Anwendungsbeispiel: KI-gestütztes Wireless Infrarot-Sensor-Moduls für das Monitoring von Dusch-Szenarien

In Badarmaturen im häuslichen und öffentlichen Bereich sind die Potentiale der Wassereinsparung aber auch die Komfort- und Benutzersicherheitsbedürfnisse groß. Im häuslichen Bereich kann man auf Personengröße oder Bewegungsmuster achten, sodass man entsprechende Fließ- und Regelgeschwindigkeiten durch die Regelsteuerung intelligent, individuell und adaptiv steuert. Für ältere Menschen im Rollstuhl kann beispielsweise erkannt werden, ob sich ein Betreuer in der Dusche befindet – dementsprechend startet das Wasser nicht oder wird gestoppt.

Im öffentlichen Bereich bei mehreren im Raum angeordneten Duschen ist dagegen wichtig, ob eine Person unter der jeweiligen Duscharmatur steht oder nicht, sodass die Duschen zwecks Nachhaltigkeit bei Nichtnutzung abgeschaltet werden. So können auch vorgeschriebene Hygiene-Hitzespülungen ohne Personen unter der Armatur automatisch durchgeführt werden.

Zum Einsatz kommt ein neu entwickeltes KI-gestütztes Wireless Infrarot-Sensor-Modul. Mit diesem ist eine präzisere, schwankungsarme und situationsbezogene Dusch-Regelung möglich, da man an den erkannten Personen Körperpunkte fokussieren und auswerten kann, um die Regelung entsprechend der Körpertemperatur vornehmen zu können. Das bedeutet, dass je nach Situation (z.B. nach dem Joggen im Freien oder nach der Sauna-Nutzung mit erwärmtem Körper) automatisch andere Regeltemperaturkurven gewählt werden, um das Komfortgefühl zu erhöhen. Diese Anforderungen waren bisher weder günstig noch wireless und privatsphärenkonform (d.h. nicht kamerabasiert) realisierbar.

Der Datenstream vom Sensor, das Preprocessing (Datenaufbereitung), das Machine-Learning-Erkennungsmodell selbst, das Scoring und die Auswertung der Ergebnisse sowie die Wireless-Übertragung in Echtzeit in Millisekunden geschehen direkt auf dem Embedded-KI-Modul. Eine weitere Besonderheit ist der Verzicht auf eine Kamera und anstelle dessen die Nutzung des niedrig-aufgelösten IR-Rastersensors, sodass die Privatsphäre in der Dusche gewährleistet wird. Die Lösung ist je nach Use Case hinsichtlich der Auflösung skalierbar. Das gleiche gilt für das Sensorsichtfeld. In öffentlichen Bereichen sorgt das Modul für Komfort und Nachhaltigkeit. Im privaten Bereich und für behinderte Personen sorgt das System ebenfalls für Komfort und Individualität. Durch seine Flexibilität ist das System mit diversen Machine Learning Modellen einsetzbar.

Zum Unterschied zwischen generativer und diskriminativer KI

Bei diesem Duschmodell handelt es sich um ein Beispiel für den Einsatz diskriminativer Künstliche Intelligenz (KI). Das ist ein Modell oder ein Algorithmus, der darauf abzielt, direkt eine Zuordnung oder Klassifikation zwischen verschiedenen Eingaben und Ausgaben herzustellen, ohne eine explizite Modellierung der zugrunde liegenden Datenverteilung vorzunehmen. Im Gegensatz zu generativen Modellen wie ChatGPT wird dementsprechend kein neuer Content erzeugt, sondern die erfassten Daten lediglich kategorisiert, eingeordnet und interpretiert. Beispiele für diskriminative KI sind die Objekterkennung (zum Beispiel die Erkennung eines Hindernisses oder einer falschen Positionierung) oder die Spracherkennung.

