Small Data statt Big Data: Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) analysieren Unternehmen ihre großen Datenmengen (Big Data) und versuchen, einen Mehrwert aus ihren Daten zu schaffen. Der Einsatz von KI-Methoden stellt allerdings kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor Herausforderungen. Neben fehlendem Knowhow, fehlender Technologie oder Infrastruktur, kommt hinzu, dass KMU im Vergleich zu großen Unternehmen über wesentlich kleinere Datenmengen, auch Small Data genannt, verfügen. Somit bietet die KI-Entwicklung für Small-Data-Anwendungen, insbesondere für Scarce Data (spärliche Daten), große Chancen und bildet damit auch den Schwerpunkt des Projekts.

Ziel ist es, im Projekt eine KI-Lösung aus einer Informationsfusion und einer interpretierbaren künstlichen Intelligenz (KI) modular und in generalisierter Form zu erarbeiten, die zudem durch eine Rückkopplung die Datenerhebung, zum Beispiel im Labor, unterstützt. Die KI-Lösung wird durch eine Microservice-Architektur und einheitliche Schnittstellen modular aufgebaut. Das sichert eine Übertragbarkeit von AI4ScaDa in verschiedene Unternehmensstrukturen. Für drei konkrete Anwendungsfälle wird die KI-Lösung im Konsortium entwickelt und zugleich in Hinblick auf Nutzen und Übertragbarkeit überprüft.

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