterstützung im Supply Chain Management für die deutsche Industrie, u.a. mit Siemens SE.
Insgesamt konnte die Beuth Hochschule ca. 2,3 Millionen Euro in 2019 für Data Science einwerben.
Einen weiteren großen Erfolg feierten Prof. Dr. Felix Gers (Fachbereich VI) und die drei Forschenden Betty van Aken, Benjamin Winter und Prof. Dr. Alexander Löser aus dem Team DATEXIS des Beuth-Forschungszentrums Data Science: Auf der internationalen Konferenz ACM Information and Knowledge Management (CIKM) 2019 in Beijing wird das Team ein Paper zur Erklärbarkeit von Künstlicher Intelligenz, speziell sehr tiefer neuronale Netzwerke, vorstellen: How Does BERT Answer Questions? A Layer-Wise Analysis of Transformer Representations.
Prof. Dr. Löser verdeutlicht die Relevanz der Publikation: „Die Erklärbarkeit dieser komplexen Netzwerke mit Hunderten von Millionen von Parametern ist besonders wichtig, um deren Entscheidungen auch für Menschen nachvollziehen zu können“. Mehr als 1.000 Arbeiten wurden auf der Tagung eingereicht, etwa 190 angenommen, davon weniger als 20 aus Deutschland.