Warum ein generelles KI-Verbot der Wirtschaft eher schadet als nützt

Wie so oft stellt sich in den Medien und der Politik die Grundsatzfrage, ob Künstliche Intelligenz gefährlich für den Menschen ist oder im Gegenteil dazu vielmehr hilfreich. Häufig wird im Rahmen dieser Diskussionen vergessen, dass KI nicht gleich KI ist. Durch diese Generalisierung der Technologie kann es allerdings zu Nachteilen kommen, die in der Folge auch den Wirtschaftsstandort Deutschland im empfindlichen Maße schwächen können.

Grundsätzlich gibt es keine einheitliche Definition des Begriffes Künstliche Intelligenz. Dies liegt daran, dass die einzelnen KI-Ausprägungen sich deutlich voneinander unterscheiden. Das trifft nicht nur auf das maschinelle Lernen (ML) zu, bei dem zwischen dem überwachten und dem unüberwachten Lernen unterschieden wird, sondern auch auf die Arten der künstlichen Intelligenzsysteme.

Es ist wichtig, zwischen generativer und diskriminativer KI zu unterscheiden. Bei dem in den Medien oft erwähnten Chatbot ChatGPT handelt es sich um ein generatives KI-Intelligenzsystem. Damit beschreibt man jede Art von künstlicher Intelligenz, mit der neue Texte, Bilder, Videos, Audios, Codes oder synthetische Daten erstellt werden können. Im Gegensatz dazu gibt es auch die diskriminativen KI-Modelle, die keinen Content erzeugen, sondern vielmehr darauf spezialisiert sind, bestehende Datensätze zu beschreiben und in der Folge auszuwerten und zu interpretieren. Damit können unter anderem Krankheitsbilder von Patienten eingeordnet und eine Diagnose mit empfehlenswerter Behandlung ausgestellt werden. Die KI benötigt zur Auswertung dieser Daten deutlich weniger Zeit als der Mensch und ist in dieser Beziehung als unterstützender, nicht als erzeugender Faktor tätig. Ein KI-Moratorium würde die generative und die diskriminative KI in gleichem Maße treffen, obwohl die beiden Arten grundsätzlich unterschiedliche Auswirkungen auf ihre Umwelt haben.

Konkret könnten die Auswirkungen eines KI-Verbots folgendermaßen aussehen:

Innovationshemmung: Ein Verbot oder strenge Beschränkungen für KI könnten die Innovation und Fortschritte auf dem Gebiet erheblich hemmen. KI-Technologien haben das Potenzial, große gesellschaftliche Vorteile zu bringen, die sich auf unterschiedliche Bereiche (wie Medizin, Mobilität oder Sicherheit) beziehen. Durch ein Verbot könnten wertvolle Möglichkeiten verpasst werden, komplexe Probleme zu lösen.

Wettbewerbsnachteile: Einseitige Verbote könnten zu Wettbewerbsnachteilen für Länder oder Unternehmen führen, die KI nutzen möchten, um ihre Industrien voranzutreiben. Wenn ein Land KI-Technologien verbietet, während andere Nationen diese weiterentwickeln, besteht die Gefahr, auf globaler Ebene abgehängt zu werden. Dies hätte Auswirkungen auf die Wirtschaft, den Arbeitsmarkt und die internationale Zusammenarbeit. Damit folgt auch fehlender Einfluss auf ethische Auswirkungen, zum Beispiel bei der Achtung von Datenschutzrichtlinien.

Unternehmen, Gesellschaft und Politik müssen lernen, zwischen generativer und diskriminativer KI zu unterscheiden. Ein Verbot würde die KI-Branche, aber auch die gesamte deutsche und westliche Volkswirtschaft schwächen und dem asiatischen Wettbewerb in die Hände spielen. Vor allem die diskriminativen KI-Modelle sollten vor einem Entwicklungsverbot geschützt werden, da sie das Leben der Menschen ohne Nebenwirkungen erleichtern und einen deutlichen Mehrwert bieten.